[논문]NNPI 제어기를 이용한 IPMSM 드라이브의 속도 제어

정동화; 최정식; 고재섭

doi:10.5207/jieie.2006.20.7.065

NNPI 제어기를 이용한 IPMSM 드라이브의 속도 제어
Speed Control of IPMSM Drive using NNPI Controller 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.20 no.7, 2006년, pp.65 - 73

정동화 (순천대 공대 전기공학과) , 최정식 (순천대학교 대학원 전기공학과) , 고재섭 (순천대학교 대학원 전기공학과)

초록
AI-Helper

본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 속도제어를 제시한다. 일반적으로 수치 제어된 기계에서 PI 제어기는 고정된 이득값으로 처리한다. PI 제어기의 고정된 이득값은 어떤 동작조건에서는 양호하게 수행된다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성 향상을 위하여 신경회로망을 기초로 하는 새로운 제어 방법인 NNPI 제어기를 제시한다. NNPI 제어기는 속도, 부하토크 및 관성과 같은 파리미터 변동에 대하여 오버슈트를 감소시키고 상승 시간 및 정상상태에 빠르게 도달한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 IPMSM의 속도를 제어하고 ANN 제어기를 사용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 방법은 전동기의 속도를 실시간으로 추정하는데 사용된다. IPMSM의 속도제어기 결과는 제시된 이득값 조절의 타당성을 입증한다. 그리고 NNPI 제어기는 광범위한 동작상태와 부하 외란에 대하여 고정된 이득값보다 우수한 성능을 가진다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents speed control of IPMSM drive using neural network(NN) PI controller. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness of fixed gain PI controller, NNPI controller proposes a new method based neural network. NNPI controller is developed to minimize overshoot rise time and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque and inertia. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using neural network and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이는 PI 제어기가 간단하게 구현할 수있고 파라미터와 시스템의 응답설정 사이에 존재하는 관계가 명확하기 때문이다[1]. 또한 PI 제어기는다양한 최신 제어 알고리즘과 기법을 개발하는데 기초가 된다. PI 제어기의 고정된 이득은 어떤 동작조건의 환경에서는 양호하게 수행된다.
본 논문에서는 IPMSM 드라이브의 고성능 제어를 위하여 신경회로망을 이용하여 NNPI 제어기를제시하였다. NNPI 제어기는 종래의 고정 이득 PI 제어기의 강인성을 증가시키기 위하여 신경회로망에기초하여 설계한다.
본 논문에서는 IPMSM 드라이브의 속도제어를위하여 신경회로망을 이용한 NNPKNeural Network PI) 제어기를 제시한다. 이 방법은 IPMSM 드라이브의 부하 토크3 지령 9축 전류 및 속도 오차를 신경회로망의 입력으로 한다.
그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 IPMSM의 속도를 제어한다. 본연구에서 제시한 알고리즘의 성능과 추정특성을 분석하고 그 결과를 제시한다.

제안 방법

7[sec]에서 부하토크를 5[N・m] 으로 인가했을 경우에 나타나는 응답특성이다. 그림 7 (a)는 지령속도와 실제속도이며 본 논문에서 제시한 NNPI 제어기를 종래의 PI 제어기를 비교하였다. 그림 (b)와 (c)는 NNPI 제어기에서 구한 이득 稣, & 를나타낸다.
다음은 ANW을 이용하여 IPMSM 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm) 를 적용하여 IPMSM 드라이브의 속도를추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다.
NNPI 제어기는 종래의 고정 이득 PI 제어기의 강인성을 증가시키기 위하여 신경회로망에기초하여 설계한다. 이 제어기는 부하토크, 지령 9 축 전류 및 속도 오차 등 피드백 동작조건에 따라 양호하게 학습된 신경회로망을 이용하여 적합한 이득을 제공한다.
NNPI 제어기를 IPMSM의 드라이브 시스템에 적용하여 파라미터의 변동, 정상상태 및 과도상태 등의 응답특성을 분석하였다. 속도 및 부하토크 변화에서 NNPI 제어기는 종래의 PI 제어기 보다 오버슈상승시간 및 안정화 시간이 양호하게 나타났다.
각 입력벡터 ea)r> 및 4에 대하여 최적인 稣 및 听를 구하는 효율적인 방법을 제시한다. 稣 및 佑 를 결정하는 과정은 다음과 같다.
이 방법은 IPMSM 드라이브의 부하 토크3 지령 9축 전류 및 속도 오차를 신경회로망의 입력으로 한다. 그리고 역전파 알고리즘을이용하여 하중을 조절한 후 이득을 구하고 PI 제어기의 이득을 갱신한다. 다음은 ANW을 이용하여 IPMSM 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다.
추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 IPMSM의 속도를 제어한다. 본연구에서 제시한 알고리즘의 성능과 추정특성을 분석하고 그 결과를 제시한다.
구한다. 여기서 구한 이득을 이용하여 IPMSM 드라이브를 운전시키고 고정 이득을 가진 PI 제어기의 성능과 결과를 비교한다.
수 있다. 종래의 H 제어기의 강인성을 증가시키기 위하여 다양한 동작조건에 따라 제어 이득을자기동조가 가능한 신경회로망을 이용한 NNPI 제어 시스템을 제시한다. 그림 2는 신경회로망에 의한 PI 제어기의 블록도를 나타낸다.
2층구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm) 를 적용하여 IPMSM 드라이브의 속도를추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 IPMSM의 속도를 제어한다.

이론/모형

그러나 수학적 모델링에 기초하고계산시간이 많이 소요되는 알고리즘이기 때문에 매우 복잡하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본논문에서는 최근에 많이 연구가 되고 있는 ANN (Artificial Neural Network)-8- 적용하여 센서리스를제어를 한다.

성능/효과

결과이다. NNPI 제어기가 PI 제어기 보다 오버슈트가 작고 상승시간도 빠르며 정상상태에 빠르게 추종, 안정화된다는 것을 알 수 있다.
그리고 회전자 저항 및 관성 등과 같은 파라미터 변동에도 강인성 및 고성능이 나타났으며 양호한 응답특성을 얻을 수 있었다.
본 논문에서 제시한 NNPI 제어기는 강인성과 고성능의 응답특성을 얻을 수 있었고 ANN에 의한 추정성능도 만족할만한 결과를 얻을 수 있었으므로 본논문의 타당성을 입증할 수 있었다.
응답특성을 분석하였다. 속도 및 부하토크 변화에서 NNPI 제어기는 종래의 PI 제어기 보다 오버슈상승시간 및 안정화 시간이 양호하게 나타났다.
속도와 부하토크의 변화에 대한 ANN에 의한 추종성능도 양호하게 나타났으며 속도 오차가 1[%] 이내로 매우 우수한 추정성능을 보여 주었다.
그리고 이 연구들은 고속 및 저속의 속도변화 부하 변동, 관성 변화 및정 . 역회전 운전 등 다양한 동작에도 우수한 특성을얻을 수 있었다. 그러나 이러한 기법들은 종래의 PI 제어기를 대체하여 사용하였으며 PI 제어기 이득을조절하여 양호한 성능을 얻을 수 있는 기법은 제시되지 않았다
적응제어 기법이 제시되었다U3]. 적응제어는 부하토크 및 부하관성과 같은 광범위한 동작변화에도양호한 속도응답을 얻을 수 있는 우수한 기법으로평가를 받았다. 그러나 수학적 모델링에 기초하고계산시간이 많이 소요되는 알고리즘이기 때문에 매우 복잡하다.

참고문헌 (13)

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상세보기
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J. C. Lee, H. G. Lee and S. M. Nam, D. H. Chung, ' Speed control of induction motor drive using adaptive FNN controller,' International Conference ICEMS'04, Conference no. PI-5(430-M09-052), 2004. [CD no. 2]
K.J. Astron and B. Wittenmark, 'Adaptive control,' Addison-Wesley, 1989

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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