[논문]센서리스 유도전동기의 관측기 및 칼만필터 방식의 상호 비교

이병춘; 김상균; 신영준; 권영안

센서리스 유도전동기의 관측기 및 칼만필터 방식의 상호 비교
A Comparison between Observer and Kalman Filter for Sensorless Induction Motor Drive 원문보기

이병춘 (부산대학교) , 김상균 (부산대학교) , 신영준 (부산대학교) , 권영안 (부산대학교)

A sensorless drive has serveral advantages; low cost and mechanical simplicity. This paper studies a comparison between observer and Kalman filter for sensorless speed control of induction motor. The simulation result generally shows good performances in the both sensoless control strategies. In case of considering noises, EKF algorithm shows a better performance. In case of considering parameter variation, observer algorithm shows a better performance.

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문제 정의

자속관측기에 의한 방식은 비교적 넓은 속도범위에서 우수한 성능을 보이는 방식으로 알려져 있으며 칼만필터 방식은 많은 계산시간이 요구되나 노이즈 및 외란에 강인한 성능을 나타내는 방식이다 [1]-[3]. 본 연구에서는 상태관측기를 기반으로 하는 이두 방식에 대하여 여러 가저 조간에 대한 성능 및 실현적 합성에 관한 평가를 수행한다.
따라서 이러한 제약뜰로 인해 속도 및 위치센서를 사용하지 않고 유도전동기를 제어할 수 있는 센서리스 속도제어에 관한 여러 가지 방식이 연구되었다. 본 연구에서는 센서리스 제어방식으로 잘 알려진 자속관측기에 의한 방식과 칼만필터 방식에 관한 상호 비교를 수행한다. 자속관측기에 의한 방식은 비교적 넓은 속도범위에서 우수한 성능을 보이는 방식으로 알려져 있으며 칼만필터 방식은 많은 계산시간이 요구되나 노이즈 및 외란에 강인한 성능을 나타내는 방식이다 [1]-[3].

가설 설정

형태로 나타난다. 그러나 기계계의 동적 움직임은 전기계예 비하여 매우 느리므로 제어주기 내에서는 전동기의 속도가 일정하다는 가정이 성립한다. 따라서 한 제어주기 내에서 전동기속도가 일정하다고 보고 회전자 자속성분을 추정한다.

제안 방법

따라서 한 제어주기 내에서 전동기속도가 일정하다고 보고 회전자 자속성분을 추정한다. 그리고 시스템 계수행렬 A 를 속도추정기에서 추정한 회전자속도 wr에 의해 가변하는 적응관측기를 구성한다.
그러나 기계계의 동적 움직임은 전기계예 비하여 매우 느리므로 제어주기 내에서는 전동기의 속도가 일정하다는 가정이 성립한다. 따라서 한 제어주기 내에서 전동기속도가 일정하다고 보고 회전자 자속성분을 추정한다. 그리고 시스템 계수행렬 A 를 속도추정기에서 추정한 회전자속도 wr에 의해 가변하는 적응관측기를 구성한다.
본 연구에서는 유도전동기의 센서리스 속도제어 방식으로서 관측기에 의해 추정된 회전자 자속값과 고정자 전류로부터 회전자 속도를 추정하는 적응 상태 관측기 방식과 노이즈 환경에서 최적의 센서리스 알고리즘인 확장형 칼만 필터 방식을 이용하여 속도제어를 수행하고 상호비교를 하였다. 시뮬레이션 결과에서 두 방식 모두 전반적으로 양호한 속도응답을 나타내었다.
상기에서 제시한 적응 상태관측기와 확장형 칼만 필터 알고리즘에 대해 입, 출력 노이즈의 영향을 받을 경우와 파라메타의 변화가 있을 경우의 속도 응답에 대해 상호비교하였다. 시뮤레이션 사용된 유도전동기는 3상 4극, 3hp 전동기이다.

성능/효과

시뮬레이션 결과에서 두 방식 모두 전반적으로 양호한 속도응답을 나타내었다. 그리고 노이즈에 대한 영향과 파라메타의 변화에 대한 영향을 고려하여 속도제어를 수행한 결과 노이즈의 영향을 고려하는 경우에는 확장형 칼만 필터 알고리즘이 더 양호한 응답 특성을 보였고, 파라메타 변화의 영향에 대한 응답 특성에서는 적응 상태 관측기가 더 양호한 응답특성을 나타내었다.
하였다. 시뮬레이션 결과에서 두 방식 모두 전반적으로 양호한 속도응답을 나타내었다. 그리고 노이즈에 대한 영향과 파라메타의 변화에 대한 영향을 고려하여 속도제어를 수행한 결과 노이즈의 영향을 고려하는 경우에는 확장형 칼만 필터 알고리즘이 더 양호한 응답 특성을 보였고, 파라메타 변화의 영향에 대한 응답 특성에서는 적응 상태 관측기가 더 양호한 응답특성을 나타내었다.
시뮬레이션 결과에서 전반적으로 관측기 및 칼만필터 방식 모두 우수한 성능을 보이고 있다. 그리고 칼만필터방식은 노이즈가 포함되는 경우에 관측기 방식보다 우수한 성능을 보이나 계산시간이 많이 소요되며 파라미터 설정이 잘못되는 경우예 관측기 방식보다 과도특성이 떨어짐을 보이고 있다.

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