KR102382047B1 - Automatic learning tuning system of motor controller using PSO - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 모터의 동작을 제어하기 위한 모터 제어기의 이득 값을 설정하는 모터 제어기 튜닝 방법은, 상기 모터 제어기의 동작 조건과 관련된 적어도 하나의 파라미터를 설정하는 단계; PSO 알고리즘을 이용하여, 설정된 파라미터에 대응되는 상기 모터 제어기의 이득 값을 계산하는 단계; 상기 PSO 알고리즘에 의해 계산된 이득 값을 학습하는 단계; 및 학습결과에 근거하여, 상기 모터 제어기의 이득 값을 재산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.A motor controller tuning method for setting a gain value of a motor controller for controlling an operation of a motor according to the present invention comprises the steps of: setting at least one parameter related to an operating condition of the motor controller; calculating a gain value of the motor controller corresponding to a set parameter by using a PSO algorithm; learning the gain value calculated by the PSO algorithm; and recalculating the gain value of the motor controller based on the learning result.
Description
본 발명은 자동 학습 시스템에 관한 것이다. 보다 자세하게는 PSO를 이용한모터 제어기의 자동 학습 튜닝 시스템에 관한 것으로, PSO 최적화 알고리즘을 활용하여 최적의 게인값을 찾아 사용자에게 제공할 수 있는 제어기의 자동 학습 튜닝 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an automatic learning system. More specifically, it relates to an automatic learning tuning system for a motor controller using PSO, and to an automatic learning tuning system for a controller that can find and provide an optimal gain value to a user by using a PSO optimization algorithm.
모터는 동력을 제공하는 기계로, 이를 정밀하게 제어하는 것은 기계의 정확한 작동을 위해 최우선적으로 해결되어야 하는 과제이다. 일반적으로는 모터 제어를 위해 PID, SF 등의 방식을 이용한 제어기를 사용하고 있다. 이러한 제어기는 설계가 용이하며 안정적인 결과를 얻어내나, 시스템의 모델이 반영되지 않아 원하는 시스템에 최적화된 솔루션을 도출하기 어렵고, 사용자가 직접 파라미터 값들을 변환시켜 시행오차를 겪어가며 적절한 기준값을 찾아가야 하기에 원하는 목표값을 찾기까지 상당한 시간이 소요된다는 문제점이 있다.A motor is a machine that provides power, and precise control of it is a top priority for the correct operation of the machine. In general, a controller using a method such as PID or SF is used to control the motor. Such a controller is easy to design and obtains stable results, but it is difficult to derive an optimized solution for the desired system because the model of the system is not reflected, and the user has to convert the parameter values directly and go through trial errors to find the appropriate reference value. There is a problem in that it takes a considerable amount of time to find the desired target value.
본 발명의 기술적 과제는 사용자가 직접 파라미터 값을 찾지 않고도 최적의 모터 제어를 위한 목표값을 얻을 수 있도록 하는 PSO를 이용한 모터 제어기의 자동 학습 튜닝 시스템을 제공하는 것이다.It is an object of the present invention to provide an automatic learning tuning system for a motor controller using a PSO that enables a user to obtain a target value for optimal motor control without directly searching for parameter values.
본 발명의 다른 기술적 과제는 사용자가 직접 파라미터 값을 입력하지 않고도 인공지능을 활용하여 생성된 모터 모델을 통해 모터를 제어할 수 있도록 하는 PSO를 이용한 모터 제어기의 자동 학습 튜닝 시스템을 제공하는 것이다.Another technical object of the present invention is to provide an automatic learning tuning system for a motor controller using a PSO that enables a user to control a motor through a motor model generated using artificial intelligence without directly inputting parameter values by a user.
본 발명의 또다른 기술적 과제는 원하는 시스템에 최적화된 솔루션을 도출할 수 있도록 해당 시스템의 모델을 반영할 수 있는 PSO를 이용한 모터 제어기의 자동 학습 튜닝 시스템을 제공하는 것이다.Another technical task of the present invention is to provide an automatic learning tuning system for a motor controller using a PSO that can reflect the model of the system so as to derive a solution optimized for a desired system.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 예시적 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems to be achieved by the present invention are not limited to the exemplary technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상술한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 모터 제어기 튜닝 방법은, 상기 모터 제어기의 동작 조건과 관련된 적어도 하나의 파라미터를 설정하는 단계와, PSO 알고리즘을 이용하여, 설정된 파라미터에 대응되는 상기 모터 제어기의 이득 값을 계산하는 단계와, 상기 PSO 알고리즘에 의해 계산된 이득 값을 학습하는 단계 및 학습결과에 근거하여, 상기 모터 제어기의 이득 값을 재산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to solve the above problems, the motor controller tuning method according to the present invention includes the steps of setting at least one parameter related to an operating condition of the motor controller, and using a PSO algorithm, the motor controller corresponding to the set parameter Calculating the gain value of , learning the gain value calculated by the PSO algorithm, and recalculating the gain value of the motor controller based on the learning result.
일 실시예에 있어서, 상기 모터 제어기의 동작 조건과 관련된 파라미터는, 상기 모터 제어기의 에러 크기와 관련된 제1 설정변수 및 상기 모터 제어기의 도달 시간(Settling Time)과 관련된 제2 설정변수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the parameter related to the operating condition of the motor controller includes at least one of a first set variable related to an error size of the motor controller and a second set variable related to a settling time of the motor controller characterized by including.
일 실시예에 있어서, 상기 PSO 알고리즘을 이용하여, 설정된 파라미터에 대응되는 상기 모터 제어기의 이득 값을 계산하는 단계는, 상기 제1 및 제2 설정변수의 값을 결정하는 과정과, 상기 모터 제어기에 적용되는 적합함수를 산출하는 과정과, 상기 제1 및 제2 설정변수의 값과, 상기 적합함수를 이용하여, 상기 모터 제어기의 이득 값을 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, using the PSO algorithm, calculating the gain value of the motor controller corresponding to the set parameter comprises: determining the values of the first and second set variables; and calculating an applied fitting function, and determining a gain value of the motor controller by using the values of the first and second set variables and the fitting function.
일 실시예에 있어서, 상기 모터 제어기의 이득 값을 결정하는 과정은, 입자군 최적화 형태의 수학적 기법을 이용함으로써, 상기 적합함수의 결과값이 최대 또는 최소인 것으로 결정될 수 있는 전역적인 이득 값을 도출하는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, the process of determining the gain value of the motor controller derives a global gain value that can be determined to have the maximum or minimum result value of the fitting function by using a particle group optimization type mathematical technique. characterized in that
일 실시예에 있어서, 상기 모터 제어기의 이득 값을 결정하는 과정은, 상기 PSO 알고리즘에 근거하여, 상기 모터 제어기의 이득 범위를 설정하고, 산출된 이득 값과 설정된 이득 범위를 비교하여, 산출된 이득 값을 다시 계산할지 여부를 결정하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the determining of the gain value of the motor controller includes setting a gain range of the motor controller based on the PSO algorithm, comparing the calculated gain value with the set gain range, and the calculated gain It is characterized in that it is decided whether to recalculate the value.
일 실시예에 있어서, 상기 모터 제어기는 PID 제어기인 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the motor controller is a PID controller.
일 실시예에 있어서, 외부 서버와 통신을 수행하여, 상기 PSO 알고리즘 수행 방법을 업데이트하는 단계를 더 포함하고, 상기 외부 서버는 상기 모터 제어기의 이득 계산을 최적화하기 위한, 인공신경망으로 구현되는 학습 엔진을 탑재하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the method further comprises updating the method of performing the PSO algorithm by communicating with an external server, wherein the external server is a learning engine implemented as an artificial neural network for optimizing the gain calculation of the motor controller. It is characterized in that it is mounted.
일 실시예에 있어서, 상기 PSO 알고리즘에 의해 계산된 이득 값을 학습하는 단계는, 상기 이득 값이 계산된 후, 상기 모터 제어기의 동작과 관련된 특징 변수(Feature)를 모니터링하는 과정과, 모니터링 결과를 상기 외부 서버로 전송하는 과정 및 상기 외부 서버로부터 상기 모터 제어기의 이득 값과 관련된 응답을 수신하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the step of learning the gain value calculated by the PSO algorithm includes the process of monitoring a feature variable related to the operation of the motor controller after the gain value is calculated, and the monitoring result and transmitting to the external server and receiving a response related to the gain value of the motor controller from the external server.
일 실시예에 있어서, 상기 모터 제어기의 이득 값은, 상기 제1 및 제2 설정변수 각각에 대하여 개별적인 가중치를 부여하여 산출되는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, the gain value of the motor controller is characterized in that it is calculated by giving an individual weight to each of the first and second set variables.
일 실시예에 있어서, 상기 모터 제어기의 이득 값이 결정된 후, 상기 모터 제어기의 동작을 시뮬레이션하는 단계 및 상기 시뮬레이션과 대응되는 전류 파형의 특성을 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, after the gain value of the motor controller is determined, the method further comprises the steps of simulating the operation of the motor controller and extracting characteristics of a current waveform corresponding to the simulation.
일 실시예에 있어서, 상기 전류 파형의 특성에 근거하여, 상기 이득 값의 재산출 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the method may further include determining whether to recalculate the gain value based on the characteristics of the current waveform.
본 발명에 따르면, 사용자가 직접 파라미터 값을 찾지 않고도 최적의 모터 제어를 위한 목표값을 얻을 수 있어, 작업 시간을 최소화할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, a target value for optimal motor control can be obtained without a user directly searching for a parameter value, thereby minimizing the working time.
본 발명에 따르면, 인공지능을 활용하여 생성된 모델을 통해 PSO 알고리즘을 실시할 수 있어, 복잡한 시스템에 대한 최적화가 가능하다는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to implement the PSO algorithm through a model generated by utilizing artificial intelligence, so that it is possible to optimize a complex system.
본 발명에 따르면, 인공지능을 활용하여 모터에 대한 모델을 생성하고 해당 모델을 이용하여 최적의 파라미터를 얻을 수 있어, 시스템 관리의 용이성을 증대시키는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to generate a model for a motor using artificial intelligence and to obtain optimal parameters using the model, thereby increasing the ease of system management.
도 1은 종래의 모터 튜닝 시스템을 나타내는 블록도.
도 2는 본 발명에서 제안하는 모터 튜닝 시스템을 나타내는 블록도.
도 3은 모터 튜닝 시스템에 적용되는 PSO 알고리즘을 나타내는 블록도.
도 4는 본 발명에 따른 모터 튜닝 방법을 나타내는 흐름도.1 is a block diagram showing a conventional motor tuning system.
Figure 2 is a block diagram showing a motor tuning system proposed by the present invention.
3 is a block diagram illustrating a PSO algorithm applied to a motor tuning system.
4 is a flowchart illustrating a motor tuning method according to the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다.Hereinafter, the embodiments disclosed in the present specification will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the technical terms used in this specification are only used to describe specific embodiments, and are intended to limit the spirit of the technology disclosed in this specification It should be noted that it is not
먼저, 도 1에서는 종래의 모터 튜닝 시스템(100)이 설명된다.First, a conventional
도 1에서 도시된 바와 같이, 종래 모터 튜닝 시스템(100)에서는 소정의 제어기에서 사용되는 복수의 파라미터를 사용자가 복수 회 변경하면서, 사용자가 원하는 모터 제어기(101)의 게인 값이 도출될 때까지, 반복적으로 튜닝 작업을 수행하였다.As shown in Figure 1, in the conventional
즉, 사용자는 모터 제어기(101)의 동작과 관련된 복수의 파라미터를 변경하면서, 인버터(102) 및 모터(103)의 출력을 모니터링한다. 모터 제어기의 이득(Gain) 값은 상기 모니터링 결과에 근거하여 최종적으로 결정된다.That is, the user monitors the outputs of the
이러한 종래의 튜닝 방법은, 사용자가 모터가 적용될 제품군이 변경될 때마다 반복적으로 수행해야만하는 불편함을 초래하였다. 또한, 튜닝을 수행할 때마다 일정 시간이 소요되는 문제점도 있었다.Such a conventional tuning method causes inconvenience in that the user has to repeatedly perform each time a product family to which a motor is to be applied is changed. In addition, there is a problem in that it takes a certain amount of time each time tuning is performed.
따라서, 본 발명에서는 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여, 모터 튜닝을 자율적으로 수행하는 모터 튜닝 시스템을 제안한다. 이하에서는 본 발명에서 제안되는 모터 튜닝 시스템의 실시예들이 설명된다.Accordingly, the present invention proposes a motor tuning system that autonomously performs motor tuning using a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. Hereinafter, embodiments of the motor tuning system proposed in the present invention will be described.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 모터 튜닝 시스템(100)은, 모터 제어기의 게인 값을 자율적으로 산출하는 최적화부(201)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the
또한, 모터 튜닝 시스템(100)는 모터 제어기(101)와, 인버터(102) 및 모터(102)를 포함할 수 있다. 일 예에서, 모터 제어기(101)는 PID 제어기일 수 있다.In addition, the
일 실시예에서, 최적화부(201)는 PSO 알고리즘을 이용하여, 모터 제어기의 게인 값을 산출할 수 있다.In an embodiment, the
구체적으로, 최적화부(201)는, 모터 제어기의 동작 조건과 관련된 적어도 하나의 파라미터를 설정할 수 있다. 일 예에서, 최적화부(201)는 모터 튜닝 시스템(100)의 입력부(미도시)를 통해 인가된 사용자 입력을 이용하여, 상기 파라미터를 설정할 수 있다.Specifically, the
또한, 최적화부(201)는 PSO 알고리즘을 이용하여, 설정된 파라미터에 대응되는 상기 모터 제어기의 이득 값을 계산할 수 있다.Also, the
또한, 최적화부(201)는 상기 PSO 알고리즘에 의해 계산된 이득 값을 학습할 수 있다. 예를 들어, 최적화부(201)는 인공 신경망을 이용하거나, 머신 러닝을 잉요하여, 상기 PSO 알고리즘에 의해 계산된 이득 값을 학습할 수 있다.Also, the
아울러, 최적화부(201)는 계산된 이득 값 또는 학습된 이득 값에 근거하여, 모터 제어기의 이득 값을 최종적으로 설정할 수 있다. 즉, 최적화부(201)는 계산된 이득 값 또는 학습된 이득 값에 근거하여, 모터 제어기의 이득 값을 재산출할 수 있다.In addition, the
일 실시예에 있어서, 상기 모터 제어기의 동작 조건과 관련된 파라미터는, 상기 모터 제어기의 에러 크기와 관련된 제1 설정변수 및 상기 모터 제어기의 도달 시간(Settling Time)과 관련된 제2 설정변수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an embodiment, the parameter related to the operating condition of the motor controller includes at least one of a first set variable related to an error size of the motor controller and a second set variable related to a settling time of the motor controller may include
일 예에서, 상기 제2 설정변수는, 모터 제어기(101)의 속도 이득 값 및 전류 이득 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an example, the second set variable may include at least one of a speed gain value and a current gain value of the
일 실시예에 있어서, 최적화부(201)가 상기 PSO 알고리즘을 이용하여, 설정된 파라미터에 대응되는 상기 모터 제어기의 이득 값을 계산하는 단계는, 상기 제1 및 제2 설정변수의 값을 결정하는 과정과, 상기 모터 제어기에 적용되는 적합함수를 산출하는 과정과, 상기 제1 및 제2 설정변수의 값과, 상기 적합함수를 이용하여, 상기 모터 제어기의 이득 값을 결정하는 과정을 포함할 수 있다.In an embodiment, the calculating, by the
일 실시예에 있어서, 최적화부(201)가 상기 모터 제어기의 이득 값을 결정하는 과정은, 입자군 최적화 형태의 수학적 기법을 이용함으로써, 상기 적합함수의 결과값이 최대 또는 최소인 것으로 결정될 수 있는 전역적인 이득 값을 도출할 수 있다.In an embodiment, the process of the
일 실시예에 있어서, 최적화부(201)가 상기 모터 제어기의 이득 값을 결정하는 과정은, 상기 PSO 알고리즘에 근거하여, 상기 모터 제어기의 이득 범위를 설정하고, 산출된 이득 값과 설정된 이득 범위를 비교하여, 산출된 이득 값을 다시 계산할지 여부를 결정할 수 있다.In one embodiment, the process of the
한편, 모터 튜닝 시스템(100)의 통신부(미도시)는 외부 서버와 통신을 수행하여, 상기 PSO 알고리즘 수행 방법을 업데이트할 수 있다. 이때, 상기 외부 서버는 상기 모터 제어기의 이득 계산을 최적화하기 위한, 인공신경망으로 구현되는 학습 엔진을 탑재할 수 있다. Meanwhile, the communication unit (not shown) of the
일 실시예에 있어서, 상기 PSO 알고리즘에 의해 계산된 이득 값을 학습하는 단계는, 상기 이득 값이 계산된 후, 상기 모터 제어기의 동작과 관련된 특징 변수(Feature)를 모니터링하는 과정과, 모니터링 결과를 상기 외부 서버로 전송하는 과정 및 상기 외부 서버로부터 상기 모터 제어기의 이득 값과 관련된 응답을 수신하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the step of learning the gain value calculated by the PSO algorithm includes the process of monitoring a feature variable related to the operation of the motor controller after the gain value is calculated, and the monitoring result and transmitting to the external server and receiving a response related to the gain value of the motor controller from the external server.
일 실시예에 있어서, 상기 모터 제어기의 이득 값은, 상기 제1 및 제2 설정변수 각각에 대하여 개별적인 가중치를 부여하여 산출되는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, the gain value of the motor controller is characterized in that it is calculated by giving an individual weight to each of the first and second set variables.
일 실시예에 있어서, 상기 모터 제어기의 이득 값이 결정된 후, 상기 모터 제어기의 동작을 시뮬레이션하는 단계 및 상기 시뮬레이션과 대응되는 전류 파형의 특성을 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, after the gain value of the motor controller is determined, the method further comprises the steps of simulating the operation of the motor controller and extracting characteristics of a current waveform corresponding to the simulation.
일 실시예에 있어서, 상기 전류 파형의 특성에 근거하여, 상기 이득 값의 재산출 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the method may further include determining whether to recalculate the gain value based on the characteristics of the current waveform.
도 3은 최적화부(201)의 세부 구성요소를 보다 구체화시킨 도면이다.3 is a more detailed view of detailed components of the
최적화부(201)에 이득 값이 결정되면, 모터 튜닝 시스템(100)은 결정된 이득 값에 근거하여 모터(103)를 구동시킬 수 있다. 아울러, 모터 튜닝 시스템(100)은 상기 모터(103)의 구동 상태를 측정할 수 있다.When the gain value is determined by the
참고로, 모터 튜닝 시스템(100)은 모터(103)의 구동 상태를 측정하기 위하여, 모터(103)의 전류 및 전압 중 적어도 하나를 측정하도록 구성된 센서(미도시)를 포함할 수 있다.For reference, the
최적화부(201)는, 모터(103)를 구동시킨 후, 상기 센서에 의해 측정된 데이터를 이용하여, PSO 알고리즘의 피드백 정보를 생성할 수 있다. 아울러, 최적화부(201)는 피드백 정보가 생성되면, 이를 기초로 PSO를 재연산할 수 있다.After driving the
최적화부(201)는 이전 PSO 연산결과와, 현재 PSO 연산결과를 비교할 수 있으며, 비교결과에 따라 PSO 연산을 종료시킬 수 있다. 구체적으로, 최적화부(201)는 갱신된 PSO 연산에 따라 구동된 모터의 구동 상태에 근거하여, PSO 연산을 종료시킬 수 있다.The
예를 들어, 최적화부(201)는 구동된 모터에 흐르는 전류가 소정의 오버슛 기준치를 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 최적화부(201)는 구동된 모터에 흐르는 전류의 양상이, 소정의 세틀링 타임 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 아울러, 최적화부(201)는 상기 판단결과에 근거하여, PSO 연산을 종료시킬 수 있다.For example, the
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 튜닝 시스템의 제어방법이 설명된다.Referring to Figure 4, the control method of the tuning system according to the present invention is described.
먼저, 모터 튜닝 시스템(100)의 초기화 단계(S401)에서, 모터 제어기(101)는 적어도 하나의 제어기 파라미터와 관련된 최대 값, 최소 값을 설정할 수 있다. 즉, 모터 제어기(101)는 제어기에 적용되는 파라미터에 대하여, 범위를 설정함으로써, 초기화 단계(S401)를 수행할 수 있다.First, in the initialization step ( S401 ) of the
이때 제어기 파라미터는, In this case, the controller parameters are
이후, 최적화부(201)는, 상기 모터 제어기(101)와 관련된 적어도 하나의 설정변수의 값을 계산할 수 있다(S402). 구체적으로, 최적화부(201)는 PSO 알고리즘을 이용하여, 모터 제어기(101)와 관련된 제1 및 제2 설정변수의 값을 계산할 수 있다. 예를 들어, 제1 설정변수는 모터 제어기의 에러 크기에 대응되는 변수일 수 있고, 제2 설정변수는 상기 모터 제어기의 도달 시간(Settling Time)에 대응되는 변수일 수 있다.Thereafter, the
참고로, 도달 시간(Settling Time)은, 모터 제어기의 출력 전류가, 임의의 초기 값으로부터, 설정된 목표 값까지 도달하는 시간을 의미할 수 있다.For reference, the settling time may mean a time for which the output current of the motor controller reaches a set target value from an arbitrary initial value.
설정변수가 계산되면, 최적화부(201)는 모터 제어기(101)에 적용되는 적합함수를 계산할 수 있다(S403).When the set variable is calculated, the
아울러, 최적화부(201)는 적합함수 및 초기화 단계에서 설정했던 파라미터를 이용하여, 모터 제어기의 이득 값을 계산할 수 있다(S404).In addition, the
또한, 최적화부(201)는 계산된 이득 값이 최적의 값인지 여부를 판단할 수 있다(S405). 최적화부(201)는 소정의 기준에 따라, 계산된 이득 값에 대한 평가 값을 계산하고, 평가 값이 소정의 범위 내에서 최대 값인 경우, 최종적으로 제어기의 이득 값을 결정할 수 있다(S406).Also, the
만약, 최적화부(201)에 의해 계산된 이득 값이, 최적의 값이 아닌 것으로 판단되면, 최적화부(201)는 제1 및 제2 설정변수의 값을 계산하는 단계(S402) 내지 제어기의 이득 값을 계산하는 단계(S404)를 다시 수행할 수 있다.If it is determined that the gain value calculated by the
이와 같은 과정을 통해, 이득 값이 결정되면, 모터 제어기(101)는 결정된 이득 값을 이용하여, 모터 제어를 수행할 수 있다.When the gain value is determined through this process, the
아울러, 최적화부(201)는 모터 제어의 결과를 모니터링 할 수 있으며, 모니터링 결과를 이용하여 모터 튜닝과 관련된 학습을 수행할 수 있다(S407).In addition, the
Claims (8)
상기 모터 제어기의 동작 조건과 관련된 적어도 하나의 파라미터를 설정하는 단계;
PSO 알고리즘을 이용하여, 설정된 파라미터에 대응되는 상기 모터 제어기의 이득 값을 계산하는 단계;
인공신경망을 이용하여 상기 PSO 알고리즘에 의해 계산된 이득 값을 학습하는 단계;
학습결과에 근거하여, 상기 모터 제어기의 이득 값을 재산출하는 단계; 및
외부 서버와 통신을 수행하여, 상기 PSO 알고리즘의 수행 방법을 업데이트하는 단계를 포함하고,
상기 외부 서버는 상기 모터 제어기의 이득 계산을 최적화하기 위한, 인공신경망으로 구현되는 학습 엔진을 탑재하며,
상기 PSO 알고리즘에 의해 계산된 이득 값을 학습하는 단계는,
상기 이득 값이 계산된 후, 상기 모터 제어기의 동작과 관련된 특징 변수(Feature)를 모니터링하는 과정과,
모니터링 결과를 상기 외부 서버로 전송하는 과정 및
상기 외부 서버로부터 상기 모터 제어기의 이득 값과 관련된 응답을 수신하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 모터 제어기 튜닝 방법.In the motor controller tuning method for setting the gain value of the motor controller for controlling the operation of the motor,
setting at least one parameter related to an operating condition of the motor controller;
calculating a gain value of the motor controller corresponding to a set parameter by using a PSO algorithm;
learning a gain value calculated by the PSO algorithm using an artificial neural network;
recalculating a gain value of the motor controller based on the learning result; and
performing communication with an external server to update the method of performing the PSO algorithm;
The external server is equipped with a learning engine implemented as an artificial neural network for optimizing the gain calculation of the motor controller,
Learning the gain value calculated by the PSO algorithm comprises:
After the gain value is calculated, the process of monitoring a feature variable (Feature) related to the operation of the motor controller;
The process of transmitting the monitoring result to the external server and
and receiving a response related to the gain value of the motor controller from the external server.
상기 모터 제어기의 동작 조건과 관련된 파라미터는,
상기 모터 제어기의 에러 크기와 관련된 제1 설정변수 및 상기 모터 제어기의 도달 시간(Settling Time)과 관련된 제2 설정변수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 모터 제어기 튜닝 방법.The method of claim 1,
The parameters related to the operating conditions of the motor controller are,
A motor controller tuning method comprising at least one of a first set variable related to the error magnitude of the motor controller and a second set variable related to a settling time of the motor controller.
상기 PSO 알고리즘을 이용하여, 설정된 파라미터에 대응되는 상기 모터 제어기의 이득 값을 계산하는 단계는,
상기 제1 및 제2 설정변수의 값을 결정하는 과정과,
상기 모터 제어기에 적용되는 적합함수를 산출하는 과정과,
상기 제1 및 제2 설정변수의 값과, 상기 적합함수를 이용하여, 상기 모터 제어기의 이득 값을 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 모터 제어기 튜닝 방법.3. The method of claim 2,
Using the PSO algorithm, calculating the gain value of the motor controller corresponding to the set parameter comprises:
determining the values of the first and second set variables;
The process of calculating a fitting function applied to the motor controller;
and determining a gain value of the motor controller by using the values of the first and second set variables and the fitting function.
상기 모터 제어기의 이득 값을 결정하는 과정은,
입자군 최적화 형태의 수학적 기법을 이용함으로써, 상기 적합함수의 결과값이 최대 또는 최소인 것으로 결정될 수 있는 전역적인 이득 값을 도출하는 것을 특징으로 하는 모터 제어기 튜닝 방법.4. The method of claim 3,
The process of determining the gain value of the motor controller is,
A method for tuning a motor controller, characterized in that, by using a particle group optimization type mathematical technique, a global gain value that can be determined to be a maximum or a minimum result of the fitting function is derived.
상기 모터 제어기의 이득 값을 결정하는 과정은,
상기 PSO 알고리즘에 근거하여, 상기 모터 제어기의 이득 범위를 설정하고, 산출된 이득 값과 설정된 이득 범위를 비교하여, 산출된 이득 값을 다시 계산할지 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 모터 제어기 튜닝 방법.5. The method of claim 4,
The process of determining the gain value of the motor controller is,
Based on the PSO algorithm, setting a gain range of the motor controller, comparing the calculated gain value with the set gain range, and determining whether to recalculate the calculated gain value.
상기 모터 제어기의 이득 값이 결정된 후, 상기 모터 제어기의 동작을 시뮬레이션하는 단계;
상기 시뮬레이션과 대응되는 전류 파형의 특성을 추출하는 단계 및
상기 전류 파형의 특성에 근거하여, 상기 이득 값의 재산출 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모터 제어기 튜닝 방법.The method of claim 1,
after the gain value of the motor controller is determined, simulating the operation of the motor controller;
extracting characteristics of a current waveform corresponding to the simulation; and
Based on the characteristics of the current waveform, the motor controller tuning method further comprising the step of determining whether to recalculate the gain value.
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