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- 저자 : 권춘기(Chun-Ki Kwon) (검색결과 18 건)
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권춘기,Kwon, Chun-Ki The Korea Academia-Industrial cooperation Society 2009 한국산학기술학회논문지 Vol.10 No.11
회전자 온도 변화는 유도 전동기 제어기 설계에 있어서 중요한 쟁점이다. 문헌에서, 수많은 연구들이 회전자 온도 변화를 고려하지 않는다면, 그에 기인한 심각한 성능 저하를 언급해왔다. 하지만, 이러한 연구들은 추종 성능 관점에서 주로 Field-oriented 제어기에 초점을 두고 있으며, 단위 전류당 최대 토크 제어기와 같이 최적 제어의 경우에서의 성능에 미치는 회전자 온도 변화의 영향에 대한 연구는 전무하다. 본 연구는 회전자 온도가 시간에 따라 변화함에 따라, 단위 전류당 최대 토크 제어기의 성능에 어떻게 영향을 미치는지를 조사한다. 이를 위해, 두 가지 방법으로 단위 전류당 최대 토크 제어기의 목적이 성취되는 지를 점검한다. 즉, 요구되는 토크를 발생시키면서 동시에 최소 가능한 고정자 전류를 필요로 하는 것이다. 실험실 실험결과는 추종 성능과 단위 전류당 최대 토크 조건이 회전자 온도가 변화함에 따라 심각한 영향을 받으며, 결과적으로 단위 전류당 최대 토크 제어기의 성능저하를 초래함을 보여준다. Rotor temperature variation is a significant issue in the design of induction motor controls. In the literature, numerous studies have mentioned significant performance degradation due to rotor temperature variation unless it is taken into account. However, those studies have mainly focused on field-oriented control in terms of tracking performance. There was little research about the influence of rotor temperature variation on performance particularly in the case of optimal controls such as maximum torque per amp (MTPA) control strategy. This work investigates how to affect the performance of maximum torque per amp (MTPA) control strategy as rotor temperature varies in time. To this end, investigation was carried out in two ways to see whether the objective of MTPA control strategy is achieved regardless of rotor temperature variation. It is to produce a desired torque with the minimum possible stator current at the same time. Laboratory experiment shows that tracking performance and maximum torque per amp condition is significantly affected by rotor temperature variation as rotor temperature varies, thus ending up with performance degradation of MTPA control.
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Chun-Ki Kwon(권춘기),Dong-Sik Kim(김동식) 한국산학기술학회 2019 한국산학기술학회논문지 Vol.20 No.1
대부분의 회전자 저항 추정기는 표준모델(CQDM)과 대안모델(AQDM)을 활용한다. 두가지 모델에 기반한 회전자 저항 추정기들은 자속이 일정한 FOC와 같은 제어 환경에서는 정확한 회전자 저항 추정치를 제공하는 것으로 확인되었다. 반면, 단위전류당최대토크 (MTPA) 제어기와 같이 자속이 변화하는 동작환경에서는, AQDM에 기반한 회전자 저항 추정기가 다른 동작 운전점에서도 실제 회전자 저항을 정확하게 추정함을 보여주었다. 하지만, 자속이 변화하는 동작환경에서의 CQDM애 기반 회전자 저항 추정기의 성능은 검토된 적이 없으며 그의 성능은 의문이다. 따라서, 본 연구에서는 자속이 많이 변화하는 MTPA 제어기 기반 유도전동기 드라이브에서 CQDM에 기반한 회전자 저항 추정기의 성능을 검토하였으며 AQDM에 기반한 추정기와 비교하였다. AQDM에 기반한 추정기와는 달리, CQDM에 기반한 추정기는 실제 저항치보다 낮게 추정할 뿐만 아니라 여러 운전조건변화시마다 추정한 값에서 실제 존재할 수 없는 급격한 굴곡이 존재함을 실험 결과에서 확인하였다. Most of rotor resistance estimators utilizes Classical qd Model (CQDM) and Alternate qd Model (AQDM). The rotor resistance estimators based on both models were shown to provide an accurate rotor resistance estimate under conditions where flux is constant such as a field-oriented control (FOC) based induction motor drives. Under the conditions where flux is varying such as a Maximum torque per amp (MTPA) control, AQDM based rotor resistance estimator estimates actual rotor resistance accurately even in different operating points. However, CQDM based rotor resistance estimator has not been investigated and its performance is questionable under condition where flux level is varying. Thus, in this work, the performance of CQDM based rotor resistance estimator was investigated and made comparisons with AQDM based estimator under conditions where flux level is significantly varying such as in MTPA control based induction motor drives. Unlike AQDM based estimator, the laboratory results show that the CQDM based estimator underestimates actual rotor resistance and exhibits an undesirable dip in the estimates in different operating points.
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Chun-Ki Kwon(권춘기),Yong-Hae Kong(공용해) 한국산학기술학회 2018 한국산학기술학회논문지 Vol.19 No.3
유도전동기를 고효율로 제어하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그 중에서 단위전류당 최대토크 제어기는 최소한의 고정자 전류로 원하는 토크를 제공하기 때문에 유도전동기 드라이브에서 고효율의 동작을 제공한다. 이는 유도전동기를 수학적으로 정밀하게 표현하는 대안모델을 기반으로 제어기가 설계되었기 때문이다. 그러나, 온도 변화에 따른 회전자 저항의 변이는 대안모델의 파라미터와 실제의 유도전동기의 파라미터의 불일치가 발생하여 단위전류당 최대토크 성능을 심각하게 저해하고 단위전류당 최대토크 제어 조건을 만족하지 못하게 하게 있다. 이러한 유도전동기의 운전시에 발생하는 열적 상승으로 인한 파라미터 값의 변화를 고려하는 단위전류당 최대토크적응 제어기가 제안되었다. 본 논문에서는 단위전류당 최대토크적응 제어기가 다수의 운전영역에서도 최소의 고정자 전류로 원하는 토크를 성취하는지를 검토하였다. 실험을 통한 연구에서 회전자의 온도가 증가하더라도 다수의 운전영역에서 25Nm의 토크 명령에서 5%의 차이가 존재하더라도 토크명령을 정확하게 추구하고 또한, 원하는 토크를 최소한의 고정자 전류로 얻어짐을 확인함으로써 단위전류당 최대토크적응 제어기의 우수성을 검증하였다. The highly efficient operation of induction motors has been studied in the past years. Among the many attempts made to obtain highly efficient operation, Maximum Torque Per Amp (MTPA) controls in induction motor drives were proposed. This method enables induction motor drives to operate very efficiently since it achieves the desired torque with the minimal stator current. This is because the alternate qd induction motor model (AQDM) is a highly accurate mathematical model to represent the dynamic characteristics of induction motors. However, it has been shown that the variation of the rotor resistance degrades the performance of the MTPA control significantly, thus leading to its failure to satisfy the maximum torque per amp condition. To take into consideration the mismatch between the actual value of the rotor resistance and its parameter value in the design of the control strategy, an adaptive MTPA control was proposed. In this work, this adaptive MTPA control is investigated in order to achieve the desired torque with the minimum stator current at multiple operating points. The experimental study showed that (i) the desired torque was accurately achieved even though there was a deviation of the order of 5% from the commanded torque value at a torque reference of 25 Nm (tracking performance), and (ii) the minimum stator current for the desired torque (maximum torque per amp condition) was consistently satisfied at multiple operating points, as the rotor temperature increased.
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권춘기(Chun-Ki Kwon),공용해(Yong-Hae Kong) 한국정보기술학회 2021 한국정보기술학회논문지 Vol.19 No.11
The skewing in stator or rotor has been very useful method to reduce torque ripples caused by alignment of stator and rotor slots along the stack. Unlike the existing conventional skewing method, we proposed skewing in both stator and rotor at the same time. Maxwell motor 3D simulation results confirmed that torque ripples in the proposed method improves torque ripples to 11.4% compared to 18.4% of torque ripples in the existing method. The proposed skew method might be very useful in electric battle submarines where reduction of slot harmonics in propulsion drives is one of important factors to avoid detection by the enemy, thus improving vessel survivability.
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Chun-Ki Kwon(권춘기) 한국산학기술학회 2009 한국산학기술학회논문지 Vol.10 No.11
회전자 온도 변화는 유도 전동기 제어기 설계에 있어서 중요한 쟁점이다. 문헌에서, 수많은 연구들이 회전자 온도 변화를 고려하지 않는다면, 그에 기인한 심각한 성능 저하를 언급해왔다. 하지만, 이러한 연구들은 추종 성능 관 점에서 주로 Field-oriented 제어기에 초점을 두고 있으며, 단위 전류당 최대 토크 제어기와 같이 최적 제어의 경우에 서의 성능에 미치는 회전자 온도 변화의 영향에 대한 연구는 전무하다. 본 연구는 회전자 온도가 시간에 따라 변화함에 따라, 단위 전류당 최대 토크 제어기의 성능에 어떻게 영향을 미치는 지를 조사한다. 이를 위해, 두 가지 방법으로 단위 전류당 최대 토크 제어기의 목적이 성취되는 지를 점검한다. 즉, 요구되는 토크를 발생시키면서 동시에 최소 가능한 고정자 전류를 필요로 하는 것이다. 실험실 실험결과는 추종 성능 과 단위 전류당 최대 토크 조건이 회전자 온도가 변화함에 따라 심각한 영향을 받으며, 결과적으로 단위 전류당 최 대 토크 제어기의 성능저하를 초래함을 보여준다. Rotor temperature variation is a significant issue in the design of induction motor controls. In the literature, numerous studies have mentioned significant performance degradation due to rotor temperature variation unless it is taken into account. However, those studies have mainly focused on field-oriented control in terms of tracking performance. There was little research about the influence of rotor temperature variation on performance particularly in the case of optimal controls such as maximum torque per amp (MTPA) control strategy. This work investigates how to affect the performance of maximum torque per amp (MTPA) control strategy as rotor temperature varies in time. To this end, investigation was carried out in two ways to see whether the objective of MTPA control strategy is achieved regardless of rotor temperature variation. It is to produce a desired torque with the minimum possible stator current at the same time. Laboratory experiment shows that tracking performance and maximum torque per amp condition is significantly affected by rotor temperature variation as rotor temperature varies, thus ending up with performance degradation of MTPA control.
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표면근전도 신호를 활용한 한국 숫자지화 인식에서 CNN 학습의 일관성에 관한 연구
박종준,권춘기,Park, Jong-Jun,Kwon, Chun-Ki 한국산학기술학회 2018 한국산학기술학회논문지 Vol.19 No.10
합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 적용되어 왔으며, 이미지 분류, 문서 분류, 지문 인식 등에서 탁월한 인식 능력을 보여 왔음을 여러 연구를 통해서 검증되었다. 본 연구는 시계열의 표면근전도 신호를 입력데이터로 취하는 숫자지화 인식 응용에 이미지 분류에서 탁월한 인식 성능을 보이는 합성곱 신경망을 적용한 것으로, 반복적인 한국 숫자지화 인식 수행에서도 일관된 학습을 수행하는지를 검증하는 연구로, 문헌에서 보기 힘든 연구이다. 이를 검증하기 위해, 한국 숫자지화 영(0)부터 다섯(5)까지의 여섯 숫자지화를 시연하도록 훈련한 실험 대상 1인의 아래팔 근육으로부터 획득한 숫자별 60개씩 총 360개의 표면근전도 신호를 획득하였으며, 그 중에서 252개의 표면근전도 신호를 입력데이터, 108개의 표면근전도 신호는 테스트데이터로 CNN 인식에 활용하였다. CNN 인식을 위해 필요한 학습단계는 100 학습단계, CNN 인식의 반복 수행 횟수는 10회로 설정하였으며, 반복 수행마다 테스트데이터를 활용하여 인식률을 계산하였다. 본 연구에서 실험한 결과에서 보듯이, 반복 인식마다 CNN의 학습은 일관되었으며, 99.1% 이상 (60 숫자지화 중 하나의 숫자지화 인식에 오류발생)의 높은 인식률을 보였다. 따라서, CNN 기법은 시계열의 표면근전도 신호를 입력데이터로 하는 숫자지화 인식 분야에서도 전역 솔루션과 함께 우수한 인식 능력을 제공하는 기법 중에 하나이다. Convolutional Neural Network (CNN) has been actively employed in the application of computer vision, and has been proved to have its superior performance in image classification, document classification, and finger print recognition. This work focuses on an application of CNN, having outstanding performance in image classification, to recognition of korean finger number using time series sEMG signals as input and validates CNN's capability in providing its consistent learning in repeated application for recognition of sEMG based Korean finger numbers, which has been rarely a topic in previous studies. To this end, 252 sEMG signals as input data and 108 sEMG signals as test data out of 360 sEMG signals (60 signals each number) acquired from a forearm muscle of the subject who is trained to consistently perform six Korean finger number gestures from zero(0) to five(5) were used for CNN based finger number recognition. CNN was set to have 100 learning iterations for each application of finger number recognition, and to have 10 repetitive applications of finger number recognition for the consistency of CNN's learning. Recognition rate at each repetition was calculated from test data. As can be seen from the results in this work, CNN shows consistent learning at each repetitive application of finger number recognition and outstanding recognition rates of more than 99.1% (missed one case out of 60 cases). Thus, CNN is one of powerful techniques for finger number recognition based on time-series sEMG signals to provide not only global solution but also excellent recognition rates.
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