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저널정보
한국조명·전기설비학회 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 한국조명·전기설비학회 2009 춘계학술대회 논문집
발행연도
2009.5
수록면
416 - 419 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2009

ALM-FNN 및 FLC 제어기에 의한 SynRM 드라이브의 고성능 속도와 전류제어
정병진 ,  고재섭 ,  최정식 외 3명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2009.05 학술대회자료
ALM-FNN 및 MFC 제어기를 이용한 IPMSM의 최대토크 제어
정병진 ,  고재섭 ,  최정식 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2009.04 학술대회자료

2008

FNN 기반 PI 제어기를 이용한 SynRM 드라이브의 고성능 제어
정병진 ,  고재섭 ,  최정식 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2008.10 학술대회자료
Multi-PI 제어기를 이용한 SynRM의 최대토크 제어
정병진 ,  고재섭 ,  최정식 외 4명 대한전기학회 학술대회 논문집 2008.07 학술대회자료

초록· 키워드

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The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters.
The paper proposes high performance speed and current control of synchronous reluctance motor(SynRM) drive using adaptive learning mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) and fuzzy logic control(FLC) controller. The proposed controller is developed to ensure accurate speed and current control of SynRM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN and ANN controller.
#SynRM drive #ALM-FNN #ANN #Fuzzy Control

목차

Abstract
1. 서론
2. SynRM 드라이브 시스템
3. ALM-FNN 제어기
4. 시스템의 성능결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-565-018367263