유도전동기의 고성능 제어를 위한 적응 퍼지-뉴로 제어기

정동화,최정식,고재섭,Chung, Dong-Hwa,Choi, Jung-Sik,Ko, Jae-Sub 한국조명전기설비학회 2006 조명·전기설비학회논문지 Vol.20 No.3

본 논문은 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 위한 적응 퍼지-뉴로 제어기를 제시한다. 이 알고리즘의 설계는 퍼지제어와 신경회로망을 사용하는 퍼지-신경회로망 제어기에 기초한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기는 신경회로망의 학습패턴과 같은 퍼지 룰을 사용하고 또한 지령값과 실제값 사이의 오차를 최소화하기 위하여 신경회로망의 뉴런사이의 하중을 역전파 알고리즘 방법을 사용하여 조절한다. 적응 기준 모델 설계는 기준모델의 출력과 전동기 속도 사이의 오차와 오차 변화분을 기초로 한 퍼지 로직에 의하여 실행되는 적응 메카니즘을 제시한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기의 제어 성능은 다양한 동작 상태에 대한 분석으로 평가한다. 제안한 제어시스템의 실험 결과는 고성능과 파리미터 변동과 정상상태 정확성, 순시응답의 강인성을 가진다. This paper is proposed adaptive fuzzy-neuro controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on fuzzy-neural network controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy nile as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive fuzzy-neuro controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of experiment prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.

HAI 제어기에 의한 SynRM 드라이브의 효율 최적화 제어

정동화,최정식,고재섭,Jung, Dong-Wha,Choi, Jung-Sik,Ko, Jae-Sub 한국조명전기설비학회 2006 조명·전기설비학회논문지 Vol.20 No.4

본 논문은 동손과 철손을 최소화 하는 SynRM을 위하여 효율 최적화 알고리즘을 제시하였다. 속도 제어기의 설계는 퍼지제어와 신경회로망을 사용한 적응 퍼지-신경회로망(AFNN) 제어기에 기반을 두었다. 특정 토크는 d와 q축의 전류성분의 다양한 합성으로 얻을 수 있다. 효율최적화 제어는 정상상태에 일정한 동작점에서 최소 손실을 제공하는 d와 q축 전류 성분의 조합을 찾는다. 직접 조절되는 토크 발생은 효율최적화 제어 설계에 의하여 매우 잘 조절되어지는 전류 성분이다. 제시된 알고리즘은 속도변화와 양호한 토크제어를 위해 전자기적 손실을 허용한다. HAI 제어기의 제어성능은 다양한 동작상태 분석을 통하여 평가한다. 분석된 결과는 제시된 알고리즘의 타당성을 보여준다. This paper is proposed an efficiency optimization control algorithm for a synchronous reluctance motor which minimizes the cower and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive fuzzy-neural networks(AFNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and f-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization controller is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. It is shown that the current components which directly govern the torque production have been very well regulated by the efficiency optimization control scheme. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses in variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the hybrid artificial intelligent(HAI) controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm

적응학습 퍼지-신경회로망에 의한 IPMSM의 최대토크 제어

정동화,고재섭,최정식,Chung, Dong-Hwa,Ko, Jae-Sub,Choi, Jung-Sik 한국조명전기설비학회 2007 조명·전기설비학회논문지 Vol.21 No.5

IPMSM은 하중에 비하여 고출력으로 인하여 전기자동차에 널리 보급되고 있다. 본 논문은 적응 학습 퍼지-신경회로망과 ANN을 이용한 IPMSM드라이브의 최대토크 제어를 제시한다. 이러한 제어 방법은 인버터의 정격전류 및 전압값의 범위를 고려한 전속도 영역에 적용 된다. 본 논문은 적응학습 퍼지-신경회로망을 이용하여 IPMSM의 속도제어와 ANN을 이용하여 속도를 추정을 제시한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시하는데 사용된다. 제시된 제어 알고리즘은 적응학습 퍼지-신경회로망과 ANN 제어기를 IPMSM 드라이브에 적용된다. 최대토크에 의해 제어된 동작 특성은 세부적으로 실험한다. 또한 본 논문은 적응 학습 퍼지 신경회로망과 ANN의 효과를 결과 분석을 통해 제시한다. Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network. This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. This paper proposes speed control of IPMSM using adaptive learning fuzzy neural network and estimation of speed using artificial neural network. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network.

NNPI 제어기를 이용한 IPMSM 드라이브의 속도 제어

정동화,최정식,고재섭,Jung, Dong-Wha,Choi, Jung-Sik,Ko, Jae-Sub 한국조명전기설비학회 2006 조명·전기설비학회논문지 Vol.20 No.7

This paper presents speed control of IPMSM drive using neural network(NN) PI controller. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness of fixed gain PI controller, NNPI controller proposes a new method based neural network. NNPI controller is developed to minimize overshoot rise time and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque and inertia. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using neural network and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance. 본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 속도제어를 제시한다. 일반적으로 수치 제어된 기계에서 PI 제어기는 고정된 이득값으로 처리한다. PI 제어기의 고정된 이득값은 어떤 동작조건에서는 양호하게 수행된다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성 향상을 위하여 신경회로망을 기초로 하는 새로운 제어 방법인 NNPI 제어기를 제시한다. NNPI 제어기는 속도, 부하토크 및 관성과 같은 파리미터 변동에 대하여 오버슈트를 감소시키고 상승 시간 및 정상상태에 빠르게 도달한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 IPMSM의 속도를 제어하고 ANN 제어기를 사용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 방법은 전동기의 속도를 실시간으로 추정하는데 사용된다. IPMSM의 속도제어기 결과는 제시된 이득값 조절의 타당성을 입증한다. 그리고 NNPI 제어기는 광범위한 동작상태와 부하 외란에 대하여 고정된 이득값보다 우수한 성능을 가진다.

2 냉연 신형상제어 시스템 개발 및 적용

정동화,박남수,심민석 ( Dong Hwa Jung,Nam Soo Park,Min Suk Shim ) 대한금속재료학회 1996 압연기술의 현재와 미래 Vol.- No.-

하이브리드 인공지능 제어기에 의한 SynRM의 효율 최적화 제어

정동화,최정식,고재섭,Chung, Dong-Hwa,Choi, Jung-Sik,Ko, Jae-Sub 한국조명전기설비학회 2007 조명·전기설비학회논문지 Vol.21 No.5

본 논문은 SynRM의 동손 및 철손을 최소화 하는 효율 최적화 제어를 제시한다. 퍼지와 신경회로망으로 구성된 적응 퍼지-신경회로망 제어기를 바탕으로 한 속도 제어기를 설계한다. 특정 전동기 토크를 발생하는 d-q축 전류 조합은 무수히 많이 존재한다. 효율 최적화 제어기의 목적은 정상상태에 확실한 동작점에서 d-q축 전류 조합을 찾는 것이다. 제시된 알고리즘은 양호한 동적 토크 제어를 유지하는 동안 속도 및 토크 변화를 감소시키기 위하여 전자기적 손실은 허용한다. HAI 제어기의 제어 성능은 다양한 동작 상태에서 평가된다. 결과 분석은 제시된 알고리즘의 타당성을 보여준다. This paper is proposed an efficiency optimization control algorithm for a synchronous reluctance motor which minimizes the coner and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive fuzzy-neural networks(AFNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization controller is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses in variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the hybrid artificial intelligent controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.

태양광 발전 시스템의 추적식 및 MPPT 제어기 개발

정동화,최정식,고재섭,Jung, Dong-Hwa,Choi, Jung-Sik,Ko, Jae-Seop 한국조명전기설비학회 2007 조명·전기설비학회논문지 Vol.21 No.8

본 논문은 태양광 인버터 시스템의 최대출력을 근사적으로 구하는 새로운 방법과 태양광 추적 방법을 제시한다. 제시한 새로운 MPPT 제어는 LRCM(Linear Reoriented Coordinates Method)이라 하며, 본 논문에서는 PV 어레이를 위한 DC측 동적 방정식과 LRCM을 사용하여 계통연계를 위한 새로운 수학적인 동적 모델을 제시한다. LRCM은 근사적인 해법으로 반복적으로 나타나는 최적 전압과 최대 전력을 결정하며 계산시간을 절약할 수 있다는 장점을 가진다. 또한 태양광 추적 방식은 고정식에 비하여 태양광 발전 효율을 50[%]이상 향상시킨다. 본 논문은 LRCM을 사용한 MPPT와 국내 기상상태에 적합한 프로그램 방식을 이용하여 태양광 추적기법을 제시하고, 실험을 통해 제시한 기법의 타당성을 입증한다. This paper is proposed a novel method that computed approximately maximum power of photovoltaic system and solar tracking method. Proposed novel is linear reoriented coordinates method(LRCM), this paper is proposed new mathematical dynamic model using LRMC and DC dynamic equation. LRCM has the advantage that is decreased calculating time, decides optimal voltage and maximum power that generates continually. Furthermore solar tracking method is improved over 50[%] photovoltaic efficiency than fixed method. This paper is proposed MPPT using LRCM and solar tracking method using program method that is adequate domestic conditions, prove verify of proposed method through experiment.

교사 수업자율성의 재개념화

정동화 ( Jung,Dong-Hwa ),김성일 ( Kim,Sung-Il ),박도순 ( Park,Do-Soon ),임선예 ( Im,Sun-Yae ) 안암교육학회 2004 한국교육학연구 Vol.10 No.2

자동차기술교육 부문위원회 소개

정동화(Donghwa Jung),조행묵(Haeng Muk Cho),오세우(Seawoo Oh) 한국자동차공학회 2006 오토저널 Vol.28 No.5

자동차에 첨단기술의 적용이 급증하면서 구조가 복잡해지고 다양한 기능이 추가되고 있다. 특히, 고유가 시대에 대비한 보다 경제적인 저연비 자동차, 교통사고를 미연에 방지하고 사고가 나더라도 가능한 한 인명 피해를 줄이는 안전한 자동차, 유해가스 배출이 적고 재활용률을 높이는 친환경 자동차 등이 요구되면서 이들을 만족시키기 위한 다양한 기술이 적용되고 있다. 따라서 자동차 기술 분야 종사자들이 업무를 지속하기 위해서는 신기술 체득이 필수적이다. 또한 자동차 관련 산업에 진입을 원하는 사람들이 늘어나는데 이들에게도 자동차에 대한 기본 지식과 주요기술에 대한 학습이 선행되어야 한다. 자동차기술교육 부문위원회는 자동차에 적용되는 기술을 체계적이고 효과적으로 교육시키는 방법과 첨단화되어가는 최근의 자동차 기술의 동향을 논의하고 정보를 제공하는 부문위원회로 날로 활동이 커지고 있다. 또한, 출고 후 폐차에 이르기까지 사후관리에 필요한 기술교육을 위해 자동차의 신기술에 대해 상호 정보교류 및 의견을 교환하여 사후관리 분야 교육에 접목하고 나아가 애프터마켓 분야에 종사하는 인력양성에 많은 관심을 기울여 왔다. 현재 위원회는 자동차제작사의 기술교육 분야에서 경험을 쌓은 정동화 교수(순천제일대학)가 위원장을 맡고 있고, 간사로서 공주대학교 조행묵 교수, 서울스탠다드의 오세우 사장이 활동하고 있으며 위원으로는 자동차 기술교육을 담당하고 있는 학계 및 산업체의 전문가가 활동하고 있다.

대학생의 생활스트레스와 그에 따른 불안 및 우울에 대한 스트레스 대처의 효과

정동화(Jung, Dong-Hwa) 고려대학교 교육문제연구소 2009 敎育問題硏究 Vol.0 No.33

The purpose of this study is to investigate the effects of coping on life stress, anxiety and depression in university students. Data were obtained from a sample 434students at five universities in Seoul and urban. Only 330students(male, 139;female, 191) were used for multiple regression analysis. The results are as follows. Students with higher avoidance coping had a higher level of life stress. Students used problem solving had a lower level of anxiety and depression, then avoidance coper had a higher level of anxiety and depression. The life stress moderarting(buffering) effects of problem solving coping on anxiety was observed, but not on depression. The life stress moderating effects of avoidance coping was resulted in higher anxiety and depression level. In summary, stress coping style is an mediator and moderator variable on life stress and it`s related maladjustments in university students. These results are useful for counseling and guidance for university students. 이 연구는 대학생들의 생활스트레스와 그에 따른 불안 및 우울에 대한 스트레스 대처의 효과를 확인하고자 하였다. 서울과 수도권에 소재하는 5개 대학교에 재학하는 434명을 대상으로 조사하여 최종 330명(남139, 여191)의 자료가 분석에 이용되었다. 위계적 회귀분석을 통하여 분석한 결과, 회피중심 대처가 증가 할 수록 생활스트레스 수준이 증가하였다. 또 문제해결중심 대처는 불안과 우울을 수준을 낮추는 반면, 회피중심대처는 불안 및 우울의 증가와 관련되었다. 그리고 생활스트레스 과정에서 대처방식의 스트레스 조절효과를 분석하였다 그 결과 문제해결 중심 대처는 생활스트레스의 영향을 조절하여 불안수준을 낮추는 효과가 나타났으나 우울에 대한 조절효과는 나타나지 않았다. 이에 비해 회피중심 대처는 생활스트레스의 영향을 조절하는 과정에서 불안 및 우울을 증가시키는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 대학생들의 스트레스 과정에서 스트레스 대처 방식의 중재 및 조절효과를 확인하였다. 구체적 연구결과는 대학생의 상담개입에 유용하게 적용될 수 있을 것이다.