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.

약계자 제어에 의한 IPMSM 드라이브의 최대토크 제어

정동화,김종관,박기태,차영두,Chung, Dong-Hwa,Kim, Jong-Gwan,Park, Gi-Tae,Cha, Young-Doo 한국조명전기설비학회 2005 조명·전기설비학회논문지 Vol.19 No.8

본 논문에서는 고속 드라이브를 위하여 IPMSM의 약계자 영역에서 최대 토크제어를 제시한다. 최대 토크동작을 위하여 최적 d축 전류를 결정하고 이 전류를 각 제어모드에서 사용한다. 최대 토크를 발생하기 위하여 전류 조절기의 출력인 인버터의 출력전압은 DC 링크전압을 최대로 이용한다. 제어모드의 원활한 전이는 지령신호에 기초하여 자동적으로 수행한다. 본 논문에서 제시한 최대 토크제어로 IPMSM 드라이브에 적용시험을 한다. 그리고 시험결과의 응답특성을 다양하게 분석하여 본 논문의 타당성을 입증한다. Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. The paper is posed maximum torque control of IPMSM for high speed drive. The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system for high speed drive, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail by experiment.

FNN 제어기를 이용한 유도전동기 드라이브의최대토크 제어

정동화,김종관,박기태,차영두,Chung, Dong-Hwa,Kim, Jong-Gwan,Park, Gi-Tae,Cha, Young-Doo 한국조명전기설비학회 2005 조명·전기설비학회논문지 Vol.19 No.8

본 논문에서는 퍼지와 신경회로망을 혼합한 FNN(Fuzzy Neural Network) 제어기를 이용한 유도전동기의 최대 토크 제어를 제시한다. 먼저 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 위하여 FNN 제어기를 설계한다. 다음은 유도전동기의 최대토크 제어를 위하여 주어진 부하토크에서 고정자 전류를 최소화하여 단위 전류당 발생토크를 높인다. 본 논문에서 제시한 FNN을 이용한 최대토크 제어의 특성을 분석하고 그 결과를 제시한다. The maximum output torque and power developed by the machine is ultimately depended on the allowable inverter current rating and maximum voltage which the inverter can supply to the machine. Therefore, considering the limited voltage and current capacities, it is desirable to consider a control method which yields the best possible torque per ampere. In this paper, we propose fuzzy neural network(FNN) controller that combines a fuzzy control and the neural network for high performance control of induction motor drive. This controller composes antecedence of the fuzzy rules and consequence by a clustering method and a multi-layer neural networks. This controller is compounding of advantages that robust control of a fuzzy control and high-adaptive control of the neural networks. Also, this paper is proposed control of maximum torque per ampere(MTPA) of induction moor. This strategy is reposed which is simple in structure and has the honest goal of minimizing the stator current magnitude for given load torque. The performance of the proposed induction motor drive with maximum torque control using FNN controller is verified by analysis results at dynamic operation conditions.

AFLC에 의한 유도전동기 드라이브의 ANN 센서리스 제어

정동화,남수명,Chung, Dong-Hwa,Nam, Su-Myeong 한국조명전기설비학회 2006 조명·전기설비학회논문지 Vol.20 No.1

본 논문에서는 유도전동기의 벡터제어를 위한 ANN 센서리스 제어와 속도제어를 위한 AFLC를 제안하였다. AFLC 설계는 적응 메카니즘을 통해 퍼지 룰 베이스의 수정자를 갱신하여 실행할 수 있고 유도 전동기의 속도 추정을 위한 ANN 센서리스 제어는 BPA를 통해 수행하였다. 유도전동기의 지령속도와 실제속도는 BPA를 통해 그 오차를 줄일 수 있고, 이러한 알고리즘은 다른 전동기 드라이브에 적용이 용이하다. 본 논문에서 제시한 AFLC 및 ANN 제어의 응답특성을 분석하고 그 결과를 제시한다. This paper is proposed for a artificial neural network(ANN) sensorless control based on the vector controlled induction motor drive, or proposes a adaptive fuzzy teaming control(AFLC). The fuzzy logic principle is first utilized for the control rotor speed. AFLC scheme is then proposed in which the adaptation mechanism is executed using fuzzy logic. Also, this paper is proposed for a method of the estimation of speed of induction motor using ANN Controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable coincide with the desired one. The back propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the new method.

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.

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.

한국인에서의 교정치료로 인한 상악 중절치 치근 흡수에 영향을 미치는 요소

정동화(Dong-Hwa Chung),박영국(Young-Guk Park),김광원(Kwang-Won Kim),차경석(Kyung-Suk Cha) 대한치과교정학회 2011 대한치과교정학회지 Vol.41 No.3

치근 흡수는 백악질과 상아질의 부분적인 상실로 특징되어지는 상황이며, 치근의 길이 감소를 야기하고 치아의 기능에 심각한 영향을 줄 수 있다. 일반적인 병리적인 치근 흡수와 구별하여 교정치료와 관계된 치근 흡수를 orthodontically induced root resorption (OIRR)이라고 부른다. 이번 연구의 목적은 한국인을 대상으로 하여 교정 치료 후에 나타나는 치근 흡수와 관련된 환자 요인과 교정치료 요인을 찾고, 그 양상에 대해 알아보는 것이다. 판별될 요소들은 발치 치료 여부, 성별, 나이, 치근첨의 변위량과 방향, 총 치료 기간, 치아 길이, 치근의 형태였다. 이번 연구는 단국대학교 치과대학병원 교정과에서 2007년 11월부터 2008년 12월 사이에 포괄적인 교정치료가 종결된 환자의 상악 중절치를 대상으로 하였다. 선정된 대상자 수는 137명이었다. 각각의 기록은 치근단 사진과 측모 두부 방사선사진으로 구성되어졌다. 전체 대상치아에 대한 평균 치근 흡수량은 1.63 ㎜였으며 표준편차는 1.58 ㎜였다. 이변량적인 비교에서 발치 치료군에서는 2.10 ± 1.64 ㎜, 비발치 치료군에서는 1.18 ± 1.39 ㎜로 나타났다. 발치 치료 군에서 흡수량이 0.92 ㎜ 컸으며, 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 초기 치아의 길이가 길수록 흡수량이 컸으며, 4 ㎜ 이상의 심한 치근 흡수를 보이는 그룹에서 blunt, pointed, eroded 형태의 비정상적인 치근 형태의 비율이 높았다. OIRR에 영향을 줄 수 있는 요소로 발치 여부, 초기 치아의 길이, 치근의 형태가 있었다. Objective: Orthodontically induced root resorption (OIRR) involves partial loss of cementum and dentin of teeth caused by routine orthodontic treatment. It decreases root length and influences the function of affected teeth. In this study, the treatment and patient factors causing apical root resorption in Koreans were determined. The observed factors were extraction, gender, age, displacement of root apex, total treatment period, total teeth length, and shape of the root. Methods: The records of 137 patients treated with full, fixed edgewise appliances were obtained from the Department of Orthodontics, Dankook University Dental Hospital, from November 2007 to December 2008. Periapical radiographs of the maxillary central incisors and cephalometric radiographs of each patient were used to assess apical root resorption and type of tooth movement. Results: The mean amount of resorption was 1.62 ± 1.58 ㎜. The amount of resorption in the extraction and non-extraction groups was 2.10 ± 1.64 ㎜ and 1.18 ± 1.39 ㎜, respectively. The amount of root resorption increased with the total tooth length. Severe root resorption (> 4 ㎜) was related to abnormal root shape (blunt, pointed, or eroded). Conclusions: The variables significantly related to OIRR were extraction, initial tooth length, and root shape.

PMSM 드라이브 시스템의 고성능 벡터제어를 위한 퍼지제어

鄭東和(Dong-Hwa Chung) 대한전기학회 1998 전기학회논문지 Vol.47 No.12

스포츠센터의 내부마케팅, 내부고객만족, 고객지향성과의 관계

정동화(Dong Hwa Chung) 한국사회체육학회 2012 한국사회체육학회지 Vol.0 No.49

The purpose of this study was to investigate the relations among internal marketing, internal customer satisfaction, and customer orientation of a sports center. For the study subjects, 400 employees of 50 sports centers located in Seoul were selected to be surveyed and 364(91.0%) sets of questionnaire were set as a final significant sample after having ruled out 36 sets judged to contain unreliable and insincere answers. For data processing, using SPSS WIN Ver 15.0 and AMOS 7.0, expository factor analysis, reliability test(Cronbach` α), frequency analysis, confirmatory factor analysis, correlation analysis and structural equation modeling were conducted and the results were as follows. First, the internal marketing of a sports center was found to have a positive effect on internal support and job satisfaction and customer orientation. Second, internal support and were found to have a positive influence on customer orientation.

ALM-FNN 제어기에 의한 IPMSM 드라이브의 최대토크 제어

鄭東和(Dong-Hwa Chung) 대한전기학회 2006 전기학회논문지 D Vol.55 No.3

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. In this paper maximum torque control of IPMSM drive using artificial intelligent(AI) controller is proposed. The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current i<SUB>d</SUB> for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AI controller. This paper is proposed speed control of IPMSM using adaptive learning mechanism fuzzy neural network(ALM-FNN) 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 proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled ALM-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of AI controller.