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퍼지제어기를 이용한 영구자석 동기전동기의 강인한 속도제어
Robust Speed Control of a Permanent Magnet Synchronous Motor using a Fuzzy Logic Controller 원문보기

전력전자학회 논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics, v.15 no.5, 2010년, pp.343 - 351  

최영식 (동국대 전자전기공학부) ,  유동녕 (동국대 전자전기공학부) ,  정진우 (동국대 전자전기공학부)

초록
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본 논문에서는 영구자석 동기전동기(PMSM)의 강인한 속도 제어를 위하여 Takagi-Sugeno 퍼지 기법을 이용한 퍼지 속도제어기를 제안한다. 또한 제안된 퍼지 속도제어기는 부하 토크의 정보를 필요로 하므로 2차 부하 토크관측기를 이용하여 부하 토크를 추정한다. 퍼지 속도제어기가 존재하기 위한 LMI 조건을 유도하고, 제어기의 이득이 주어진다. 제안된 퍼지 속도제어기와 부하 토크관측기를 포함하는 확장된 제어시스템의 안정도가 보장됨을 보인다. 본 연구에서 제안된 퍼지 속도제어기의 성능을 검증하기 위하여, 전동기 파라미터 변동 하에서 시뮬레이션 및 실험결과가 주어졌다. 본 결과를 통하여 제안된 제어 기법은 영구자석 동기전동기의 속도를 정확하게 제어할 수 있음을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a new fuzzy speed controller based on the Takagi-Sugeno fuzzy method to achieve a robust speed control of a permanent magnet synchronous motor (PMSM). The proposed controller requires the information of the load torque, so the second-order load torque observer is used to estimate...

주제어

#Fuzzy speed control   #Load torque observer   #PM synchronous motor  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 PMSM의 강인한 속도 제어를 위하여 T-S 퍼지 모델을 이용한 퍼지 속도제어기를 제안한다. 또한 제안된 퍼지 속도제어기는 부하 토크의 정보를 필요로 하므로 2차 부하 토크관측기를 사용하여 부하토크를 추정한다.
  • 본 논문에서는 T-S 퍼지법을 이용한 퍼지 속도제어기와 부하 토크관측기에 대해 연구하였다. 제안된 퍼지 속도제어기는 2차의 부하 토크관측기를 사용한다.
  • 본 연구에서는 최소 감쇠율(α=200)을 보장하는 토크 관측기와 퍼지 속도제어기를 각각 설계하고자 한다.

가설 설정

  • 정리 2 : LMI (12)를 만족시키는 해 (X, Yci)와 (18)을 만족하는 Po가 존재하고, 부하 토크관측기 기반의 제어 입력이 다음과 같이 주어진다고 가정하자.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
제안된 퍼지 속도제어기는 부하 토크 변동의 영향을 억제하기 위하여 무엇을 필수로 하는가? 제안된 퍼지 속도제어기 (10)은 부하 토크 변동의 영향을 억제하기 위하여 토크의 정보를 필수로 하므로, 본 논문에서는 2차 부하 토크관측기를 사용하여 미지의 부하 토크를 추정한다.
T-S 퍼지법을 이용한 퍼지 속도제어기는 어떤 것을 사용하는가? 본 논문에서는 T-S 퍼지법을 이용한 퍼지 속도제어기와 부하 토크관측기에 대해 연구하였다. 제안된 퍼지 속도제어기는 2차의 부하 토크관측기를 사용한다. 본 논문의 가장 큰 기여사항은 2차 토크관측기 기반의 퍼지 속도제어기의 제안과 함께 제안된 방법이 기존의 PI형 제어기에 비하여 속도 제어 성능이 매우 우수함을 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인한 것이다.
PMSM을 위해 대부분 어떤 방식을 제안하였는가? PMSM을 위한 다양한 종류의 비선형 제어방식이 제안되었지만, 대부분은 비선형 속도제어기와 함께 부하 토크관측기를 사용하여 부하 토크의 변동을 억제하는 방식을 제안하였다.[1]-[7] 그러나 대부분의 기존 제어방식은 PMSM의 비선형성과 모델링 오차 및 불확실성을 해결하고자 선형관측기와 선형화된 모델을 사용하였다.
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참고문헌 (12)

  1. 백인철, 김경화, 윤명중, "영구자석 동기전동기의 강인 비선형 속도제어기의 설계 및 DSP에 기반한 구현", 전력전자학회 논문지, 제4권, 제1호, pp. 1-12, 1999. 2. 

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  2. 유재성, 황선모, 원충연, 김상훈, "퍼지제어기를 이용한 엘리베이터용 영구자석형 동기전동기 벡터제어", 전력전자학회 논문지, 제10권, 제6호, pp. 534-542, 2005. 12. 

    원문보기 상세보기

  3. K. B. Lee and F. Blaabjerg, "Robust and stable disturbance observer of servo system for low-speed operation", IEEE Trans. Industry Applications, Vol. 43, No. 3, pp. 627-635, 2007. 

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  4. S. H. Choi, J. S. Ko, I. D. Kim, J. S., Park, and S. C. Hong, "Precise position control using a PMSM with a disturbance observer containing a system parameter compensator", in IEE Proc. Electr. Power Appl., Vol. 152, No. 6, pp. 1573-1577, 2005. 

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  5. K. H. Kim and M. J. Youn, "A nonlinear speed control for a PM synchronous motor using a simple disturbance estimation technique", IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 49, No. 3, pp. 524-535, 2002. 

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  6. Y. Zhang, C. M. Akujuobi, W. H. Ali, C. L. Tolliver, and L. S. Shieh, "Load disturbance resistance speed controller design for PMSM", IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 53, No. 4, pp. 1198-1208, 2006. 

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  7. G. Zhu, L. A. Dessaint, O. Akhrif, and A. Kaddouri, "Speed tracking control of a permanent magnet synchronous motor with state and load torque observer", IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 47, No. 2, pp. 345-355, 2000. 

  8. H. H. Choi, "LMI-based nonlinear fuzzy observer-controller design for uncertain MIMO nonlinear systems", IEEE Trans. Fuzzy Systems, Vol. 15, No. 5, pp. 956-971, 2007. 

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  9. T. A. Johansen, R. Shorten, and R. Murray-Smith, "On the interpretation and identification of dynamic Takagi-Sugeno fuzzy models", IEEE Trans. Fuzzy Systems, Vol. 8, No. 3, pp. 297-313, 2000. 

    상세보기 crossref

  10. M. C. M. Teixeira and S. H. Zak, "Stabilizing controller design for uncertain nonlinear systems using fuzzy models", IEEE Trans. Fuzzy Syst., Vol. 7, No. 2, pp. 133-142, 1999. 

    상세보기 crossref

  11. T. Tagaki and M. Sugeno, "Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control", IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., Vol. 15, No. 1, pp. 116-132, 1985. 

  12. S. Boyd, L. El Ghaoui, E. Feron, and V. Balakrishnan, "Linear Matrix Inequalities in System and Control Theory", SIAM, Philadelphia, PA, 1994. 

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