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T-S 퍼지 외란 관측기를 이용한 IPMSM의 강인 제어
Robust Control of IPMSM Using T-S Fuzzy Disturbance Observer 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.4, 2015년, pp.973 - 983  

김민찬 (Department of Electrical Engineering, Changwon National University) ,  이설곤 (Department of Electrical Engineering, Changwon National University) ,  박승규 (Department of Electrical Engineering, Changwon National University) ,  곽군평 (Department of Electrical Engineering, Changwon National University) ,  안호균 (Department of Electrical Engineering, Changwon National University) ,  윤태성 (Department of Electrical Engineering, Changwon National University)

초록
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본 논문에서는 부하외란이 존재하는 경우에 T-S 퍼지모델을 이용한 비선형 외란 관측기를 제안함으로써 IPMSM(Interior Permanent Magnet Motor)의 제어성능 향상을 도모하였다. T-S퍼지모델은 국부선형모델들의 퍼지결합으로 비선형계통을 T-S퍼지모델을 구한 다음, 각 국부선형모델의 역함수에 대한 T-S퍼지모델을 구함으로써 비선형 역함수를 구하는 방법을 제안하였다. 역함수를 이용한 외란관측기의 구성은 선형계통에서와는 달리 비선형 계통에서는 용이하지 않으나 T-S퍼지 모델을 사용함으로써 이 문제를 해결한 것이다. 제안된 비선형 외란관측기는 T-S퍼지제어기의 대표 격인 PDC 제어기와 함께 사용되었고 시뮬레이션을 통해서 그 유용성을 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

To improve the control performance of the IPMSM, a novel nonlinear disturbance observer is proposed by using the T-S fuzzy model. A T-S fuzzy model is the combination of local linear models considered at each operating point. Usually the inverse model is easy to obtain in linear systems but not in n...

주제어

#비선형 외란관측기   #몰입형 영구자석형 동기전동기   #T-S 퍼지모델   #PDC 제어기  

AI 본문요약
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제안 방법

  • In this chapter, an inverse nonlinear system is derived and used for the design of a nonlinear DOB. The inverse systems have been studied by using transfer functions only for linear systems but seldom for the nonlinear systems[14,17].

이론/모형

  • The T-S fuzzy inverse model of IPMSM is derived by using the T-S fuzzy model, which is the convex combination of local linear inverse system in the state space. Using the inverse model, the nonlinear DOB is proposed and used with the PDC controller.
  • The design procedure described in this paper begins with the so-called Takagi-Sugeno fuzzy model, in which local linear models of a nonlinear system are combined by fuzzy IF-THEN rules [7].
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참고문헌 (20)

  1. THOMAS M. JAHNS, GERALD B. KLIMAN, and THOMAS W. NEUMANN, "Interior Permanent-Magnet Synchronous Motors for Adjustable-Speed Drives,". IEEE Transactions on industry application, vol. IA-22, no. 4, pp. 738-747, Jul./Aug. 1986. 

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  2. Casey B. Butt and M. Azizur Rahman, " Intelligent Speed Control of Interior Permanent Magnet Motor Drives Using a Single Untrained Artificial Neuron,". IEEE Transactions on industry application, vol 49, no. 4, pp. 1836-1843, Jul./ Aug. 2013. 

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  5. Boldea, I., Paicu, M.C., Andreescu, G.D. and Blaabjerg, F., "Active flux orientation vector sensorless control of IPMSM," Proc. Of IEEE Optimization of Electrical and Electronic Equipment 2008, pp. 161-168, May 2008. 

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  7. Tomohiro Takagi, Michio Sugeno, "Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control," IEEE Transactions on SMC, vol. 15, pp.116-132, 1985. 

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  19. Patrick Gerland, Dominic Gross, Horst Schulte, and Andreas Kroll, "Design of Sliding Mode Observers for TS Fuzzy Systems with Application to Disturbance and Actuator Fault Estimation," 49th IEEE Conference on Decision and Control Dec. 15-17, 2010. 

  20. DEZHI XU, B IN JIANG, Peng Shi, "NONLINEAR ACTUATOR FAULT ESTIMATION OBSERVER: AN INVERSE SYSTEM APPROACH VIA A T-S FUZZY MODEL," Int. J. Appl. Math. Comput. Sci., vol. 22, no. 1, pp. 183-196, 2012. 

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