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논문 기본 정보

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저자정보
Yun-Jae Lee (Hanyang University) Min-Seong Lee (Hanyang University) Young-Doo Yoon (Hanyang University)
저널정보
전력전자학회 ICPE(ISPE)논문집 ICPE 2023-ECCE Asia
발행연도
2023.5
수록면
3,051 - 3,056 (6page)

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This paper proposes a method for estimating the magnetic flux saturation model of SynRM in a stationary state using an Artificial Neural Network (ANN). In the stationary state, the ANN is trained using the sampled current and the calculated magnetic flux obtained during hysteresis current control. The d-q axis magnetic flux generated according to the d-q axis current of SynRM appears symmetrically with respect to the axis and the origin. Using this phenomenon, the model was trained in the first quadrant by taking absolute values from the current and magnetic flux data. It was confirmed that the trained ANN model can represent the magnetic flux saturation phenomenon by comparing the estimated magnetic flux of the ANN model with the current-flux data. To verify the effectiveness of the proposed methods, the ANN flux saturation model was applied to sensorless drives with 1.5kW SynRM.
#Artificial neural networks #Machine learning #Synchronous reluctance machine (SynRM) #Flux maps #Identification #Saturation characteristics #Torque control #Sensorless drive

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYNRMMODEL AND DATA ACQUISITION
III. TRAINING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
IV. EXPERIMENTAL RESULTS
V. CONCLUSIONS
REFERENCES

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