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- 저자 : 정택기 (검색결과 2 건)
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ANN을 이용한 IPMSM 드라이브의 고성능 센서리스 제어
최근 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)은 관성비에 따른 고토크, 고전력밀도 및 효율이 높은 장점 때문에 서보 드라이브의 적용분야에 광범위하게 사용되고 있다. 대부분 가변속 드라이브 시스템에서 엔코더나 리졸버와 같은 센서를 사용하여 전류제어를 위해 속도와 위치의 정보를 얻었다. 이러한 센서는 온도제한과 센서신호의 전달과 같은 환경 적인 제약과 센서가 차지하는 공간 때문에 시스템의 가격이 상승하는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 IPMSM 드라이브의 고성능 센서리스 제어를 위해 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용한 인공신경회로망을 제시하였다. 신경회로망 제어의 원리를 서술하고 IPMSM 드라이브의 속도제어에 적용을 고려한다. 신경회로망 모델의 연구와 제시한 드라이브의 제어에서 BPA를 사용하여 적용성능을 검토한다. 제안된 제어 알고리즘을 IPMSM 드라이브 시스템에 적용한다. 신경회로망 제어를 세부적으로 검토하여 동작특성을 제어한다. 인공신경회로망 제어기의 제어성능을 다양한 동작조건을 위하여 시뮬레이션으로 평가한다. 제시한 제어기는 IPMSM 드라이브에 적용한 성능결과에 의해 타당성을 입증한다. Recently, Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) are widely used in servo drive application because of their high torque to inertia ratio, superior power density, and high efficiency. In most variable-speed drive system, encoder or resolvers are used for sensing position and speed in order to decouple variable state and perform current control. The drawbacks of such sensors are higher cost, restriction of circumstance like as temperature limits and transmission of the sensor signals, and the space occupied by sensor. This paper proposed ANN(Artificial Neural Network) and a two layered neural network based on BPA(Back Propagation Algorithm) for high performance sensorless control of IPMSM drive. Neural network control principle is presented and its application is considered in IPMSM drive for the speed control. The use of neural networks model approach and BPA in the control of the mentioned drive is then examined. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system. The operating characteristics are controlled by neural networks that is examined in detail. The control performance of ANN controller is evaluated by simulation in various operating conditions. The validity of the proposed controller is confirmed by performance results for IPMSM drive system.
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