SynRM 드라이브의 고성능 제어를 위한 RFNN 제어기 설계

Since the fuzzy neural network(FNN) is universal approximators, the development of FNN control systems have also grown rapidly to deal with non-linearities and uncertainties. However, the major drawback of the existing FNNs is that their processor is limited to static problems due to their feedforward network structure. This paper proposes the recurrent FNN(RFNN) for high performance and robust control of SynRM. RFNN is applied to speed controller for SynRM drive and model reference adaptive fuzzy controller(MFC) that combine adaptive fuzzy learning controller(AFLC) and fuzzy logic control(FLC), is applied to current controller. Also, this paper proposes speed estimation algorithm using artificial neural network(ANN). The proposed method is analyzed and compared to conventional PI and FNN controller in various operating condition such as parameter variation, steady and transient states etc.

#SynRM Drive #RFNN #MFC #ANN #Speed Control

참고문헌 (11)

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1. [기타자료] - T. A. Lipo / 1992 / Synchronous reluctance motors and drives-a new alternative / IEEE-IAS Annual Meeting

2. [단행본] - I. Boldea / 1996 / Reluctance Synchronous Machines and Drives / Oxford university Press Inc

3. [학술지(정기간행물)] - P. J. Lawrenson / 1964 / Theory and performance of polyphase reluctance machines / Proceedings IEE 111 (8) : 1435 ~ 1445

4. [기타자료] - R. E. Betz / 1991 / Control of synchronous reluctance machines, IEEE-IAS / Annual Meeting : 456 ~ 462

5. [학술지(정기간행물)] - R. E. Betz / 1992 / Theoretical aspects of control of synchronous reluctance machines / Proceedings IEE 139 (4) : 355 ~ 364

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고재섭

소속기관 Seoyeong University

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 TOP 5% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 391 이용수 21,624

정동화

소속기관 순천대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 TOP 1% 공학 > 전기전자공학 > 제어계측공학

논문수 549 이용수 33,467

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