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제형파 역기전력을 갖는 브러시리스 DC모터의 센서리스 운전특성 향상
우혁재,송명현,박규남,김경민,정회범 한국정보통신학회 2002 한국정보통신학회논문지 Vol.6 No.4
본 연구에서는 브러시리스 직류 전동기(BLDCM)에 대한 효율적인 센서리스 운전 기법을 제시한다. 제시된 기법은 인버터 스위칭 주파수(4KHz, 6KHz, 8KHz)를 회전속도에 따라 적절히 가변함으로서 넓은 속도 범위에서 운전성능과 효율을 향상시킬 수 있다. 실험결과들은 제시된 기법이 제형파 역기전력을 갖는 BLDCM의 센서리스 운전특성을 효율 적으로 개선 할 수 있음을 보여주고 있다. This paper presents a efficient sensorless driving strategy for brushless dc motor(BLDCM). By varying PWM switching frequency(4KHz, 6KHz, 8KHz) properly according to the rotating speed, the improvement of the efficiency and the operating characteristics through the wide speed are obtained.. The experimental results show that the proposed method can efficiently improve the sensorless driving performance for BLDCM with trapezoidal back emf.
송명현,박규남,우혁재 順天大學校 1998 論文集 Vol.17 No.1
This study applies sensorless strategy that is based on detecting of terminal voltages for sensing the rotor position in real time. And, by providing high PWM frequency, a current ripple and a torque pulsation are removed. Also, and accuracy of position detection at high speed are improved and a high speed operation range is expanded. The sensorless driving system is implemented with an IPM module and 87C196MC one-chip microcontroller. For confirming the validity of the proposed methods. experimental results from a prototype motor of rating 300W have shown. From the results of experiment, the Performance characteristics of high speed operation for permanent magnet brushless DC motor (BLDCM) driving systems are improved.
김부열,우혁재,송명현,박중조,김경민,정회범 한국정보통신학회 2002 한국정보통신학회논문지 Vol.6 No.2
이 논문은 신경회로망을 기반으로 한 유도전동기의 고장 진단 기법을 제시한다. 제안된 기법은 고정자전류만을 측정하여 FFT 변환 후 진단 훈련을 위해 일반화한다. 정상, 베어링고장, 고정자 권선고장 그리고 회전자 엔드-링 고장을 갖는 모터로부터 학습데이터를 획득하고 여러 고장 유형을 진단한다. 더욱 효과적인 고장 진단을 위해, 전부하의 100%, 60%, 30%로 부하율을 변화시켜서 학습절차에 적용하였다. 실험 결과들은 제안된 방법이 오차 범위 0.56%∼0.04%와 같은 높은 진단 정밀도를 가지고 있어 실제 진단시스템에 적용 가능함을 보여주고 있다. This paper presents a faults diagnosis technique of induction motors based on a neural network. Only stator current is measured, transformed by using FFT and normalized for the training. Healthy, bearing fault, stator fault and rotor end-ring fault motors are prepared to obtain the learning data and diagnose the several faults. For more effective diagnosis, the load rate is changed by 100%, 60%, 30% of full load and the obtained are applied to the teaming process. The experimental results show the proposed method is very detectable and applicable to the real diagnosis system.
고정자 전류 스펙트럼 모니터링을 이용한 효과적인 유도전동기 회전자 고장 걸출
정춘호,우혁재,송명현,강의성,김경민 한국정보통신학회 2002 한국정보통신학회논문지 Vol.6 No.6
고정자 전류 스펙트럼(stator current spectrum)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 큰 영향을 받는 주파수 성분들로 특징벡터(feature vector)를 구성하고, 특징벡터와 기준벡터(reference vector)와의 평균 절대치 차이(mean absolute difference)를 구함으로써, 회전자 고장을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전류 스펙트럼 중에서 추출된 매우 작은 크기(dimension)의 특징 벡터에 대한 평균 절대치 차이를 이용하기 때문에 신경회로망에 의한 고장 검출 알고리즘 둥에 비해서 훨씬 적은 계산량만으로 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다 Stator current spectrum by the fast Fourier transform (FFT) of current signals has been widely used for fault detection in induction motors. In this paper, we propose efficient rotor fault detection of Induction motors using stator current spectrum monitoring. The proposed method utilizes the mean absolute difference (MAD) between a Predetermined reference vector and a feature vector extracted from the stator current spectrum. Our proposed approach requires a smaller amount of computations when compared to fault detection algorithms based on neural networks, since it uses simple MAD criterion to detect rotor faults related broken rotor bars. Experimental results show that our proposed method can successively detect the rotor fault of the induction motor.
Park's Vector 기법을 이용한 소형 3상 유도 전동기의 권선 고장 진단
박규남,한민관,우혁재,송명현 한국정보통신학회 2003 한국정보통신학회논문지 Vol.7 No.6
본 연구는 3상 소형 유도전동기의 고정자 권선 고장의 효과적인 진단을 위하여 고정자 전류에 대하여 Park's Vector 기법을 적용하였다. 본 기법은 고정자 3상 전류를 측정하여 Park's vector 변환을 통하여 직축, 횡축 전류로 변환하고, 이를 이용하여 고장 진단을 위한 Park's Vector Pattern을 얻어 정상 상태 패턴과 고장 권선 패턴을 비교하였다. 고정자 권선 한 상에 2턴, 10턴, 그리고 20 턴의 단락고장을 발생시켜 정격부하의 25%, 50%, 100% 부하변동에 따른 각각의 Park's Vector Pattern을 비교하여 얻은 실험 결과는 제안한 방법의 유용성을 보여준다. This paper deals with efficient diagnostic for stator winding fault of 3-phase induction motor using a current Park's vector approach. This method firstly transforms 3-phase stator current to vertical axis current and horizontal axis current of Park's Vector, and then obtains the each Park's Vector Pattern and detects stator winding fault by comparing to Park's Vector Pattern of healthy and fault. Experimental results, obtained by using induction motor having inter-turn fault of 2, 10, 20 turn, demonstrate the effectiveness of the proposed technique, for detecting the presence of stator winding fault under 25%, 50%, and 100% of full load condition.