메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고재섭 (순천대학교) 정동화 (순천대학교)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제25권 제9호
발행연도
2011.9
수록면
33 - 43 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (49)

2013

FVSS-PO를 이용한 태양광 발전시스템의 MPPT 제어 지능형 PI 제어기를 이용한 IPMSM 드리이브의 고성능 제어 태양광 발전시스템의 A-IC 방법을 이용한 MPPT 성능개선 적응 IC 방법을 이용한 태양광 발전시스템의 MPPT 제어 IPMSM 드라이브의 고성능 제어를 위한 PI 제어기의 성능 개선 다중 PI 제어기를 이용한 유도전동기의 고성능 속도제어 SPI 제어기를 이용한 유도전동기의 고성능 제어 개선된 PI 제어기를 이용한 유도전동기의 고성능 제어

초록· 키워드

오류제보하기
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.

목차

Abstract
1. 서론
2. SynRM 드라이브 시스템
3. RFNN 제어기 설계
4. MFC 전류 제어기 설계
5. ANN에 의한 속도 추정
6. 시스템 성능결과
7. 결론
References
저자소개

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-565-000709432