순환 퍼지뉴로 제어기를 이용한 IPMSM 드라이브의 고성능 속도제어

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) adjustable speed drives offer significant advantages over induction motor drives in a wide variety of industrial applications such as high power density, high efficiency, improved dynamic performance and reliability. Since the fuzzy neural network(FNN) is recognized general approximate method to control non-linearities and uncertainties, the development of FNN control systems have also grown rapidly. The FNN controller is compounded of fuzzy and neural network. It has an advantage that is the robustness of fuzzy control and the ability to adapt of neural network. However, the FNN has static problem due to their feed-forward network structure. This paper proposes high performance speed control of IPMSM drive using the recurrent FNN(RFNN) which improved conventional FNN controller. The RFNN has excellent dynamic response characteristics because of it has internally feed-back structure. Also, this paper proposes speed estimation of IPMSM drive using ANN. The proposed method is analyzed and compared to conventional FNN controller in various operating condition such as parameter variation, steady and transient states etc.

#IPMSM drive #Speed control #RFNN #FNN #ANN #Speed estimation

참고문헌 (12)

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고재섭

소속기관 Seoyeong University

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 TOP 5% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 391 이용수 21,626

정동화

소속기관 순천대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 TOP 1% 공학 > 전기전자공학 > 제어계측공학

논문수 549 이용수 33,477

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