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왕법광 (창원대학교) 김민찬 (창원대학교) 김현우 (창원대학교) 박승규 (창원대학교) 윤태성 (창원대학교) 곽군평 (창원대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 Vol.28 No.4
발행연도
2011.4
수록면
391 - 397 (7page)

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Control of interior permanent magnet (IPMSM) is difficult because its nonlinearity and parameter uncertainty. In this paper, a fuzzy c-regression models clustering algorithm which is based on T-S fuzzy is used to model IPMSM with a series linear model and weight them by memberships. Lagrangian of constrained function is built for calculating clustering centers where training output data are considered. Based on these clustering centers, least square method is applied for T-S fuzzy linear model parameters. As a result, IPMSM can be modeled as T-S fuzzy model for T-S fuzzy control of them.
#T-S Fuzzy Model(T-S퍼지 모델링) #Linear Model(선형 모델) #Identification(식별) #Nonlinear System(비선형 시스템) #Feedback(궤환) #IPSM(매입형 영구자석 동기전동기)

목차

1. 서론
2. IPSM의 수학적 모델
3. T-S 퍼지 모델의 식별
4. 컴퓨터 시뮬레이션
5. 결론
후기
참고문헌

참고문헌 (19)

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Richter, E / 1984 / Saturation effects insalient pole synchronous motors with permanentmagnet excitation / Proc. of Int. Conf. ElectricalMachines :603~606 google schola El-Serafi, A / 1988 / Experimental study of the saturationand the cross-magnetizing phe-nomenon in saturatedsynchronous machines / IEEE Trans. Energy Conv 3(4):815~823 google schola Yang, Y / 2005 / Robust Adaptive FuzzyControl for Permanent Magnet SynchronousServomotor Drives / International Journal ofIntelligent Systems 20(2):153~171 google schola Kumar, R. / 2010 / High-Performance SVPWM-VCIM Drive with AdaptiveNeuro-Fuzzy Speed Controller / International Journalof Computer and Electrical Engineering 2(1):1793~8163 google schola Aissaoui, A. G / 2010 / A Fuzzy Logic and Variable Structure Controlfor Permanent Magnet Synchronous Motors / International Journal of Systems Control 1(1):13~21 google schola

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