기존에 BLDC모터의 속도 제어 알고리즘으로는 PI 제어 알고리즘이 많이 사용되어왔다. PI 제어 알고리즘의 경우 다양한 속도 변화에 대한 속도와 토크의 응답 특성이 느려, 정상상태에 도달하는 것이 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오버슈트가 조금 있지만 응답 속도를 개선해 정상상태에 빠르게 도달할 수 있는 PWM퍼지 논리 제어 알고리즘을 제안하였다. PWM으로 응답속도를 줄이고, 퍼지 논리 제어 알고리즘으로 오버슈트를 최소화하였다. 제안된 PWM 퍼지 논리 제어 알고리즘은 DC초퍼, PWM 듀티 사이클 조정기, 퍼지 논리 제어기 등으로 구성했다. 제안된 알고리즘의 성능과 타당성은Matlab 2018a의 Simulink를 이용한 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
기존에 BLDC모터의 속도 제어 알고리즘으로는 PI 제어 알고리즘이 많이 사용되어왔다. PI 제어 알고리즘의 경우 다양한 속도 변화에 대한 속도와 토크의 응답 특성이 느려, 정상상태에 도달하는 것이 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오버슈트가 조금 있지만 응답 속도를 개선해 정상상태에 빠르게 도달할 수 있는 PWM 퍼지 논리 제어 알고리즘을 제안하였다. PWM으로 응답속도를 줄이고, 퍼지 논리 제어 알고리즘으로 오버슈트를 최소화하였다. 제안된 PWM 퍼지 논리 제어 알고리즘은 DC 초퍼, PWM 듀티 사이클 조정기, 퍼지 논리 제어기 등으로 구성했다. 제안된 알고리즘의 성능과 타당성은 Matlab 2018a의 Simulink를 이용한 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
Conventionally, a PI control algorithm has been widely used as a speed control algorithm for BLDC motor. The PI control algorithm has a disadvantage in that is slow to reach the steady state due to the slow speed and torque response with various speed changes. Therefore, in this paper, PWM fuzzy log...
Conventionally, a PI control algorithm has been widely used as a speed control algorithm for BLDC motor. The PI control algorithm has a disadvantage in that is slow to reach the steady state due to the slow speed and torque response with various speed changes. Therefore, in this paper, PWM fuzzy logic control algorithm which can reach the steady state quickly by improving the response speed although there is a little overshoot is proposed. PWM reduces response speed and fuzzy logic control algorithm minimizes overshoot. The proposed PWM fuzzy logic control algorithm consists of DC chopper, PWM duty cycle regulator, and fuzzy logic controller. The performance and validity of the proposed algorithm is verified by simulation with Simulink of Matlab 2018a.
Conventionally, a PI control algorithm has been widely used as a speed control algorithm for BLDC motor. The PI control algorithm has a disadvantage in that is slow to reach the steady state due to the slow speed and torque response with various speed changes. Therefore, in this paper, PWM fuzzy logic control algorithm which can reach the steady state quickly by improving the response speed although there is a little overshoot is proposed. PWM reduces response speed and fuzzy logic control algorithm minimizes overshoot. The proposed PWM fuzzy logic control algorithm consists of DC chopper, PWM duty cycle regulator, and fuzzy logic controller. The performance and validity of the proposed algorithm is verified by simulation with Simulink of Matlab 2018a.
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문제 정의
따라서 본 논문에서는 BLDC 모터 속도 제어를 위한 PWM 퍼지 논리 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통해서 기존 제어 알고리즘 보다 빠르게 정상상태에 도달하고, 오버슈트가 있지만 최소화 할 수 있다.
본 논문에서는 퍼지 논리 제어기와 DC Chopper, PWM 등을 사용한 BLDC 모터의 제어기를 제안하였다. 제안된 모델은 Matlab 2018a의 Simulink를 이용해 시뮬레이션 했으며, PI 제어기 또한 구현해 1400RPM 일 때와 700RPM 일 때의 두 개의 제어기를 비교하였다.
제안 방법
본 논문의 실험은 Matlab 2018a를 사용하였다. Simulink를 이용하여 DC 초퍼, BLDC 모터, 듀티 사이클 조정기, 6-step Switch 등을 구현하였고, DC 전압은 160V로 하였다. 1400RPM, 700RPM일 때의 무부하 상태에서 실험하였다.
본 논문에서는 PWM 파형을 이용한 DC초퍼와 퍼지 논리 제어기 그리고 PWM 듀티 사이클 조정기를 사용하여 BLDC 모터를 제어하였다. 그림 2에 제안된 모델의 전체 블록도에 대해서 나타냈다.
본 논문에서는 퍼지 논리 제어기와 DC Chopper, PWM 등을 사용한 BLDC 모터의 제어기를 제안하였다. 제안된 모델은 Matlab 2018a의 Simulink를 이용해 시뮬레이션 했으며, PI 제어기 또한 구현해 1400RPM 일 때와 700RPM 일 때의 두 개의 제어기를 비교하였다.
대상 데이터
제안된 알고리즘을 통해서 기존 제어 알고리즘 보다 빠르게 정상상태에 도달하고, 오버슈트가 있지만 최소화 할 수 있다. 본 논문의 실험 환경은 Matlab 2018a이며, 실험을 통해 본 논문의 효율성과 타당성을 입증하였다.
이론/모형
본 논문에서는 비퍼지화 방법으로 무게중심법(Centre Of Gravity)을 사용하였다. 무게중심법은 수식(6)을 통해서 정의된다.
본 논문의 실험은 Matlab 2018a를 사용하였다. Simulink를 이용하여 DC 초퍼, BLDC 모터, 듀티 사이클 조정기, 6-step Switch 등을 구현하였고, DC 전압은 160V로 하였다.
성능/효과
0174초 빨랐다. 700RPM 일 때, 제안 모델의 속도 응답 시간이 PI 제어기보다 0.0269초 빨랐다. 제안 모델의 토크 응답 시간이 PI 제어기 보다 0.
019초 빨랐다. 결과적으로 제안 모델이 PI 제어기보다 속도, 토크 응답시간이 더 빠른 것을 확인할 수 있었다.
BLDC (Brushless DC) 모터는 기존의 DC모터의 수명에 큰 영향을 주었던 브러쉬를 제거한 모터이다. 따라서 BLDC 모터는 기존 서보 모터, DC 모터 등과 같이 산업현장에서 자주 사용하는 모터보다 안정적인 속도와 토크, 낮은 내부 저항을 통해 높은 효율성을 보여준다.[1] 따라서 최근에는 BLDC 모터 성능을 향상시키기 위해 PI 제어기 [2-4]를 사용하거나 PWM (Pulse Width Modulation) 제어기[5-7]를 사용하는 등 제어 알고리즘 관련 연구가 활발히 진행되고 있다.
1400RPM, 700RPM일 때의 무부하 상태에서 실험하였다. 또한, PI 제어기와의 비교를 통해 제안된 모델의 성능을 입증하였다.
실험 결과 1400RPM 일 때, 제안 모델의 속도 응답 시간은 0.0175초, PI 제어기의 속도 응답 시간은 0.0349초로 제안모델이 PI 제어기보다 0.0174초 빨랐다. 제안 모델의 토크 응답 시간은 0.
실험 결과 실험 결과 1400RPM 일 때, 제안 모델의 속도 응답 시간이 PI 제어기 보다 0.0174초 빨랐다. 제안 모델의 토크 응답 시간이 PI 제어기 보다 0.
0269초 빨랐다. 제안 모델의 토크 응답 시간이 PI 제어기 보다 0.019초 빨랐다. 결과적으로 제안 모델이 PI 제어기보다 속도, 토크 응답시간이 더 빠른 것을 확인할 수 있었다.
따라서 본 논문에서는 BLDC 모터 속도 제어를 위한 PWM 퍼지 논리 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통해서 기존 제어 알고리즘 보다 빠르게 정상상태에 도달하고, 오버슈트가 있지만 최소화 할 수 있다. 본 논문의 실험 환경은 Matlab 2018a이며, 실험을 통해 본 논문의 효율성과 타당성을 입증하였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
BLDC (Brushless DC) 모터는 무엇인가?
BLDC (Brushless DC) 모터는 기존의 DC모터의 수명에 큰 영향을 주었던 브러쉬를 제거한 모터이다. 따라서 BLDC 모터는 기존 서보 모터, DC 모터 등과 같이 산업현장에서 자주 사용하는 모터보다 안정적인 속도와 토크, 낮은 내부 저항을 통해 높은 효율성을 보여준다.
BLDC 모터 성능 향상을 위해 PI 제어기나 PWM 제어기를 사용하는 이유는 무엇인가?
BLDC (Brushless DC) 모터는 기존의 DC모터의 수명에 큰 영향을 주었던 브러쉬를 제거한 모터이다. 따라서 BLDC 모터는 기존 서보 모터, DC 모터 등과 같이 산업현장에서 자주 사용하는 모터보다 안정적인 속도와 토크, 낮은 내부 저항을 통해 높은 효율성을 보여준다.[1] 따라서 최근에는 BLDC 모터 성능을 향상시키기 위해 PI 제어기 [2-4]를 사용하거나 PWM (Pulse Width Modulation) 제어기[5-7]를 사용하는 등 제어 알고리즘 관련 연구가 활발히 진행되고 있다.
PI 제어기를 통한 속도 제어에서 발생하는 단점은 무엇인가?
하지만 PI 제어기를 사용하여 속도 제어를 할 경우 속도와 토크가 정상상태에 도달하기까지의 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한, 계수를 직접적으로 사용자가 설정해야 하는 문제점을 가지고 있다[7].
참고문헌 (9)
M. K. Lee, K. C. Kong, "Design of Sensorless BLDC Motor Driver Using Variable Voltage and Back-EMF Differential Line", Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol. 21, No. 10, pp. 910-916, Oct, 2015.
G. Y. Chen, J. W. Perng, "PI speed controller design based on GA with time delay for BLDC motor using DSP", Mechatronics and Automation IEEE International Conference, pp. 1174-1179, Aug, 2017.
C. Kiree, D. Kumpanya, S. Tunyasrirut, D. Puangdownreong, "PSO-Based Optimal PI(D) Controller Design for Brushless DC Motor Speed Control with Back EMF Detection", Journal of Electrical Engineering & Technology, Vol.11, No.3, pp. 715-723, Mar, 2016.
A. Azarudeen, M. Dolly, "Performance analysis of conventional and digital PWM control scheme for speed control of BLDC motor drives", Advances in Electrical Technology for Green Energy 2017 International Conference on IEEE, pp. 69-75. Apr, 2017.
M. A. Islam, M. B. Hossen, M. S. Hasan, B. C. Ghosh, "Field oriented rectangular current regulated PWM control of permanent magnet brushless DC motor", Advances in Electrical Engineering 2017 4th International Conference on IEEE, pp. 346-351, Sep, 2017.
A. Tashakori, M. Hassanudeen, M. Ektesabi, "FPGA based controller drive of BLDC motor using digital PWM technique", Power Electronics and Drive Systems 2015 11th International Conference on. IEEE, pp. 658-662, June. 2015.
S. Y. Yun, J. Lee, "Speed Control of Permanent Magnet Brushless DC Motor using Variable Gain PI Controller", The transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 62, NO. 9, pp. 1234-1239, Sep, 2013.
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