[논문]적응학습 퍼지-신경회로망에 의한 IPMSM의 최대토크 제어

정동화; 고재섭; 최정식

doi:10.5207/jieie.2007.21.5.032

적응학습 퍼지-신경회로망에 의한 IPMSM의 최대토크 제어
Maximum Torque Control of IPMSM with Adoptive Leaning Fuzzy-Neural Network 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.21 no.5, 2007년, pp.32 - 43

정동화 (순천대학교 정보통신공학부) , 고재섭 (순천대학교 대학원 전기공학과) , 최정식 (순천대학교 대학원 전기공학과)

초록
AI-Helper

IPMSM은 하중에 비하여 고출력으로 인하여 전기자동차에 널리 보급되고 있다. 본 논문은 적응 학습 퍼지-신경회로망과 ANN을 이용한 IPMSM드라이브의 최대토크 제어를 제시한다. 이러한 제어 방법은 인버터의 정격전류 및 전압값의 범위를 고려한 전속도 영역에 적용 된다. 본 논문은 적응학습 퍼지-신경회로망을 이용하여 IPMSM의 속도제어와 ANN을 이용하여 속도를 추정을 제시한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시하는데 사용된다. 제시된 제어 알고리즘은 적응학습 퍼지-신경회로망과 ANN 제어기를 IPMSM 드라이브에 적용된다. 최대토크에 의해 제어된 동작 특성은 세부적으로 실험한다. 또한 본 논문은 적응 학습 퍼지 신경회로망과 ANN의 효과를 결과 분석을 통해 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network. This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. This paper proposes speed control of IPMSM using adaptive learning fuzzy neural network and estimation of speed using artificial neural network. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

2층 구조를 가진신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm) 를 적용하여 IPMSM 드라이브의 속도를 추정한다. 본 논문에서 제시한 제어기의 제어특성과 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 ALFN 제어기 및 ANN을 이용하여 IPMSM 드라이브의 최대토크를 제어하기 위하여 d 와 g축 전류의 최적 구성을 선정하는 방법을 제시하였다. 기저속도 이하인 저속에서는 MTPA 제어가 가능하였고 고속에서는 약계자제어 및 MTPA 제어가 가능하였다.
본 논문에서는 적웅학습 퍼지-신경회로망 및 인공 신경회로망에 의한 IPMSM 드라이브의 전 운전영역에서 최대토크 제어기법을 제시한다. 최대 토크 동작을 위하여 최적 d 축 전류를 결정하고 이 전류를 각 제어모드에서 사용한다.

제안 방법

그리고 인공 신경회로망을 이용하여 IPNEM 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm) 를 적용하여 IPMSM 드라이브의 속도를 추정한다. 본 논문에서 제시한 제어기의 제어특성과 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
속도 제어 및 추정을 제시하였다. ALFN 제어기를 이용하여 속도를 제어하였으며 ANN을 이용하여 속도를 추정하였다.
ALFN(Adaptive Learning Fuzzy-Neural Netwrak) 과 ANN를 적용하여 IPMSM 드라이브의 최대토크 제어기의 결과를 제시한다.
제어를 확인할 수 있었다. ANN을 이용하여 다양한 지령속도의 변화에도 추정속도는 실제 속도에 양호하게 추정하였다 지령속도를 정 . 역회전 운전 및 4상한 운전시켰을 경우에도 추정속도는 실제 속도에 양호하게 추정하였다.
또한 IPMSM 드라이브의 고성능 속도제어를 위하여 적응학습 퍼지-신경회로망을 설계한다. PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합 적용한 FNN을 설계한다. 신경회로망의 고도의 적응제어와 퍼지제어기의 강인성 제어의 장점들을 접목한다.
더욱 성능을 개선하기 위하여 학습 메카니즘을 이용하여 FNN 제어기의 파라미터를 갱신시킨다. 그리고 인공 신경회로망을 이용하여 IPNEM 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm) 를 적용하여 IPMSM 드라이브의 속도를 추정한다.
신경회로망의 고도의 적응제어와 퍼지제어기의 강인성 제어의 장점들을 접목한다. 더욱 성능을 개선하기 위하여 학습 메카니즘을 이용하여 FNN 제어기의 파라미터를 갱신시킨다. 그리고 인공 신경회로망을 이용하여 IPNEM 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다.
최대 토크 동작을 위하여 최적 d 축 전류를 결정하고 이 전류를 각 제어모드에서 사용한다. 또한 IPMSM 드라이브의 고성능 속도제어를 위하여 적응학습 퍼지-신경회로망을 설계한다. PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합 적용한 FNN을 설계한다.
또한, ALFN과 ANN을 이용하여 IPMSM의 고성능 속도 제어 및 추정을 제시하였다. ALFN 제어기를 이용하여 속도를 제어하였으며 ANN을 이용하여 속도를 추정하였다.
기초하여 설정한다. 바로 평가되는 설정 룰에서 후반부의 변화는 시스템의 상승시간, 오버슈트, 정상상태 및 과도상태의 오차 등에 영향을 준다 따라서 FNN 제어기에 적응학습 메카니즘을 적용하여룰 베이스의 규칙을 수정한다. 적응학습 메카니즘은퍼지 역모델 및 지식베이스 수정자를 포함한다.
본 논문에서는 공간벡터 PWM 인버터에 의해 구동되는 고성능 IPJ姻M의 벡터제어 시스템을 고려한다. 이러한 시스템 구성은 로봇, 항공기 및 전기자동차 등의 드라이브와 같은 고성능 제어 시스템에 응용된다.
PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합 적용한 FNN을 설계한다. 신경회로망의 고도의 적응제어와 퍼지제어기의 강인성 제어의 장점들을 접목한다. 더욱 성능을 개선하기 위하여 학습 메카니즘을 이용하여 FNN 제어기의 파라미터를 갱신시킨다.
전체 블록도를 나타낸다. 최대토크 제어를 위하여 운전 모드 구간을 세 구간으로 나누고 모드 I 은 CTR 동작, 모드 II와 m는 FWR 동작으로 운전한다.
FNN 제어기는 드라이브 시스템의 동작을 관측하고 요구되는 지령치로 실제 성능을 비교한다. 학습 메카니즘은 요구되는 시스템 동작으로 거의 일치시키기 위하여 FNN 제어기를 수정한다. ENN의 입력은 속도 오차 e 및 속도오차의 변화분 ce 이다.

성능/효과

역회전 운전 및 4상한 운전시켰을 경우에도 추정속도는 실제 속도에 양호하게 추정하였다. 그리고 부하토크를 인가할 경우에도 추정속도는 실제속도에 양호한 추정성능을 확인할 수 있었다.
역회전 운전에서도 속도 추종이 양호하게 나타난다. 따라서 ANN에 의한 속도추종은 양호하게 나타나는 결과를 얻을 수 있었다.
수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시한 제어 기법의 타당성을 입증할 수 있었다.
속도 및 부하토크가 변동할 경우에도 본 논문에서 제시한 기법이 종래의 "。방법보다 매우 양호한 응답특성을 얻을 수 있었다. 따라서 저속과 고속의 전 속도영역에서 본 논문에서 제시한 방법이 우수한 응답특성의 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제시한 제어기법이 종래의 曲 제어 보다 토크를 상승시킬 수 있었으며 CTR에서 MTPA 제어와 FWR에서 약계자 제어 및 MTPA가 양호하게 수행하여 최대토크를 얻을 수 있었다.
기저속도 이하인 저속에서는 MTPA 제어가 가능하였고 고속에서는 약계자제어 및 MTPA 제어가 가능하였다. 속도 및 부하토크가 변동할 경우에도 본 논문에서 제시한 기법이 종래의 "。방법보다 매우 양호한 응답특성을 얻을 수 있었다. 따라서 저속과 고속의 전 속도영역에서 본 논문에서 제시한 방법이 우수한 응답특성의 결과를 얻을 수 있었다.
따라서 저속과 고속의 전 속도영역에서 본 논문에서 제시한 방법이 우수한 응답특성의 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제시한 제어기법이 종래의 曲 제어 보다 토크를 상승시킬 수 있었으며 CTR에서 MTPA 제어와 FWR에서 약계자 제어 및 MTPA가 양호하게 수행하여 최대토크를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 제시한 ALFN과 ANN을 이용한 IPMSM 드라이브의 최대토크 제어를 이룩할 수 있었으며 속도의 제어 및 추정에도 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시한 제어 기법의 타당성을 입증할 수 있었다.
제시한 ALFN 제어기는 종래의 PI 및 FNN 제어기 보다 성능이 우수한 결과를 얻었으며 고성능 및 강인성 제어를 확인할 수 있었다. ANN을 이용하여 다양한 지령속도의 변화에도 추정속도는 실제 속도에 양호하게 추정하였다 지령속도를 정 .

후속연구

그리고 이 연구들은 고속 및 저속의 속도변화, 부하 변동, 관성 변화 및 정 . 역회전 운전 등 다양한 동작에도 우수한 특성을 얻을 수 있었지만 더욱 우수한 결과를 얻기 위한 연구가 필요하다.

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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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