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.

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.

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.-

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.

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.

[전문대학교 소개/순천제일대학] 순천제일대학자동차기계과 소개

정동화(dong Hwa Jung) 한국자동차공학회 2004 오토저널 Vol.26 No.5

2 냉연 신형상제어 시스템 개발 및 적용

정동화(Dong-Hwa Jung),박남수(Nam-Soo Park),심민석(Min-Suk Shim) 한국소성가공학회 1996 압연 심포지엄 Vol.1996 No.9

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.

PMSM 드라이브의 고성능 속도제어를 위한 적응 페지제어기

정동화(Dong-Hwa Chung),이정철(Jung-Chul Lee),이홍균(Hong-Gyun Lee),정택기(Tack-Gi Jung) 대한전기학회 2002 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2002 No.4

Fuzzy PID 제어기 설계 및 구현

정동화(Dong-Hwa Jung),김성일(Sung-Ill Kim),이상훈(Sang-Hoon Lee),신위재(Wee-Jae Shin) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.2

본 논문에서는 새로운 방법의 Fuzzy PID 제어기를 제안한다. 우선 절대형 디지털 PID 제어기에서 두 가지 문제점이 있다. 첫째는 매 제어 주기마다 많은 데이터의 합을 구해야 하므로 계산시간이 많이 소요되고, 둘째는 이 계산을 위해 이전의 모든 데이터를 보관하고 있어야 되기 때문에 메모리가 많이 필요한 문제점이 있다. 위의 문제점을 개선하기 위해 속도형 디지털 PID 제어기를 사용한다. 제안한 제어기에서는 PID 제어기의 목표 값과 현재 출력 값의 차인 크리스퍼(crisp) 출력 오차를 그대로 사용하지 않고 퍼지추론의 단계는 가지면서 Rule Table은 갖지 않는 특징이 있으며 출력 소속 함수에 두 변수의 관계와 범위에 의해 도식화된 영역에서 삼각형 무게 중심법으로 비퍼지화된 비선형 출력 값을 PID 계수에 인가하는 새로운 Fuzzy PID 제어기를 제안한다.