[논문]적응 FLC-FNN 제어기에 의한 IPMSM의 효율 최적화 제어

최정식; 고재섭; 정동화

적응 FLC-FNN 제어기에 의한 IPMSM의 효율 최적화 제어
Efficiency Optimization Control of IPMSM with Adaptive FLC-FNN Controller 원문보기

전기학회논문지. The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. P, v.56 no.2, 2007년, pp.74 - 82

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

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 efficiency optimization control of IPMSM drive using adaptive fuzzy learning control fuzzy neural network (AFLC-FNN) controller. In order to maximize the efficiency in such applications, this paper proposes the optimal control method of the armature current. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM. The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AFLC-FNN controller. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using AFLC-FNN and estimation of speed using ANN controller. 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 AFLC-FNN controller, the operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 AFLC-FNN 제어기를 이용하여 IPMSM 드라이브의 효율 최적화 제어를 제시하였다. 제어가 가능한 전기적인 손실은 철손과 동손이며 이 손실은 전 기자전류의 최적화 제어에 의해 최소화하였다.
본 논문에서는 AFLC-FNN(Adaptive Fuzzy Learning Control-Fuzzy Neural Network)에 의한 IPMSM 드라이브의 효율 최적화 제어를 제시한다. IPMSM의 철손과 동손을 모델링하고 이 손실을 최소화하는 동작점에서 효율을 최대화할 수 있는 방법을 제시한다.

제안 방법

확인할 수 있었다. ANN을 이용하여 지령속도의 변화에 추정속도는 실제속도에 양호하게 추정하였다. 속도 및토크 등 다양한 파라미터의 변도에도 AFLC-FNN 제어기의성능이 우수한 결과로 나타났다.
효율 최적화 제어를 제시한다. IPMSM의 철손과 동손을 모델링하고 이 손실을 최소화하는 동작점에서 효율을 최대화할 수 있는 방법을 제시한다. PI 제어기에서 나타나는문제점을 해결하기 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합적용한 FNN을 설계한다.
IPMSM의 철손과 동손을 모델링하고 이 손실을 최소화하는 동작점에서 효율을 최대화할 수 있는 방법을 제시한다. PI 제어기에서 나타나는문제점을 해결하기 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합적용한 FNN을 설계한다. 더욱 성능을 개선하기 위하여 AFLC를 이용하여 FNN 제어기의 파라미터를 갱신시킨다.
PI 제어기에서 나타나는문제점을 해결하기 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합적용한 FNN을 설계한다. 더욱 성능을 개선하기 위하여 AFLC를 이용하여 FNN 제어기의 파라미터를 갱신시킨다. 본 논문에서 제시한 제어기의 성능을 분석하고 그 결과를제시한다.
철손저항에 흐르는 전류로 인해 정회전, 회생 및 제동으로 운전할 경우 토크특성은 다르게 나타난다. 따라서 철손에 의한 토크의 비선형을 보상해야 하며 본 연구에서는 철손저항을 고려한다.
손실 최소화는 효율 최대화를 이룩할 수 있었으며 효율 최적화 제어를 적용하여 양호한 응답특성을 얻을 수 있었다. 또한, AFLC-FNN을 이용하여 IPMSM의 고성능 속도를 제어하였으며 ANN을 이용하여 속도를 추정하였다.
더욱 성능을 개선하기 위하여 AFLC를 이용하여 FNN 제어기의 파라미터를 갱신시킨다. 본 논문에서 제시한 제어기의 성능을 분석하고 그 결과를제시한다.

성능/효과

h = OOrfo) 제어에서 전기자 전류의 d 축 성분인 id는 영으로 유지되고 있다. 그러나 본 연구에서 제시한 효율 최적화 제어 (idopt)의 id는 적절하게 제어되고 있으며 속도의 증가에 따라 음의 방향으로 증가한다.
따라서 본 논문에서 제시한 IPMSM 드라이브의 효율최적화 제어가 손실을 최소화하고 효율을 최적화하고 있음을 알 수 있다.
따라서 본 논문에서 제시한 제어 기법의 타당성을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 제시한 AFLC-FN을 이용한 IPMSM 드라이브의 효율 최적화 제어를 이룩할 수 있었으며 속도의 제어 및 추정에도 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시한 제어 기법의 타당성을 입증할 수 있었다.
이 손실은 리럭턴스 토크와 약계자 영향으로 제시한 제어에서는 감소한다. 본 연구에서 제시한 효율 최적화 제어에 의한 중부하에서 매우 향상되고 있으며 5-10[%] 정도로 증가한다.
ANN을 이용하여 지령속도의 변화에 추정속도는 실제속도에 양호하게 추정하였다. 속도 및토크 등 다양한 파라미터의 변도에도 AFLC-FNN 제어기의성능이 우수한 결과로 나타났다.
제어가 가능한 전기적인 손실은 철손과 동손이며 이 손실은 전 기자전류의 최적화 제어에 의해 최소화하였다. 손실 최소화는 효율 최대화를 이룩할 수 있었으며 효율 최적화 제어를 적용하여 양호한 응답특성을 얻을 수 있었다. 또한, AFLC-FNN을 이용하여 IPMSM의 고성능 속도를 제어하였으며 ANN을 이용하여 속도를 추정하였다.
제시한 AFLC-FNN 제어기는 종래의 PI 및 FNN 제어기보다 성능이 우수한 결과를 얻었으며 고성능 및 강인성 제어를 확인할 수 있었다. ANN을 이용하여 지령속도의 변화에 추정속도는 실제속도에 양호하게 추정하였다.

후속연구

그리고 이 연구들은 고속및 저속의 속도변화, 부하 변동, 관성 변화 및 정 . 역회전운전 등 다양한 동작에도 양호한 특성을 얻을 수 있었지만더욱 우수한 결과를 얻기 위한 연구가 필요하다.

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상세보기
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