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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

문병훈 (부산대학교, 부산대학교 대학원)

지도교수
최준영
발행연도
2018
저작권
부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수20

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

Affine Projection 알고리즘을 이용한 표면 부착형 영구자석 전동기의 온라인 파라미터 추정
문병훈 ,  김형우 ,  최준영 전력전자학회논문지 2018.02 학술저널
온라인 파라미터 추정을 이용한 표면 부착형 영구자석 전동기의 오토튜닝
문병훈 전기전자컴퓨터공학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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온라인 파라미터 추정을 이용한 표면 부착형 영구자석 전동기(SPMSM)의 오토튜닝 방법
에 대해 제안한다. 모터의 파라미터는 좋은 제어 성능을 얻기 위해 중요한 요소로 PI 제
어기 이득을 결정하는 오토튜닝을 위해 사용된다. 하지만 온도, 자속포화, 기계의 노화와
같은 요소들의 영향으로 변하기 때문에 온라인으로 파라미터를 추정하는 것이 필요하다.
제안한 방법은 구동 중에 SPMSM의 이산시간 모델을 기반으로 두 개의 affine
projection 알고리즘을 이용하여 전기 파라미터를 추정한다. d축 전류를 0으로 제어하는
경우 알고리즘에 사용되는 행렬의 계수(rank)가 부족하기 때문에 저항과 자속을 동시에
추정 할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해, d축 제어 루프에 마이너스 참조 전류 입력을
일시적으로 인가하고 이로 인하여 APA의 행렬 계수는 완전 계수가 되고 저항과 자속을
동시에 추정할 수 있다. 또한 추정한 자속을 바탕으로 SMO를 이용하여 고성능 속도 제
어를 위해 필요한 기계파라미터를 추정할 수 있다. 점성 감쇠 계수는 두 번의 등속구동
으로 추정되고 관성은 두 번의 등가속도 구동으로 추정 된다. 제안한 방법은 초기 모터
의 파라미터를 모르더라도 SPMSM의 모든 전기, 기계 파라미터를 추정하여 오토튜닝에
활용할 수 있다. 제안한 방법의 성능은 PSIM, MATLAB 시뮬레이션 및 실제 실험을 통
해 검증 하였고 모터의 속도 응답 특성을 통해 오토튜닝의 효과를 확인 하였다.
#영구자석전동기 #오토튜닝

목차

제1장 서론 ········································································································1
제2장 PMSM 모델링 및 제어 ······································································3
제1절 PMSM DQ모델 ···························································································································3
제2절 PMSM 벡터 제어 ·······················································································································5
제3장 PMSM 제어기 오토튜닝 ····································································7
제1절 전류 및 속도 제어기 설계 ········································································································7
제2절 전체 구동 시스템 ·····················································································································10
제4장 온라인 파라미터 추정 ······································································11
제1절 Affine Projection 알고리즘을 이용한 전기 파라미터 추정 ··········································11
제2절 Sliding-Mode observer 기반의 기계 파라미터 추정 ····················································15
제5장 실험 환경 및 실험 결과 ··································································21
제1절 실험 환경 구성 ·························································································································21
제2절 온라인 파라미터 추정 및 오토튜닝 실험 결과 ·································································22
제6장 결론 ······································································································28
참고 문헌 ········································································································29
Abstract ··········································································································31

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