퍼지 뉴럴 네트워크를 이용한 BLDC 전류 기준값 추정

Abstract

산업화가 발달함에 따라 단순하거나 반복적이고 힘든 일 그리고 위험한 작업등을 인간 대신 기계가 함으로써 이에 따라 구동부가 안정하고 작으면서도 토크가 상대적으로 큰 전동기가 요구되고 있다. 지금까지 이러한 역할을 유도전동기, 직류 서보 전동기가 분담했으나, 보수 및 수명과 노이즈 발생문제 그리고 큰 출력비(Power rate)를 요구하는 등의 관계로 점차 브러시 없는 직류 전동기로 대체되고 있다. 브러시 없는 직류 전동기의 가장 기본 되는 특징은 기존의 영구자석 직류 전동기와 동일한 속도-토크 곡선을 갖는다는 것이다. 이러한 특성을 지닌 브러시 없는 직류 전동기는 출력비가 상대적으로 크고 회전자의 관성이 작으며 저 전압에 동작이 용이하다. 또한 정류 불꽃이 발생하지 않으므로 상대적으로 고압에 의한 고속회전도 가능하며, 전파 노이즈가 작다. 반면에 제어가 어렵고 비용이 많이 드는 단점이 있는데 자속이 일정하기 때문에 기준전류를 정확히 알아야만 브러시리스 직류전동기의 속도제어가 가능하다. 지금까지의 브러시리스 직류전동기는 주로 PI 제어기를 이용하여 왔다. 그 주된 원인은 구현이 간편하고 고정된 동작점에 대해서 정확성이 유지되므로 전동기의 속도 제어에 많이 적용되었으나, 전동기 자체의 열에 의한 저항 변화, 전원 변동으로 인한 전력 증폭의 이득변화, 부하의 관성 및 마찰등과 같은 변화로 이득의 설정이 비효율적이며 높은 성능을 요구하는 서보 응용에는 충분하지 않다. 이를 위하여 본 논문에서는 퍼지 뉴럴 네트워크를 사용하여 전류 기준 값을 추정한다. 기존의 제어와는 달리, 퍼지논리를 사용하여 높은 수준의 축적된 지식과 경험으로부터의 추상을 통하여 복잡한 시스템을 모델링 한다.; This paper introduces a brushless drive system with an Fuzzy- Neural Network controller. Brushless DC motor (BLDC) has been widely used in industrial applications because of its low inertia, fast response, high power density, high reliability and no maintenance requirements. and BLDC Motor is characterized by linear torque to current and speed to voltage. It has low acoustic noise and fast dynamic response. This paper analyzed characteristics of BLDC Motor using Fuzzy Neural Network method also show that the proposed analysis method is suitable for analyzing a BLDC motor by comparing the predicted and the measured phase current with experimental data. The compared simulation result is useful to select a PWM mode which has a good performance.