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저자정보
강성준 (순천대학교) 고재섭 (순천대학교) 최정식 (순천대학교) 장미금 (순천대학교) 백정우 (순천대학교) 정동화 (순천대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2009 대한전기학회 전기기기 및 에너지변환시스템부문회 춘계학술대회 논문집
발행연도
2009.4
수록면
29 - 31 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (12)

2011

PI 제어기와 FNN 제어기의 병렬연결을 통한 유도전동기 드라이브의 고성능 제어
강성준 ,  고재섭 ,  장미금 외 3명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2011.11 학술대회자료
유도전동기의 고성능 제어를 위한 하이브리드 PIFN 제어기 개발
강성준 ,  고재섭 ,  장미금 외 4명 대한전기학회 학술대회 논문집 2011.10 학술대회자료
IPMSM 드라이브의 고성능 제어를 위한 RFNN 제어기 개발
강성준 ,  고재섭 ,  장미금 외 4명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2011.05 학술대회자료
순환 퍼지뉴로 제어기를 이용한 IPMSM 드라이브의 고성능 속도제어
강성준 ,  고재섭 ,  장미금 외 4명 대한전기학회 학술대회 논문집 2011.04 학술대회자료

2010

SynRM 드라이브의 최대토크제어를 위한 Hybrid-FNPI 제어기 개발
강성준 ,  고재섭 ,  최정식 외 5명 대한전기학회 학술대회 논문집 2010.10 학술대회자료
HPIFN 제어기를 이용한 SynRM 드라이브의 최대토크 제어
강성준 ,  고재섭 ,  최정식 외 5명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2010.09 학술대회자료
유도전동기의 고성능 속도제어를 위한 하이브리드 FNN 제어기 개발
강성준 ,  고재섭 ,  최정식 외 4명 대한전기학회 학술대회 논문집 2010.07 학술대회자료
유도전동기의 최대토크 제어를 위한 인공지능 PI 제어기 개발
강성준 ,  고재섭 ,  최정식 외 4명 전력전자학회 학술대회 논문집 2010.07 학술대회자료
유도전동기의 최대토크 제어를 위한 AIPI 제어기 개발
강성준 ,  고재섭 ,  최정식 외 4명 대한전기학회 학술대회 논문집 2010.04 학술대회자료

2009

다중 HBPI 제어기를 이용한 유도전동기 드라이브의 최대토크 제어
강성준 ,  고재섭 ,  최정식 외 4명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2009.10 학술대회자료
유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 위한 PI, FNN 및 ALM-FNN 제어기의 비교연구
강성준 ,  고재섭 ,  최정식 외 3명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2009.05 학술대회자료
FNPI 제어기에 의한 SynRM의 효율 최적화 제어
강성준 ,  고재섭 ,  최정식 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2009.04 학술대회자료

초록· 키워드

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Optimal efficiency control of synchronous reluctance motor(SynRM) is very important in the sense of energy saving and conservation of natural environment because the efficiency of the SynRM is generally lower than that of other types of AC motors. This paper is proposed an efficiency optimization control for the SynRM which minimizes the copper and iron losses. e design of the speed controller based on fuzzy-neural networks (FN)-PI 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 optimizati ... 전체 초록 보기

목차

Abstract
1. 서론
2. 효율 최적화 제어
3. 인공지능제어기의 설계
4. 시스템 성능 및 결과
6. 결론
[참고문헌]

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-560-002253965