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[국내논문] 첨단 AI 기법을 이용한 전력 변환기의 고성능 제어기 개발
A Development of Intelligent Robust Precision Control System for Power Conversion System using AI 원문보기

대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문, 2001 Nov. 16, 2001년, pp.92 - 95  

고종선 (원광대학교 전기 전자 및 정보 공학부, 기초전력연구소) ,  이용재 (원광대학교 전기 전자 및 정보 공학부, 기초전력연구소) ,  김규겸 (원광대학교 전기 전자 및 정보 공학부, 기초전력연구소) ,  한후석 (원광대학교 전기 전자 및 정보 공학부, 기초전력연구소)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study presents neural load disturbance observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator. As a result, the response of PMSM fellows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat obs...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 영구자석 동기 전동기의 정밀 속도 제어의 방법으로 외란관측기료 이용한 외란 보상방법과 파라미터 추정에 의해 보상기의 이득을 조절하도록 함으로서, 외란이 없는 导가 지표시스템의 웅담 득성을 추정하는 시스텡에서 외란 관측기를 신경망에 의하여 학습하는 시스템을 제안하였다. 외란 관측기에 의한 보상방법은 잘 알려진 데드비드 외란 관측기를 이용하였으며 잡음에 약한 데드비트 관측기의 단점을 보완하기 위하여 후단필터로서 MA처리를 통하여 잡음에 대한 영향을 줄이도록 하는데 이 필터 효과도 학습 대상에 포함하였다.
  • 본 연구에서는 파라메타 보상기를 제안하고 실험한 후 그 결과를 신경망으로 학습하여 더욱 범용성을 가지는 선력 변환기를 연吁하였다. 본 초록에는 그 일부인 외란 관측기, 파라미터 보상기 및 제안된 신경망을 이용하여 외란과 파라미터 변화에 강인한 속도 제어방버을 제시하였다, 외란 관측기와 파라미터 보상기로 이루어진 기존 시스템을 역선파 알고리즘을 이용한 신경망으로 학습을 하도록 하였고 제안된 알고리즘을 모의실험을 통하여 기존 시스템과 성능을 비교하여 더욱 우수한 륙성을 나타내고 있음을 보였다.

가설 설정

  • 파라미터의 변화를 둥가지표시스템으로 보상하기 위하여 부하乓m의 영향이 없다고 가정하고. 부궤환 이득 및 정궤환 이득을 각각 cit C2라 정의하변 보상기를통한 제어명령온 다욤과 같다.
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