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문제 정의
- 본 논문에서는 airfoil bearing이 장착된 초고속 BLDC 모터를 안정적으로 제어할 수 있는 시스템을 구축하였고, 앞으로 airfoil bearing이 장착된 BLDC 모터를 초고속으로 동작하기 위한 기기에 응용 할 수 있다. 향후 연구 과제로 임펠러를 부착하여 부하가 변동되었을 경우에 대한 연구가 필요하다.
제안 방법
- 본 논문에서는 플랜트 출력을 제한할 수 있어 시스템의 안정성이 보장되는 relay-feedback 방법을 이용하여 출력 진동을 발생시켰다[7]. Airfoil bearing이 장착된 BLDC 모터는 특정 속도에서부터 베어링과 회전축 사이에 공기층이 형성되어 초고속으로 동작하기 때문에, relay-feedback의 기준점을 특정 속도 이상의 구간으로 설정하였다. 또한 초고속으로 동작 시, 속도에 따라 모터의 부하 토크와 시스템 특성이 급격히 달라지므로, 변화되는 부하 토크에 대한 안정적인 제어와 시스템 응답을 개선하기 위해 self-tuning 방법 중 하나인 퍼지 제어기를 결합하였다.
- 실선은 relay-feedback으로 획득된 PID 계수 값에 퍼지 제어를 결합하여 실시간으로 업데이트하면서 제어한 결과이다. 두 방법의 성능을 검증하기 위해 목표 속도 10,000RPM으로 동작 중인 상황에서 목표 속도를 15,000RPM으로 가변하여 실험하였다. Relay-feedback으로 획득한 고정된 PID 계수 값만을 가지고 제어한 결과보다 퍼지 제어를 결합한 결과가 더 우수한 성능임을 검증하였다.
- Airfoil bearing이 장착된 BLDC 모터는 속도에 따라 부하 토크가 달라진다. 따라서 self-tuning 방법을 auto-tuning 방법과 결합하여 적응 PID 제어를 하였다. 본 논문에서는 self-tuning 방법 중 하나인 퍼지 제어기를 결합하여 PID 계수 값을 실시간으로 갱신하였다.
- Airfoil bearing이 장착된 BLDC 모터는 특정 속도에서부터 베어링과 회전축 사이에 공기층이 형성되어 초고속으로 동작하기 때문에, relay-feedback의 기준점을 특정 속도 이상의 구간으로 설정하였다. 또한 초고속으로 동작 시, 속도에 따라 모터의 부하 토크와 시스템 특성이 급격히 달라지므로, 변화되는 부하 토크에 대한 안정적인 제어와 시스템 응답을 개선하기 위해 self-tuning 방법 중 하나인 퍼지 제어기를 결합하였다. 퍼지 제어기의 규칙 베이스는 제어 구간별 PID 계수 값의 변화에 대한 시스템 응답 반응 특성을 고려하여 설정하였다.
- 일정한 토크를 공급하여 ω'f를 검출하고 relay-feedback 방법을 이용하여 정상 상태의 시스템 특성을 분석하여 PID 계수를 결정한다. 모터 회전 속도에 따라 달라지는 부하 토크와 시스템 특성에 대해 안정적으로 제어하기 위해 퍼지 제어기를 결합한 PID 제어를 한다.
- 정격 전압은 1200V로 높은 전력으로 구동이 가능하다. 모터의 잡음을 제거하기 위해 인버터 전원 양단에 정격 전압이 높은 마일러 커패시터와 저항을 병렬로 연결하였다.
- 본 논문에서 airfoil bearing이 장착된 BLDC 모터는 기본적으로 PID 제어기를 이용하여 속도를 제어한다. 목표 속도가 결정되면, 속도 PID 제어기에 의해 목표 전류가 결정되고 전류 PID 제어기에 의해 모터의 토크를 제어한다.
- 실험 결과 relay의 출력 진폭 h=8일 때 플랜트의 출력 진동이 나타났으며, 출력 진동은 현재 주기의 최고 값과 이전 주기의 최고 값의 비가 약 1/4 이상일 때 안정화된 진동으로 검출할 수 있다[6]. 본 논문에서는 Relay-feedback의 적용 결과를 바탕으로, 오프라인으로 직접 PID 계수 값을 계산하여 적용하였다. 플랜트 출력 a = 17.
- 따라서 self-tuning 방법을 auto-tuning 방법과 결합하여 적응 PID 제어를 하였다. 본 논문에서는 self-tuning 방법 중 하나인 퍼지 제어기를 결합하여 PID 계수 값을 실시간으로 갱신하였다. 실험 결과 relay-feedback 방법과 퍼지 제어기를 결합하여 제어했을 때, relay-feedback 방법을 이용하여 획득한 PID 계수만으로 구동했을 때보다 속도의 변화에 더 안정적으로 제어가 되는 것을 확인하였다.
- 소속 함수는 일반적으로 삼각형이나 자연로그의 형태를 가진다[11]. 본 논문에서는 구현이 간단하고 연산량이 적은 삼각형 형태의 소속 함수를 사용하였다[12]. 추론 과정은 그림 11과 같이 MAX-MIN 연산을 통해 구해진 각 규칙에 대한 소속 함수 출력 값을 “AND” 연산 하여 최종 소속 함수의 결과를 얻을 수 있다.
- 본 논문에서는 모터의 회전이 필요 없는 전류 PID 계수 값은 실험적으로 얻고, 속도 PID 계수 값을 relay-feedback으로 구하였다. 일반적으로 relay-feedback의 기준 값은 0이다[8].
- 게이트 드라이버는 CONCEPT社의 2SC0435T를 사용하였다. 션트 저항을 이용하여 모터에 흐르는 전류를 측정하여, 과전류 검출 시 시스템을 강제 정지시킴으로써 시스템의 안정성이 보장되도록 설계하였다.
- 그림 20은 relay-feedback 방법으로 결정된 PID 계수 값을 적용하여, airfoil bearing이 정상 상태로 동작할 때부터 제어한 결과이다. 시스템의 응답을 빠르게 하기 위해, 초기 구동 시에는 최대 토크를 공급하여 모터를 구동하였다.
- 일정한 토크를 공급하여 ω'f를 검출하고 relay-feedback 방법을 이용하여 정상 상태의 시스템 특성을 분석하여 PID 계수를 결정한다.
- 또한 초고속으로 동작 시, 속도에 따라 모터의 부하 토크와 시스템 특성이 급격히 달라지므로, 변화되는 부하 토크에 대한 안정적인 제어와 시스템 응답을 개선하기 위해 self-tuning 방법 중 하나인 퍼지 제어기를 결합하였다. 퍼지 제어기의 규칙 베이스는 제어 구간별 PID 계수 값의 변화에 대한 시스템 응답 반응 특성을 고려하여 설정하였다.
대상 데이터
- 그림 16은 컨트롤러의 제어 명령을 인버터로 전달하는 드라이버 보드이다. 게이트 드라이버는 CONCEPT社의 2SC0435T를 사용하였다. 션트 저항을 이용하여 모터에 흐르는 전류를 측정하여, 과전류 검출 시 시스템을 강제 정지시킴으로써 시스템의 안정성이 보장되도록 설계하였다.
- 그림 17은 BLDC 모터의 3상을 스위칭하는 인버터 모듈이다. 인버터 단에는 고속으로 스위칭이 가능하면서 정격 전류가 600A인 infineon社의 FF330R12KT4 IGBT를 사용하였다. 정격 전압은 1200V로 높은 전력으로 구동이 가능하다.
- 그림 15는 컨트롤러 보드이다. 프로세서는 TI(Texas Instrumental)社의 TMS320F28335를 사용하였다.
이론/모형
- 퍼지 규칙은 두 개 혹은 여러 개의 조합인 선행 집합과 출력의 결과 집합으로 정의된다[13]. 디퍼지화는 일반적으로 많이 사용하는 COA(Center of Area)방법을 사용하였다[13].
- Relay-feedback 방법은 relay의 동작에 의해 출력의 기준점과 출력의 오차로부터 지속적인 진동을 발생시킬 수 있다. 발생된 진동으로부터 ultimate 계수를 획득하여 Ziegler-Nichols PID 계수 테이블에 적용하여 PID 계수 값을 결정할 수 있다[4].
- 따라서 auto-tuning으로 획득한 PID 계수 값을 실시간으로 self-tuning하여 적응 제어할 필요가 있다. 본 논문에서 적용한 self-tuning 방법으로는 대표적으로 많이 사용하는 퍼지 제어를 적용하였다. Relay-feedback 방법과 퍼지 제어기가 결합된 전체 시스템 블록도는 그림 9와 같다.
- 본 논문에서는 airfoil bearing이 장착된 BLDC 모터를 제어하기 위해 일반적으로 모터 제어에 적용하는 PID제어를 이용하였다[5]. 시스템 특성을 분석하고 PID 계수 값을 결정하기 위하여 auto-tuning 방법인 Ziegler-Nichols’ closed loop method를 사용하였다.
- 본 논문에서는 auto-tuning 방법인 Ziegler-Nichols’ closed-loop method를 이용하여 최초 1회 구동으로 시스템 특성을 파악하고 PID 계수를 결정하였다.
- Ziegler-Nichols’ closed loop method는 지속적인 출력 진동으로부터 시스템의 특성을 파악하여 PID 계수 값을 결정하는 방법이다[6]. 본 논문에서는 플랜트 출력을 제한할 수 있어 시스템의 안정성이 보장되는 relay-feedback 방법을 이용하여 출력 진동을 발생시켰다[7]. Airfoil bearing이 장착된 BLDC 모터는 특정 속도에서부터 베어링과 회전축 사이에 공기층이 형성되어 초고속으로 동작하기 때문에, relay-feedback의 기준점을 특정 속도 이상의 구간으로 설정하였다.
- 시스템 특성을 분석하고 PID 계수 값을 결정하기 위하여 auto-tuning 방법인 Ziegler-Nichols’ closed loop method를 사용하였다.
- 정상 상태로 동작 할 때의 시스템 특성을 파악하여 PID 계수 값을 결정하기 위해 auto-tuning 방법 중 하나인 relay-feedback 방법을 사용하였다. Relay-feedback 방법은 지속적인 출력 진동으로부터 시스템 분석을 통해 PID 계수 값을 결정한다.
- Ziegler-Nichols’ closed-loop method는 지속적인 출력 진동으로부터 시스템 특성을 파악하여 PID 계수 값을 결정하는 방법이다[6]. 지속적인 출력 진동을 발생시키기 위해서 relay-feedback 방법을 적용하였다. Relay-feedback 방법은 relay의 동작에 의해 출력의 기준점과 출력의 오차로부터 지속적인 진동을 발생시킬 수 있다.
성능/효과
- 두 방법의 성능을 검증하기 위해 목표 속도 10,000RPM으로 동작 중인 상황에서 목표 속도를 15,000RPM으로 가변하여 실험하였다. Relay-feedback으로 획득한 고정된 PID 계수 값만을 가지고 제어한 결과보다 퍼지 제어를 결합한 결과가 더 우수한 성능임을 검증하였다.
- 본 논문에서는 self-tuning 방법 중 하나인 퍼지 제어기를 결합하여 PID 계수 값을 실시간으로 갱신하였다. 실험 결과 relay-feedback 방법과 퍼지 제어기를 결합하여 제어했을 때, relay-feedback 방법을 이용하여 획득한 PID 계수만으로 구동했을 때보다 속도의 변화에 더 안정적으로 제어가 되는 것을 확인하였다.
- 2(A)단위로 증가시키면서 플랜트의 출력 진동이 나타날 때의 값으로 결정하였다. 실험 결과 relay의 출력 진폭 h=8일 때 플랜트의 출력 진동이 나타났으며, 출력 진동은 현재 주기의 최고 값과 이전 주기의 최고 값의 비가 약 1/4 이상일 때 안정화된 진동으로 검출할 수 있다[6]. 본 논문에서는 Relay-feedback의 적용 결과를 바탕으로, 오프라인으로 직접 PID 계수 값을 계산하여 적용하였다.
후속연구
- 본 논문에서는 airfoil bearing이 장착된 초고속 BLDC 모터를 안정적으로 제어할 수 있는 시스템을 구축하였고, 앞으로 airfoil bearing이 장착된 BLDC 모터를 초고속으로 동작하기 위한 기기에 응용 할 수 있다. 향후 연구 과제로 임펠러를 부착하여 부하가 변동되었을 경우에 대한 연구가 필요하다. 또한 초고속 동작에 대한 다이나모 시스템과 관련된 연구가 필요하다.
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