KR20020072077A

KR20020072077A - 신경회로망 추정기를 이용한 매입형 영구자석동기전동기의 제어 방법

Info

Publication number: KR20020072077A
Application number: KR1020010012050A
Authority: KR
Inventors: 박정우; 김종무
Original assignee: 한국전기연구원
Priority date: 2001-03-08
Filing date: 2001-03-08
Publication date: 2002-09-14

Abstract

본 발명은 전류의 크기 뿐만이 아니라 전류 위상각에 대한 파라미터 변동을 고려하는, 신경회로망 추정기를 이용한 매입형 영구자석 동기전동기의 제어 방법을 제공한다.

본 발명에 따른 신경회로망 추정기를 이용한 매입형 영구자석 동기전동기의 제어 방법은, 전류의 크기와 전류의 위상각에 따라 변동되는 IPMSM의 d,q축 인덕턴스 값을 유한 요소방법으로 구하는 단계; 상기 단계에서 얻은 결과를 이용하여 신경회로망을 학습시켜 d,q축 인덕턴스를 추정하도록 하는 신경회로망 추정기를 만드는 단계; 만들어진 신경회로망 추정기를 이용하여, IPMSM의 d,q축 전류를 입력받아 전류의 크기와 전류의 위상각을 계산한 후, 그 계산에 의해 얻어진 전류크기와 전류위상각에 대해 모든 조건에서 d,q축 인덕턴스를 추정하는 단계; 및 추정에 의해 얻어진 d,q축 인덕턴스 추정치를 IPMSM의 제어 시스템에 반영하여 전류 특성을 제어하는 단계를 포함한다.

이와 같은 본 발명에 의하면, 전류의 크기 뿐만이 아니라 전류 위상각에 대해서도 파라미터 변동을 고려하므로, 정확한 전류 제어 기준치를 산출해 낼 수 있다. 따라서, 부하 변동폭이 크고 넓은 속도 영역에 걸쳐 운전되는 IPMSM에 대해 전류 제어기의 특성을 개선할 수 있는 장점이 있다.

Description

신경회로망 추정기를 이용한 매입형 영구자석 동기전동기의 제어 방법 {Method for controlling interior permanent magnet synchronous motor using neural network estimator}

본 발명은 전기자동차, 고속전철 등에 채용되는 매입형 영구자석 동기전동기 (interior permanent magnet synchronous motor: 이하 IPMSM으로 약칭함)의 제어 방법에 관한 것으로서, 특히 신경회로망 추정기를 이용하여 전류 제어 특성을 한층 개선할 수 있는 신경회로망 추정기를 이용한 매입형 영구자석 동기전동기의 제어 방법에 관한 것이다.

오늘날, 지구 온난화와 대기 오염 방지를 위해 각 분야에서 환경 친화적인 다양한 기술이 개발되고 있다. 교통 및 수송 분야에서의 환경 친화적인 기술 개발의일예로 전기자동차를 들 수 있다. 전기자동차는 기존의 내연기관 자동차와는 달리 구동력을 전기로부터 얻는 시스템으로 되어 있어 배기 가스가 전혀 발생되지 않으며, 따라서 대기 오염을 원천적으로 방지할 수 있다.

이상과 같은 전기자동차에서의 기술적인 핵심 과제는 주행거리 증진과 경량화로 요약될 수 있다. 따라서, 전기자동차에 채용되는 배터리 및 전동기에 있어서, 배터리는 고출력 및 고에너지 밀도를 가져야 하고, 전동기는 고출력 밀도와 고효율 특성을 가질 것이 요구되고 있다. 현재까지 개발된 전동기 중에서 IPMSM은 고출력 밀도와 고효율 특성을 가지고 있어, 전기자동차의 전동기로서 가장 적합한 것으로부각되고 있다.

도 1은 종래 IPMSM의 제어 시스템을 개략적으로 나타낸 블록구성도이다.

도 1을 참조하면, 종래 IPMSM의 제어 시스템(100)은 전동기(IPMSM)(99)에 인가되는 3상 교류중의 임의의 2상(예컨대, u,v상)을 취하여 각 상의 교류 전류를 직류 전류로 변환하는 교류/직류 변환부(101)(102)와, 교류/직류 변환부(101)(102)에 의해 변환된 직류 전류를 d,q축상의 2상 전류로 각각 등가변환하는 3상-2상 변환기 (103)와, 3상-2상 변환기(103)에 의해 변환된 d,q축상의 2상 전류,를 각각 입력받아 소정의 알고리즘에 의해 전동기의 토오크값을 추정하는 토오크 추정부(104)와, 미리 설정된 토오크 기준치()와 상기 토오크 추정부(104)에 의해 얻어진 토오크 추정치()와의 편차를 입력받아 q축 전류 기준치 ()를 산출해 내는 토오크 제어기(105)와, 토오크 제어기(105)에 의해 출력된 q축 전류 기준치()를 입력받아 최대 토오크 및 약계자(field weakening) 제어를 고려한 d축 전류 기준치()를 소정의 알고리즘에 의해 산출해 내는 최대 토오크 및 약계자 제어부(106)와, 최대 토오크 및 약계자 제어부(106)에 의해 산출된 d축 전류 기준치()와 상기 3상-2상 변환기(103)에 의해 얻어진 d축 전류 측정치()와의 편차를 입력받아 d축 전류 제어를 위한 d축 전압()을 출력하는 제1 전류제어기(107)와, 상기 토오크 제어기 (105)에 의해 출력된 q축 전류 기준치()와 상기 3상-2상 변환기(103)에 의해 얻어진 q축 전류 측정치()와의 편차를 입력받아 q축 전류 제어를 위한 q축 전압()을 출력하는 제2 전류제어기(108)와, 제1, 제2 전류제어기(107)(108)로부터의 d,q축 전압()()을 각각 입력받아 전류 분리 제어를 수행하여 전류의 결합도를 낮춘 d,q축 전압()()을 각각 출력하는 디커플링(decoupling) 전류제어부 (109)와, 디커플링 전류제어부(109)로부터의 출력 전압()()을 각각 입력받아 역기전력에 따른 고조파 영향을 보상하는 역기전력 고조파 보상부(110)와, 역기전력 고조파 보상부(110)로부터의 출력 전압()()을 입력받아 과변조 보상을 수행하는 과변조 보상부(111)와, 과변조 보상부(111)로부터의 d,q축 2상 전압 제어 기준치()()를 입력받아 3상 전압 제어 기준치()()()로 변환하는 2상-3상 변환기(112)와, 2상-3상 변환기(112)로부터 출력된 3상 전압 제어 기준치 ()()()를 입력받아 각 상의 전압의 펄스 폭을 변조하여 출력하는 펄스폭 변조부(113)와, 펄스폭 변조부(113)를 거쳐 입력되는 3상 전압에 대한 온/오프 (on/off) 제어를 수행하여 전동기(99)의 운전을 제어하는 인버터(114)로 구성되어 있다.

한편, 이상과 같은 구성의 종래 IPMSM의 제어 시스템에 의한 IPMSM의 제어방법에 있어서, 등가 정수를 이용하여 d,q축의 전류 기준치()()를 산정해야 하는데 등가 정수가 변동되는 경우에는 이를 반영하여 제어할 수 없는 문제점이 있다. 이에 대한 대응책으로 종래에는 전류의 크기에 따라 q축 인덕턴스(Lq)는 선형적으로 변동하는 것으로 추정하고, 파라미터 변동을 고려한 벡터제어 알고리즘을 이용했다. 그러나, 전기자동차나 고속전철과 같이 이동 물체를 견인하는 용도로 사용되는 IPMSM에서는 일반적으로 운전 속도가 매우 광범위(7500∼12000rpm)하므로, 전류의 크기에 대해서만 파라미터 변동을 고려하는 방법으로는 전류 기준치를 정확하게 계산할 수 없는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위하여 창출된 것으로서, 전류의 크기 뿐만이 아니라 전류 위상각에 대한 파라미터 변동을 고려함으로써, 발생 토오크가 매우 높고, 운전 속도 영역이 매우 넓은 경우까지도 원활히 대응할 수 있는 신경회로망 추정기를 이용한 매입형 영구자석 동기전동기의 제어 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

도 1은 종래 IPMSM의 제어 시스템을 개략적으로 나타낸 블록구성도.

도 2는 본 발명에 따른 신경회로망 추정기를 이용한 IPMSM의 제어 방법의 구현을 위해 채용되는 IPMSM의 제어 시스템을 개략적으로 나타낸 블록구성도.

도 3은 본 발명의 방법과 관련하여 실험을 통해 측정한, 전류의 크기 및 전류 위상각에 따른 Ld, Lq 파라미터의 변동 특성을 보여주는 도면.

도 4는 종래의 IPMSM 제어방법 및 본 발명에 따른 IPMSM의 제어방법에 의한 각각의 벡터 제어 특성을 보여주는 도면.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

99...전동기(IPMSM) 101,102...교류/직류 변환기

103...3상-2상 변환기 104...토오크 추정부

105...토오크 제어기 106...최대 토오크/약계자 제어부

107,108...제1,제2 전류 제어기 109...디커플링 전류 제어부

110...역기전력 고조파 보상부 111...과변조 보상부

112...2상-3상 변환기 113...펄스폭 변조부

114...인버터 201...신경회로망 추정기

202...카운터

상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 신경회로망 추정기를 이용한 매입형 영구자석 동기전동기의 제어 방법은,

(a) 전류의 크기와 전류의 위상각에 따라 변동되는 IPMSM의 d,q축 인덕턴스 값을 유한 요소방법으로 구하는 단계;

(b) 상기 단계 (a)에서 얻은 결과를 이용하여 신경회로망을 학습시켜 d,q축 인덕턴스를 추정하도록 하는 신경회로망 추정기를 만드는 단계;

(c) 상기 단계 (b)에서 만들어진 신경회로망 추정기를 이용하여, IPMSM의 d,q축 전류를 입력받아 전류의 크기와 전류의 위상각을 계산한 후, 그 계산에 의해 얻어진 전류크기와 전류위상각에 대해 모든 조건에서 d,q축 인덕턴스를 추정하는단계; 및

(d) 상기 단계 (c)에서 얻어진 d,q축 인덕턴스 추정치를 IPMSM의 제어 시스템에 반영하여 전류 특성을 제어하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 본 발명의 실시예를 설명함에 있어 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조번호를 사용하기로 한다.

도 2는 본 발명에 따른 신경회로망 추정기를 이용한 IPMSM의 제어 방법의 구현을 위해 채용되는 신경회로망 추정기를 이용한 IPMSM의 제어 시스템을 개략적으로 나타낸 블록구성도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 신경회로망 추정기를 이용한 IPMSM의 제어 방법의 구현을 위해 채용되는 IPMSM의 제어 시스템(200)은, 상기 도 1의 종래 IPMSM의 제어 시스템(100)의 구성을 기본적으로 가지면서, 거기에 신경 회로망 추정기(201)와 카운터(202)를 더 구비하여 구성된다. 따라서, 동일한 구성요소에 대한 설명은 생략하고, 새로 추가된 구성요소, 즉 신경 회로망 추정기(201)와 카운터(202)에 대해서만 간략히 설명해 보기로 한다.

신경 회로망 추정기(201)는 3상-2상 변환기(103)로부터 출력되는 d,q축 등가변환 전류()()를 각각 입력받아, d,q축 인덕턴스를 추정하도록 미리 학습된 신경회로망에 의해 d,q축 인덕턴스(Ld)(Lq)를 각각 추정해 낸다.

카운터(202)는 전동기의 회전속도를 카운팅하여 상기 신경회로망 추정기(201) 측으로는 공진 각주파수()를 제공하고, 3상-2상 변환기(103) 및 2상-3상 변환기(112)측으로는 위상주파수()를 각각 제공한다.

그러면, 이상과 같은 구성을 갖는 IPMSM의 제어 시스템(200)과 관련하여 본 발명에 따른 신경회로망 추정기를 이용한 IPMSM의 제어 방법에 대해 간략히 설명해 보기로 한다.

본 발명에 따른 신경회로망 추정기를 이용한 매입형 영구자석 동기전동기의 제어 방법은, 우선 전류의 크기와 전류의 위상각에 따라 변동되는 IPMSM의 d,q축 인덕턴스 값을 유한 요소방법을 이용하여 구하게 된다. 여기서, 이 유한 요소방법은 수치해석법(이론)의 하나로서, 유한요소법(Finite Element Method:FEM)의 이론체계에 기초하여 개발된 소프트웨어(FEM 프로그램)를 이용하여 컴퓨터상에서 다양한 공학문제의 수치해석을 실시하는 방법이다. 이와 같은 FEM은 그 우수한 특징때문에 현재 다양한 공학분야에서 널리 사용되고 있으며, 관련되는 소프트웨어도 시판되고 있는 실정이다.

한편, 이상과 같은 유한 요소방법에 의해 얻어진 IPMSM의 d,q축 인덕턴스 값을 이용하여 신경회로망을 학습시켜 d,q축 인덕턴스를 추정하도록 하는 신경회로망 추정기(201)를 만들게 된다. 그런 후, 그 만들어진 신경회로망 추정기(201)를 이용하여, IPMSM(99)의 d,q축 전류()()를 입력받아 전류의 크기(Imag)와 전류의 위상각(Iphase)을 계산한 후, 미리 학습된 신경회로망을 이용하여, 상기 계산에 의해 얻어진 전류크기와 전류위상각에 대해 모든 조건에서 d,q축 인덕턴스를 추정하게된다. 그런 다음, 그렇게 하여 얻어진 d,q축 인덕턴스 추정치(Ld)(Lq)를 상기 토오크 추정부(104), 최대 토오크 및 약계자 제어부(106), 디커플링 전류 제어부(109)에 반영함으로써, 최종적으로 IPMSM(99)의 전류 특성을 제어하게 되는 것이다.

한편, 도 3은 본 발명의 방법과 관련하여 전류의 크기와 전류 위상각에 따른 Ld, Lq 파라미터 변동 특성을 실험을 통해 측정한 것으로서, 도 3의 그래프를 통해 IPMSM(99)의 d, q축 인덕턴스는 전류의 크기와 함께 전류 위상각에 따라 변동됨을 알 수 있다.

또한, 도 4는 종래의 방법에 채용되는 IPMSM의 제어 시스템에 의한 벡터 제어 특성(A)과 본 발명의 방법에 채용되는 신경회로망 추정기를 갖는 IPMSM의 제어 시스템에 의한 벡터 제어 특성(B)을 보여주는 것으로서, 본 발명의 방법에 따른 벡터 제어 특성(B)이 종래의 방법에 따른 벡터 제어 특성(A)에 비해 개선되었음을 알 수 있다.

이상의 설명에서와 같이, 본 발명에 따른 신경회로망 추정기를 이용한 IPMSM의 제어방법은 전류의 크기 뿐만이 아니라 전류 위상각에 대해서도 파라미터 변동을 고려하므로, 정확한 전류 제어 기준치를 산출해 낼 수 있다. 따라서, 부하 변동폭이 크고 넓은 속도 영역에 걸쳐 운전되는 IPMSM에 대해 전류 제어기의 특성을 개선할 수 있는 장점이 있다.

Claims

(a) 전류의 크기와 전류의 위상각에 따라 변동되는 IPMSM의 d,q축 인덕턴스 값을 유한 요소방법으로 구하는 단계;

(b) 상기 단계 (a)에서 얻은 결과를 이용하여 신경회로망을 학습시켜 d,q축 인덕턴스를 추정하도록 하는 신경회로망 추정기를 만드는 단계;

(c) 상기 단계 (b)에서 만들어진 신경회로망 추정기를 이용하여, IPMSM의 d,q축 전류를 입력받아 전류의 크기와 전류의 위상각을 계산한 후, 그 계산에 의해 얻어진 전류크기와 전류위상각에 대해 모든 조건에서 d,q축 인덕턴스를 추정하는 단계; 및

(d) 상기 단계 (c)에서 얻어진 d,q축 인덕턴스 추정치를 IPMSM의 제어 시스템에 반영하여 전류 특성을 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경회로망 추정기를 이용한 IPMSM의 제어 방법.
제 1항에 있어서,

상기 단계(d)에서 d,q축 인덕턴스 추정치를 IPMSM의 제어 시스템의 토오크 추정부, 최대 토오크 및 약계자 제어부, 디커플링 전류 제어부에 각각 반영하는 것을 특징으로 하는 신경회로망 추정기를 이용한 IPMSM의 제어 방법.