고속 샘플링 기반 브러시리스 모터의 모델 예측 제어 알고리즘 개발 및 테스트베드 구현 = Development of a High-Speed Sampling-Based Model Predictive Control Algorithm for Brushless Motors and Implementation of a Testbed

국문 초록 (Abstract)

전기 구동 시스템의 고효율화와 친환경화가 중요해짐에 따라, BLDC 모터는 다양한 산업과 모빌리티 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 그러나 BLDC 모터는 비선형 역기전력 특성과 빠른 전기적 시정수로 인해 기존 PI/PID 제어기만으로는 정밀한 제어 성능과 높은 에너지 효율을 확보하는 데 한계가 존재한다. 특히 실제 시스템에서는 고속 동특성 반영이 어렵고, 제어 입력의 변화에 따른 리플과 외란 반응이 불안정해지는 문제가 빈번히 발생한다.
본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 모델 예측 제어(MPC) 를 기반으로 한 고속 샘플링·저비용 소프트웨어 제어 구조를 제안하였다. 첫 단계에서는 BLDC 모터의 전자기·기계적 특성을 반영한 상태방정식을 구성하고, 6-섹터 전기각 기반의 역기전력 모델을 이용하여 실제 구동 특성을 모사하였다. 특히 본 연구는 일반적인 인버터 스위칭 구조를 배제하고, 디코더–게이트 통합 구동 방식을 채택하여 하드웨어 복잡도를 최소화하였다. 이와 함께 5μs 수준의 고속 샘플링 시간을 적용하여 BLDC의 빠른 전기적 변화를 실시간으로 반영할 수 있는 MPC 기반 예측 모델을 구축하였다.
본 연구는 저비용·저복잡도의 BLDC 모터 구동 시스템에서도 고효율·고정밀 제어를 가능하게 하는 새로운 소프트웨어 기반 제어 전략을 제시하였다는 점에서 의의를 가지며, 향후 친환경 전기 구동 기술의 실용적 확장에 기여할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes a high-speed sampling model predictive control (MPC) framework for BLDC motor speed regulation based on a simplified, low-cost software-driven drive structure without the use of a conventional inverter stage. Unlike typical BLDC drive systems that rely on PI/PID controllers and full bridge inverters, the proposed method adopts a decoder–gate integrated structure, allowing direct generation of phase voltage commands while minimizing switching losses and hardware complexity. This inverterless configuration presents unique control challenges, particularly due to the fast electrical time constant and nonlinear trapezoidal back-EMF characteristics of BLDC motors.
To address these issues, a continuous-input MPC algorithm is designed using a discrete-time prediction model derived from the motor’s electrical and mechanical dynamics. A 5-µs high-speed sampling environment is implemented to accurately capture rapid current and back-EMF variations, enabling precise prediction of future states and improved responsiveness during transient operating conditions. The cost function incorporates speed tracking, current ripple reduction, and control smoothness, while explicit voltage and current constraints ensure stable operation under various load conditions.
The proposed MPC scheme and drive architecture are evaluated through a MATLAB/Simulink-based software testbed, enabling high-fidelity verification without physical hardware. Simulation results under no-load and load-varying conditions confirm that the proposed controller achieves superior speed tracking, reduced torque ripple, and enhanced dynamic performance compared to conventional PI/PID methods. The findings demonstrate that high-speed sampling MPC can effectively compensate for the nonlinearities of BLDC motors even in inverterless, low-cost drive systems, suggesting strong potential for application in compact, energy-efficient electric drive platforms

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 문제의 제기 1
• 2. 연구의 목적 2
• 3. 연구 방법 3
• 4. 연구의 범위 4
• 5. 선행 연구 4
• Ⅱ. BLDC 모델링 및 MPC 제어 이론 6
• 1. BLDC 모터 전자기적·기계적 모델링 6
• 1) BLDC 모터 구조적 특성 6
• 2) 상태방정식 및 파라미터 특성 8
• 3) 기계적 동특성 및 구동 메커니즘 10
• 2. MPC의 이론적 기반 11
• 1) 예측 모델 구성 원리 11
• 2) 비용함수 최적화 문제의 정의 12
• III. MPC 제어기 설계 및 시뮬레이션 구성 13
• 1. BLDC 모터 수학적 모델 정립 13
• 1) 6-Sector 전기각 기반 BLDC 비선형 모델링 13
• 2) 기계 모델 14
• 3) 상태 벡터 15
• 2. MPC 제어기 설계 15
• 1) 상태 예측 모델 구축 15
• 2) 비용함수 구성 16
• 3) 제약조건 설정 및 최적화 전략 16
• 4) 계산 부하 및 실시간성 고려 17
• 3. 시뮬레이션 플랫폼 설계 17
• 1) MATLAB/Simulink 기반 서브시스템 구조 설계 17
• Ⅳ. BLDC 성능 평가 및 결과 분석 18
• 1. 고속 샘플링 기반 제어 성능 평가 환경 구축 18
• 1) 정상상태·과도상태 변화 조건 적용 18
• 2) 고속 샘플링 시간 적용 19
• 2. 무부하 상태 시뮬레이션 결과 분석 20
• 1) 속도 응답 특성 20
• 2) 역기전력 응답 특성 22
• 3) 토크 응답 특성 23
• 4) 3상전류 응답 특성 24
• 3. 부하 변화에 따른 시뮬레이션 결과 분석 25
• 1) 부하 조건별 속도 응답 특성 25
• 2) 부하 조건별 역기전력 응답 특성 26
• 3) 부하 조건별 토크 응답 특성 27
• 4) 부하 조건별 3상전류 응답 특성 28
• 3. 종합 고찰 29
• 1) 제어기 구조적 특성에 따른 성능 차이 해석 30
• 2) 고속 샘플링 기반 MPC 제어의 적용 가능성 검증 30
• Ⅴ. 결 론 31
• 참고 문헌 33
• 부록 35
• 영문 요약 37