유도전동기 드라이브의 제어를 위한 자기동조 및 적응 퍼지제어기 개발

벡터제어를 적용한 유도전동기 드라이브는 고성능 제어를 위하여 산업 적용분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 유도전동기의 모델은 비선형이고 복잡하기 때문에 포화, 온도변화, 외란 및 파라미터 변동등에 의해 성능 및 신뢰성이 저하된다. 이러한 가변속 드라이브를 제어하기 위하여 종래의 PI와 같은 제어기들이 일반적으로 사용되어졌다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 상태에서도 광범위한 동작영역에서 양호한 성능을 나타내는데 한계를 가지고 있다. 본 논문은 퍼지제어, 신경회로망, 적응 퍼지제어로 구성된 FNN(Fuzzy-Neural Network)-PI 제어기 기반 자기동조 PI 제어기와 ANN을 이용한 속도추정을 제시한다. FNN-PI, AFC, ANN 제어기를 이용한 제어 알고리즘은 유도전동기 드라이브 시스템에 적용하여 그 결과를 분석하고 제어기의 효용성을 입증한다.

#Induction Motor Drive #FNN-PI #Fuzzy Control #Neural Network #AFC #ANN #BPA #Speed Control

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1. [단행본] - B. K. Bose / 2002 / Modern power electronics and AC drives / Prentice-Hall

2. [단행본] - I. Boldea / 2006 / Electric drives / Taylor & Francis

3. [학술대회논문] - Gy. Juhasz / 2000 / New aspects of a direct torque controlled induction motor drive / IEEE International Conference on IT : 43 ~ 48

4. [학술지(정기간행물)] - C.Schauder / 1992 / Adaptive speed identification for vector control of induction motors / IEEE Trans. on IA : 1054 ~ 1061

5. [학술지(정기간행물)] - F. Z. Feng / 1994 / Robust speed identification for speed sensorless vector control of induction motors / IEEE Trans. on IA 30 (5) : 1234 ~ 1240

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