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      신경회로망을 이용한 릴럭턴스 동기전동기의 최적 효율제어 = An Optimum Efficiency Control of Reluctance Synchronous Motor Using Neural Network

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      https://www.riss.kr/link?id=A45027297

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper presents an implementation of efficiency optimization of reluctance synchronous motor (RSM) using a neural network (NN) with a direct torque control (DTC). The equipment circuit considered with iron losses in RSM is theoretically analyzed, ...

      This paper presents an implementation of efficiency optimization of reluctance synchronous motor (RSM) using a neural network (NN) with a direct torque control (DTC). The equipment circuit considered with iron losses in RSM is theoretically analyzed, and the optimal current ration between torque current and exiting current component are analytically derived. For the RSM driver, torque dynamics can be maintained even with controlling the flux level because a torque is directly proportional to the stator current unlike induction motor. In order to drive RSM at maximum efficiency and good dynamics response, the Backpropagation Neural Networks is adapted. The experimental results are presented to validate the applicability of the proposed method. The developed control system show high efficiency and good dynamic response features with 1.0 [kW] RSM having 2.57 ratio of d/q.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 릴럭턴스 동기전동기
      • Ⅲ. 시스템 구성
      • Ⅳ. 실험결과 및 검토
      • Ⅴ. 결론
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 릴럭턴스 동기전동기
      • Ⅲ. 시스템 구성
      • Ⅳ. 실험결과 및 검토
      • Ⅴ. 결론
      • 참고문헌
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