$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

레졸버 형상 변화에 따른 각도정보 선형성 분석
A Study of Linearity for Angle Information according to Resolver Shape 원문보기

대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회, 2011 July 20, 2011년, pp.876 - 877  

류동석 (한밭대학교) ,  성기용 (한밭대학교) ,  황수진 (한밭대학교) ,  황점굉 (한밭대학교) ,  김민규 (한밭대학교) ,  김기찬 (한밭대학교) ,  김윤현 (한밭대학교)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

Variable Reluctance(VR) 레졸버는 엔코더를 대신해 Hybrid Electric Vehicle (HEV) / Electrical Vehicle(EV) 및 자동화 산업 전반에서 위치센서로써 사용되고 있다. VR 레졸버는 두 개의 출력신호(SIN, COS)를 발생시키며, Resolver-to-Digital Convert(RDC) 알고리즘을 통하여 위치신호로써 변환된다. 위치센서로써의 VR 레졸버는 무엇보다도 회전자의 정확한 위치를 찾아내는 것이 중요하다. 위치 정보의 오류를 발생시키는 원인으로는 다양한 것들이 있다. 본 논문에서는 VR 레졸버 형상을 변화시킴으로써 인해 레졸버를 통해 나온 출력신호에 포함된 각도정보의 정밀도 향상을 위해 FEM 해석을 통해 연구 및 분석 하였다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • [4] 물론 VR 레졸버의 출력파형을 각도정보로 변환하는 RDC 알고리즘의 부분 역시 중요하다. 그러나 본 논문에서는 RDC 이전의 VR 레졸버 출력파형의 질 높은 각도 정보를 위해 FEM 해석을 통해 회전자의 형태를 변화시켜 최적화 시킴으로써 정밀도 향상에 대해 연구 및 분석하였다.
  • 본 논문에서는 VR 레졸버의 회전자에 대해 3가지 변수를 선정한 후, 2개의 아날로그 신호에 담겨진 각도정보의 정밀도 향상을 위해 노력하였다. 또한, 각각의 변수가 변화함에 따른 VR 레졸버 출력파형의 크기도 확인 할 수 있다.

가설 설정

  • 또한 엔코더에 비해 위치 정보에 대한 높은 정확도를 나타낼 수 있으며, 가혹한 산업 환경에서의 다양한 특성면에서 우수하기 때문에 많이 사용된다.[2] 위치센서로써 무엇보다 중요한 것은 각도의 정밀도이다. HEV / EV 같은 경우 잘못된 각도 정보의 오류는 드라이버의 생명까지 위협할 수도 있기 때문이다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로