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하이브리드 인공지능 제어기에 의한 SynRM의 효율 최적화 제어
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  • 하이브리드 인공지능 제어기에 의한 SynRM의 효율 최적화 제어
저자명
정동화,최정식,고재섭,Chung. Dong-Hwa,Choi. Jung-Sik,Ko. Jae-Sub
간행물명
照明·電氣設備學會論文誌
권/호정보
2007년|21권 5호|pp.1-9 (9 pages)
발행정보
한국조명전기설비학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문은 SynRM의 동손 및 철손을 최소화 하는 효율 최적화 제어를 제시한다. 퍼지와 신경회로망으로 구성된 적응 퍼지-신경회로망 제어기를 바탕으로 한 속도 제어기를 설계한다. 특정 전동기 토크를 발생하는 d-q축 전류 조합은 무수히 많이 존재한다. 효율 최적화 제어기의 목적은 정상상태에 확실한 동작점에서 d-q축 전류 조합을 찾는 것이다. 제시된 알고리즘은 양호한 동적 토크 제어를 유지하는 동안 속도 및 토크 변화를 감소시키기 위하여 전자기적 손실은 허용한다. HAI 제어기의 제어 성능은 다양한 동작 상태에서 평가된다. 결과 분석은 제시된 알고리즘의 타당성을 보여준다.

기타언어초록

This paper is proposed an efficiency optimization control algorithm for a synchronous reluctance motor which minimizes the coner and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive fuzzy-neural networks(AFNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization controller is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses in variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the hybrid artificial intelligent controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.