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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김상훈
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 강원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수11
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2023
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본 논문에서는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 이용한 영구자석 동기 전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)의 단위 전류당 최대 토크(Maximum Torque Per Ampere, MTPA) 운전점 개선 방법을 제안한다. 영구자석 동기 전동기의 구동 시스템에서 전동기의 가장 큰 손실인 동손을 최소화하기 위해 동일한 토크를 출력하는 고정자 전류 중에서 크기가 가장 작은 전류를 구해 이에 따라 운전하도록 제어하는 MTPA 제어가 통상적으로 사용된다. 전동기의 수학적 모델로부터 전류 지령을 도출하는 기존 MTPA 제어 기법은 인덕턴스와 영구자석의 자속과 같은 전동기의 제정수 정보가 요구되는데, 전동기의 제정수는 부하나 온도에 따라 변동될 수 있기 때문에 구동 환경이나 운전 조건에 따라 전동기의 제정수가 변동할 경우 MTPA 제어가 제대로 이루어지지 못하게 된다.
따라서 본 논문에서는 제정수 변동에 영향받지 않고 정확한 MTPA 제어를 수행하기 위해 인공 신경망을 이용한 새로운 MTPA 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인공 신경망 중 하나인 ADALINE(Adaptive Linear Neuron)을 이용하여 축 전류에 대한 고정자 전류의 궤적을 추정하고 추정한 궤적을 통해 고정자 전류가 최소가 되는 축 전류를 찾아 MTPA 운전점을 결정하는 기법으로, 축 전류와 고정자 전류의 정보만 이용하기 때문에 수학적 모델이 불필요하여 제정수 변동에 강인하고 구현 또한 간단하다.
23kW 매입형 영구자석 동기 전동기와 1.5kW 매입형 영구자석 동기 전동기에 대한 시뮬레이션과 1.5kW 매입형 영구자석 동기 전동기에 대한 실험을 통해 제안된 기법의 타당성과 성능을 검증하였다.
따라서 본 논문에서는 제정수 변동에 영향받지 않고 정확한 MTPA 제어를 수행하기 위해 인공 신경망을 이용한 새로운 MTPA 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인공 신경망 중 하나인 ADALINE(Adaptive Linear Neuron)을 이용하여 축 전류에 대한 고정자 전류의 궤적을 추정하고 추정한 궤적을 통해 고정자 전류가 최소가 되는 축 전류를 찾아 MTPA 운전점을 결정하는 기법으로, 축 전류와 고정자 전류의 정보만 이용하기 때문에 수학적 모델이 불필요하여 제정수 변동에 강인하고 구현 또한 간단하다.
23kW 매입형 영구자석 동기 전동기와 1.5kW 매입형 영구자석 동기 전동기에 대한 시뮬레이션과 1.5kW 매입형 영구자석 동기 전동기에 대한 실험을 통해 제안된 기법의 타당성과 성능을 검증하였다.
목차
제 1장. 서 론 11.1 연구 배경 및 목적 11.2 논문의 구성 3제 2장. PMSM의 수학적 모델링 및 기존 MTPA 제어 방법 42.1 PMSM의 d-q축 모델링[1] 42.2 수학적 모델을 이용한 PMSM의 MTPA 제어 방법[1] 7제 3장. 기존의 MTPA 제어에 관한 연구 123.1 제정수 추정을 이용한 방법[5] 123.2 Search algorithm을 이용한 방법[11] 163.3 고주파 신호 주입을 이용한 방법[17] 18제 4장. 제안된 MTPA 제어 방법 224.1 인공 신경망을 이용한 MTPA 운전점 개선 224.1.1 PMSM의 d축 전류에 대한 고정자 전류 궤적 분석 224.1.2 ADALINE(Adaptive Linear Neuron) 264.1.3 ADALINE을 이용한 MTPA 제어 29제 5장. 시뮬레이션 355.1 시뮬레이션 구성 355.2 시뮬레이션 결과 365.2.1 23kW IPMSM 365.2.2 1.5kW IPMSM 42제 6장. 실험 476.1 실험 시스템 구성 476.2 1.5kW IPMSM의 d, q축 인덕턴스 486.3 실험 결과 496.3.1 1000rpm에서의 실험 결과 비교 496.3.2 실험 결과 파형 52제 7장. 결론 57참고문헌 58부록 A 영구자석 동기 전동기 제정수 61Abstract 63감사의 글 65
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