Random Optimization을 이용한 매입형 영구자석 동기전동기 코깅토크 저감 최적 설계 :Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Optimal Design for Cogging Torque Reduction by Using Random Optimization

신명수

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자료유형: 학위논문

저자정보: 신명수 (충남대학교, 忠南大學校大學院)

지도교수: 조한욱

발행연도: 2019

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이용수17

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

Random Optimization을 이용한 매입형 영구자석 동기전동기 코깅토크 저감 최적 설계

신명수 교육학과 2019.01 학위논문

2018

Random Walk Method를 이용한 매입형 영구자석 동기전동기의 코깅토크 저감 최적 설계

신명수 , 신경훈 , 최장영 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2018.07 학술대회자료

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지난 수십 년간 전동기는 많은 산업 분야에 활용되어 왔다. 대표적으로 공장 자동화를 위한 공장 생산 시스템, 컨베이어 벨트, 전기 자동차, 운송시스템, 그리고 냉장고, 세탁기 등의 전동 펌프를 이용한 가전제품에 사용되고 있다. 이처럼 다양해지는 산업 분야 시스템에서 전기기기는 높은 신뢰성, 안정성, 유효성이 요구된다. 이로 인해 전동기의 성능을 향상시키고 단점을 보완하고자 하는 많은 관심과 연구들이 수행되고 있다.
다양한 전동기 중에서 영구자석 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)는 고효율, 고역률, 고토크등의 장점으로 인하여 널리 사용되어 지고 있다. 영구자석 동기 전동기는 회전자 구조에 따라 영구자석을 회전자 외부에 부착시킨 표면 부착형 영구자석 동기전동기(Surface Permanent Magnet Synchronous Motor, SPMSM)와 영구자석을 회전자 내부에 매입시킨 매입형 영구자석 동기전동기(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, IPMSM)으로 나눌 수 있다. 표면 부착형 영구자석 동기전동기는 돌극성이 없기 때문에 릴럭턴스 토크가 발생하지 않으며, 이로 인해 토크 리플의 크기가 작아 정밀한 제어가 가능하다는 장점이 있다. 하지만 고속 운전 시에 영구자석의 비산으로 인해 회전자의 파손이 있을 수 있고, 이로 인해 고속 운전에 어려움이 있다. 매입형 영구자석 동기전동기는 돌극성이 있기 때문에 마그네틱 토크와 함께 릴럭턴스 토크가 발생하며 이로 인해 고속도 및 넓은 고효율 운전 영역이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 회전자의 영구자석과 슬롯 간의 상호작용으로 인해 큰 코깅토크가 발생하기 때문에 정밀한 제어가 어렵다는 단점이 있다.
코깅토크는 전동기의 진동과 소음의 원인이 되므로 진동과 소음을 줄이기 위해 코깅토크의 저감은 필수적이다. 코깅토크를 저감하는 방안에는 다양한 방안이 있으며, 이 중 회전자와 고정자의 형상을 변화시켜 코깅 토크를 감소키는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
Random optimization은 난수를 이용하여 최댓값 혹은 최솟값을 찾는 최적화 기법이다. Random Optimization은 목적 함수가 일부 점에서 불연속하거나 미분 불가능한 경우에도 적용이 가능하고, 목적 함수가 급격하게 변화하여 다른 최적화 기법을 적용 불가능한 경우에 적용이 가능한 장점이 있다. Random optimization에는 Random jumping method 와 Random walk method의 두 가지 방법이 있는데, 본 논문에서는 이 두 가지 방법의 단점을 보완한 Random jumping and walk method의 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 최적화 기법 중 하나인 Random optimization을 이용하여 매입형 영구자석 동기전동기의 코깅토크를 최소화 하기 위한 설계를 진행 하였다. 최적화 설계를 수행하기 위하여 기본 모델은 8극 12슬롯의 매입형 영구자석 동기전동기로 선정하였다. 최적화는 수치 해석 공학용 S/W인 Matlab과 상용 유한요소해석 S/W인 Finite Element Method Magnetics(FEMM)을 이용하여 수행하였다. 또한 기본 모델과 최적 설계 모델의 자속밀도, 역기전력 등 전동기 다양한 특성들을 해석하여 비교하였다.

Over the years, several ways to find the minimum point of a function have been devised. Many optimization methods aim to find a global minimum point rather than a local minimum point. In this paper, random optimization that uses randomness or probabilities is considered over many other stochastic optimization methods. Random optimization is a method that is considered when a function is non-differential. A function that is non-differential is a system that does not understand the exact relationship between a function value and a variable, or that which finds a function value by system measurement.
When there is no specific structure to confirm whether a local minimum point is actually a global minimum point, which is why devising algorithms that guarantee asymptotic convergence to the optimization, random optimization ensures convergence in probability. Random optimization is used because it can produce relatively accurate solutions quickly and easily.
Another advantage of random optimization is that it is easier to implement complex problems in it. Because it relies only on function values rather than on gradient or Hexian information, random optimization can be quickly coded and applied to a global minimum point.
Random optimization has the advantage of working even when the objective function is discontinuous and non-differentiable, and can be used to find the global minimum when the objective function possesses several local minimum points.
The interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has many advantages, including high torque density, high efficiency, and a wide range of driving areas since the reluctance torque and magnetic torque can be applied simultaneously. In an IPMSM, the magnetic flux does not flow along the -axis due to presence of a permanent magnet whose permeability is equal to that of the air gap. Along -axis, however, the magnetic resistance due to rotor position in IPMSM, a reluctance torque that acts as a torque ripple and cogging torque is generated. Since it causes vibration and noise, minimizing the cogging torque by optimally designing the magnetic circuit is essential in the design of IPMSM. There are many ways to reduce cogging torque. One of the ways is to alter the shape of the rotor and stator. This paper proposes an optimal design for the rotor and stator an IPMSM using random optimization to minimize cogging torque. It achieves this by changing offset radius of the rotor and chamfering angle of the stator.

1. 서 론 1
1.1 연구의 필요성 1
1.2 연구의 목적 및 내용 2
1.3 논문의 구성 3
2. 매입형 영구자석 동기전동기 4
2.1 매입형 영구자석 동기전동기의 구조 및 특징 4
2.2 코깅토크 9
3. 최적화 기법 11
3.1 비제약 최소화 방법 11
3.2 Random Optimization 13
3.3 시범함수를 이용한 최적화 방법의 검증 19
4. 최적화 결과 24
4.1 기본 모델 24
4.2 최적화 설계 변수 25
4.3 최적화 결과 27
5. 결 론 34
참 고 문 헌 35
ABSTRACT 38

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