KR20080079133A - 신경회로망이 적용된 보조치가 구성된 공작기계용리니어모터 - Google Patents

Abstract

본 발명은 신경회로망이 적용된 보조치가 구성된 공작기계용 리니어모터에 관한 것으로, 보다 상세하게는 단부효과에 의한 디텐트력을 감소시키기 위하여 가동자의 단부에 보조치를 설치하고, 설치되는 보조치의 최적설계를 위하여 신경회로망을 적용한 신경회로망이 적용된 보조치가 구성된 공작기계용 리니어모터에 관한 것이다.

Description

신경회로망이 적용된 보조치가 구성된 공작기계용 리니어모터{Linear motor for machine tool structured auxiliary-teeth applied nerve-circuit network}

도 1은 가동 영구자석형 PMLSM의 구조와 자속분포도.

도 2는 가동 코일형 PMLSM의 구조와 자속분포를 나타낸 자속분포도.

도 3은 시작기의 사양을 나타낸 표.

도 4는 가동 코일형 PMLSM의 시작기를 나타낸 사진.

도 5는 영구자석의 기울기 적용을 나타낸 사진.

도 6은 기울기에 따른 디텐트력 특성을 나타낸 그래프.

도 7은 신경회로망의 흐름도.

도 8은 보조치의 설계변수를 나타낸 개요도.

도 9는 목적함수에 대한 설계변수의 변화범위와 제약조건을 나타낸 표.

도 10은 신경회로망의 목적함수를 선정하기 위하여 두 가지 형태의 디텐트력 예를 나타낸 그래프.

도 11은 모델 절점 이동기법의 적용과정을 나타낸 개요도.

도 12는 신경회로망의 기본 구조를 나타낸 개요도.

도 13은 신경회로망의 출력 예를 나타낸 표.

도 14는 기본모델과 디텐트력 감소를 위해 보조치를 설치한 최적모델의 추력 특성 해석결과와 실험치를 비교한 그래프.

도 15는 추력의 고조파 분석결과를 나타낸 그래프.

도 16은 기본모델과 최적모델의 디텐트력 특성을 비교한 그래프.

도 17은 부하 각 90°에서 정상상태 운전특성을 나타낸 그래프.

최근, PMLSM은 종래의 회전기를 이용하여 직선운동으로 변환하는 시스템보다 높은 효율성과 정밀 제어성 및 높은 에너지 밀도 등의 특성으로 인하여 전기 철도, 반송 시스템, 반도체 제조장비 등과 같은 FA분야는 물론 사무자동화에 이르기까지 널리 이용되고 있다.

그러나 PMLSM은 구조적인 특성으로 인하여 필연적으로 디텐트력이 발생하게 되는데, 이러한 디텐트력은 전동기의 추력 맥동으로 작용하여 제어성능을 저하시킴은 물론 기기의 소음과 진동을 발생시키는 등의 많은 악영향을 끼친다.

따라서, 기기의 제반특성을 향상시키기 위한 디텐트력 감소는 필수적이고 이를 위한 많은 연구가 수행되었다.

PMLSM의 디텐트력은 영구자석과 전기자의 슬롯-치 구조에 의해 발생하는 디텐트력과 단부효과에 의해 발생하는 디텐트력으로 크게 나눌 수 있으며, 이 단부효과에 의한 디텐트력은 기기의 용량이 작을수록 두드러지게 나타난다.

슬롯-치 구조에 의한 디텐트력은 영구자석이나 슬롯에 기울기를 주는 방법이 나 반폐 슬롯을 사용하는 방법 등으로 제거시킬 수 있다.

그러나 단부효과에 의한 디텐트력은 가동 영구자석형 PMLSM의 경우 가동자의 단부에 보조극을 설치하여 감소시킬 수 있지만, 가동 코일형 PMLSM의 경우에는 단부효과에 의한 디텐트력이 가동 영구자석형 PMLSM보다 더 크게 발생함에도 불구 하고 이를 감소시키기 위한 연구가 아직까지 미비한 실정이다.

따라서, 본 발명의 명세서에서는 단부효과에 의한 디텐트력을 감소시키기 위하여 가동자의 단부에 보조치를 설치하였으며, 설치되는 보조치의 최적설계를 위하여 신경회로망을 적용하여 가동 코일형 PMLSM의 운전특성을 향상시키기 위해 추력의 리플로 작용하는 단부효과에 의한 디텐트력의 새로운 저감법을 제시하는데 그 목적이 있다.

본 발명은 신경회로망이 적용된 보조치를 설치한 공작기계용 리니어모터에 관한 것으로, 보다 상세하게는 단부효과에 의한 디텐트력을 감소시키기 위하여 가동자의 단부에 보조치를 설치하고, 설치되는 보조치의 최적설계를 위하여 신경회로망을 적용한 신경회로망이 적용된 보조치가 구성된 공작기계용 리니어모터에 관한 것이다.

이하 첨부한 도면에 의해 상세히 설명하면 다음과 같다.

PMLSM은 고정자와 가동자의 구조에 따라 가동코일형(moving coil type)과 가동 영구자석형(moving magnet type)으로 나누어지며 도 1과 도 2에 가동자 구조에 따른 PMLSM의 구조와 FEM을 이용한 자속분포 해석결과를 나타내었다.

본 명세서에서는 단부효과가 PMLSM에 미치는 영향을 평가하기 위하여 먼저 가동자의 구조에 따른 PMLSM의 자속분포 특성을 검토하였다.

PMLSM해석은 계산시간이나 해석상의 편의를 위해 주기모델로 해석하는 경우가 대부분이나 본 발명에서는 PMLSM의 가동자의 단부와 고정자 사이에서 발생하는 단부효과를 규명하기 위하여 해석영역 전체를 모델링 하였다.

도 1과 도 2에서 알 수 있듯이 PMLSM의 구조에 따라 자속분포는 크게 차이가 난다.

도 1의 가동 영구자석형에서는 가동자가 영구자석으로 구성되어 있어 가동자의 단부에서 누설자속이 거의 발생하지 않는다.

그러나 도 2의 가동 코일형에서는 가동자는 코일로 구성되고 고정자가 영구자석이므로 가동자의 단부와 영구자석 사이에 누설자속이 크게 발생하게 된다.

이러한 누설자속은 단부효과에 의한 디텐트력의 가장 큰 원인이 되며, 이로 인해 소음과 진동이 발생할 뿐만 아니라 기기의 모든 제반특성이 저하된다.

본 발명의 명세서에서는 가동 코일형 PMLSM을 해석모델로 선정하였다.

도 3에 본 명세서에서의 해석모델인 가동 코일형 PMLSM의 기본 설계치수와 전기적 사양을 나타내었으며, 시작기는 도 4에 나타내었다.

슬롯-치 구조에 의한 디텐트력의 저감기법으로는 영구자석의 자극폭 조절법, 자극배치 조정법, 반 폐슬롯 구조, 영구자석 및 슬롯의 기울기 시행 등과 같은 방법들이 있다.

따라서, 본 명세서에서는 슬롯-치 구조에 의한 디텐트력을 최소화하기 위해 영구자석에 기울기를 적용하는 방법을 이용하였다.

도 5에 고정자의 영구자석에 극간격의 1/3만큼 기울기를 시행한 시작기의 고정자 부분을 나타내었다.

그리고 기울기에 따른 디텐트력 특성은 도 6에 나타내었다.

영구자석에 기울기를 시행한 모델에서는 디텐트력이 대폭 감소하였다.

그러나 여전히 디텐트력은 피크값이 약 9N정도 존재하고 있다.

이것은 단지 영구자석에 기울기를 적용하는 것만으로는 단부효과에 의한 디텐트력을 최소화시킬 수 없다는 것을 입증한다.

그러나 가동 코일형 PMLSM의 경우 이러한 단부효과에 의한 디텐트력을 감소시키기 위한 연구가 아직까지 미비한 수준이다.

따라서, 기기의 제반 특성에 악영향을 미치는 단부효과에 의한 디텐트력을 저하시키고 가동자의 코일도 보호할 수 있도록 가동자의 단부에 보조치를 설치하는 새로운 방안을 제안하였으며 보조치의 최적설계를 수행하였다.

최적 설계는 주어진 설계변수의 개수와 변화에 따라 목적함수와 제약함수 값들을 구하는 과정이 많이 필요하다.

따라서, 만일 유한요소법을 이용하여 목적함수와 제약함수를 계산하게 되면 최적 설계변수의 선정에 상당한 시간이 소요된다.

그러나 신경회로망에 의하여 최적화 과정 중에서 변화하게 되는 설계변수들에 대한 목적함수와 제약함수 값들을 추정하여 구하면 유한요소법에 비하여 계산시 간을 많이 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 설계변수에 의해 결정되는 해석영역에 대하여 리모델링과 요소분할을 할 필요가 없는 장점이 있다.

본 발명에서는 이러한 많은 장점을 가지는 신경회로망을 이용하여 설치되는 보조치의 최적설계를 수행하였다.

신경회로망을 학습시키기 위한 데이터는 유한요소해석을 통해 구하였고, 그 과정은 도 7에 나타내었다.

가동 코일형 PMLSM의 추력은 전자기력과 가동자의 슬롯과 고정자의 영구자석 사이에 작용하는 디텐트력 뿐만 아니라 가동자 철심 단부와 고정자의 영구자석 사이에 작용하는 힘(단부효과에 의한 디텐트력)으로 나타난다.

영구자석의 자속에 의해 철심단부에 작용하는 단부효과에 의한 디텐트력은 정속운적시에는 슬롯과 영구자석에 의한 디텐터력보다 상대적으로 큰 추력 맥동으로 작용함으로 PMLSM의 위치정밀도와 속도제어에 큰 영향을 준다.

따라서, 운전특성에 악영향을 미치는 단부효과에 의한 디텐트력을 최소화하기 위해 기본모델의 여러 가지 설계 치수들을 고려하여 보조치의 설계 변수를 선정하였다.

선정된 설계 변수는 주치와 보조치 사이의 이격거리(d), 보조치의 높이(h), 보조치의 폭(W)의 세 가지이며, 도 8 보조치의 설계변수에 도식적으로 나타내었다.

도 9는 목적함수에 대한 설계변수의 변화 범위와 제약조건을 표이다.

설계변수의 범위는 기본모델 주치의 폭과 높이, 슬롯폭등 여러 가지 변수들을 고려하여 최소의 디텐트력을 가지는 보조치를 설계하기 위해 선정하였으며, 제 약조건은 기본모델 이상의 추력, 즉 400N 이상으로 설정하였고, 디텐트력은 발생추력의 1.5% 미만으로 설정하였다.

도 10은 신경회로망의 목적함수를 선정하기 위하여 두 가지 형태의 디테트력 예를 나타낸 그래프이다.

도 10에서 (A)의 경우는 특정한 일부분에서 디테트력의 피크치가 크게 발생하는 형태이며, (B)의 경우는 피크치는 (A)의 경우보다 작지만 디텐트력이 (+), (-)값으로 급변하는 경우이다.

(B)형태의 티텐트력이 피크치는 작으나, 정·역방향으로 디텐트력이 발생하여 추력리플이 크게 되어 정밀제어에 약 영향은 미침은 물론 진동, 소음도 크게 발생시키게 된다.

따라서, 디텐트력을 근본적으로 최소화하기 위해서는 디텐트력의 피크치는 물론 디텐트력의 적분값의 절대치도 최소화 시켜야됨으로 본 명세서에서는 목적함수로 디텐트력의 피크치와 적분값의 절대치를 선정하였다.

유한요소법은 복잡한 형성과 재질의 비선형성을 고려할 수 있고 해석결과도 신뢰성이 높은 장점이 있다.

그러나 기기의 성능개선을 위한 형상 및 치수변화와 관련된 설계변수의 변화에 따른 특성해석을 수행하는 경우 각각의 설계변수 변화에 따른 해석 모델의 모델링, 재질정수 입력 및 요소분할 등의 전처리 작업이 요구되기 때문에 특성해석에 많은 시간과 노력이 필요하다.

이러한 단점을 극복하기 위하여 초기 모델링 데이터(절점, 선, 영역 등)를 이동시킨 후 요소분할을 통하여 각각의 설계변수 변화에 따른 전처리 데이터를 생성하도록 하였으며, 이는 치수의 변화가 빈번한 최적화 과정에 매우 효과적이다.

도 11은 모델 절점 이동기법의 적용과정을 나타낸 개요도로서, 먼저 치수를 가변하고자 하는 해석모델의 모델링 및 재질정수 입력이 선행되어야 한다.

그리고 해석 모델에서 이동하고자 하는 개체(절점, 선, 이동라인 등)에 대한 정보를 스크립트 형태로 작성한다.

이동 개체의 생성시 개체 이동 후 초기 요소분할에 쓰이는 절점 간격의 변화를 방지하기 위하여 고정 절점 간격을 유지하도록 한다.

이동모델은 개체의 이동정보를 사용하여 초기 모델링 데이터를 형성한 후 미리 입력된 재질정수를 이용하여 자동으로 생성된다.

모델 절점 이동기법에 의한 생성모델은 요소 분할 후 특성해석에 이용될 수 있으며 개체이동 정보를 변경함으로써 새로운 치수나 형상을 가진 해석모델의 반복적인 생성이 가능하다.

따라서, 개체이동 정보의 입력, 요소분할과 특성해석을 일괄처리(batch process)하도록 하여 모델링과 전처리의 번거로움을 줄이고 해석시간을 단축시킬 수 있다.

본 명세서에서는 모델 절점 이동기법을 사용하여 보조치의 형상변화에 대한 특성해석을 수행하였다.

이러한 방법을 적용함으로써 보조치의 형상변화에 따른 모델링 및 재질정수 입력의 반복작업을 피하면서 빠른 해석이 가능할 뿐만 아니라 전·후처리 과정을 일괄 처리하여 해석의 효율을 많이 증가시킬 수 있다.

그러나 해석모델 생성 후의 요소 분할을 필요로 하며 복잡한 형상에 대한 치수 변경 시 이동 개체의 선정에 주의해야 한다.

최적 설계를 위한 신경회로망의 데이터는 2D FEM을 이용하여 구하였고, 도 12의 신경회로망의 기본구조를 나타낸 개요도로서 신경회로망을 도식적으로 나타내었다.

신경회로망의 구성은 도 12와 같이 은닉층을 3층, 각 은닉층의 뉴런수는 60개로 한 MLP(multi-layer perceptron)형 신경회로망을 사용하였다.

즉, 신경회로망은 5층 3-60-60-60-2로 구성하였으며 오차역전파 학습법(feed-forward error back-propagation algorithm)에 의하여 반복학습을 하였다.

여기서, 입력은 3개의 설계변수이고 출력은 앞서 선정한 목적함수인 디텐트력의 피크치와 적분치 절대값이다.

2D FEM을 통한 학습 데이터를 사용하여 평균 학습 오차가 1% 이내로 수렴할 때까지 학습 된 신경회로망에 임의의 설계변수를 입력하여 구한 출력을 피크치와 적분의 절대치의 순서로 도 13에 나타내었다.

신경회로망을 적용한 결과로부터 최소의 디텐트력을 가지는 보조치의 설계변수는 실제 제작 오차를 고려하여 이격거리 (d)가 11.0mm, 보조치의 높이 (h)가 22.0mm, 보조치의 폭(w)이 4.9mm로 선정하였다.

신경회로망을 통한 최적화 수행결과 선정된 보조치의 최적모델을 2D FEM을 적용하여 특성해석을 수행하였다.

도 14는 기본모델과 디텐트력 감소를 위해 보조치를 설치한 최적모델의 추력특성 해석결과를 실험치를 비교한 것이다.

최적 모델의 경우 추력의 피크값이 446.3N으로 기본모델의 피크값 436.N 보다 10N정도 증가하였고, 로드셀(model. SBR-200L, cap. 200kgf, CAS Co. Ltd)를 이용하여 측정한 실제 실험치도 438.0N으로 오차가 거의 발생하지 않았다.

또한, 도 15에서 보는 바와 같이 추력의 고주파 분석결과는 최적모델의 왜형률이 2.55%로 기본모델의 4.11%보다 많이 감소하였으며 이는 단부효과에 의한 디텐트력의 영향이 감소하였기 때문이다.

도 16은 기본모델과 디텐트력 특성을 비교한 그래프이다.

기본모델의 디텐트력 피크값이 9.18N에서 최적화를 수행한 결과 5.38N으로 감소하였다.

이는 최적화된 보조치로 인하여 단부효과가 감소하였기 때문이다.

또한, 기본모델에 대한 시험치도 로드셀(model. UU-K010, cap. 10kgf, DACELL Co. Ltd)을 이용하여 수행하였으며 피크치는 9.1N으로 오차가 거의 발생하지 않았으며 그 양상 또한 대동소이하였다.

실험치와 이론치의 오차는 실험 오차이다.

도 17은 부하 각 90°에서 정상상태 운전특성을 비교한 그래프이다.

도 17에서 알 수 있듯이 기본모델의 경우 리플율이 8.55%로 정상상태 운전시에 추력 리플이 크게 나타나고 있다.

반면에 최적 모델의 경우 리플율이 4.27%로 거의 리플이 없는 운전특성을 나 타내고 있다.

영구자석의 기울기 시행과 보조치의 설치로 디텐트력이 크게 제거되어 정속 운전시에는 리플이 거의 발생하지 않는 운전특성을 도출하였다.

상술한 바와 같이 본 발명의 신경회로망을 적용한 차세대 공작기계용 리니어모터 시스템은 먼저 슬롯-치 구조에 의한 디텐트력은 고정자의 영구자석에 기울기를 적용함으로써 최소화하였고, 가동자의 단부와 영구자석 사이에서 작용하는 단부효과에 의한 디텐트력은 보조치를 설치하는 새로운 방법으로 효과적으로 저감하였다.

또한, 설치되는 보조치의 최적설계를 위해 신경회로망을 도입하여, 본 발명에 적용한 신경회로망을 이용한 최적설계는 설계변수에 대한 목적함수 및 원하는 출력값들을 정확히 추정하였으며, 본 명세서에서 제시한 방법에 의한 추정값과 유한요소해석을 통해 구한 값을 비교해 본 결과 오차는 매우 적었다.

그리고 최적 모델과 기본모델의 특성을 2D-FEM을 통하여 해석하고 비교함으로써 본 명세서에서 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.

비교 결과 보조치 최적화 모델의 경우 디텐트력이 영구자석에 단순히 기울기를 적용한 기본 모델에 비하여 41.5% 정도 감소한 것으로 나타났다.

따라서, 본 발명에서 제안한 방법을 PMLSM의 최적설계 방법으로 적용한다면 보다 효과적인 공작기계용 리니어모터를 설계할 수 있다.

Claims (1)

1. 공작기계용 리니어모터에 있어서,

   상기 리니어모터는 디텐트력을 감소하기 위하여 가동자의 단부에 보조치를 설치하였으며, 설치되는 보조치의 최적설계를 위하여 신경회로망을 적용한 것이 특징인 신경회로망이 적용된 보조치가 구성된 공작기계용 리니어모터.

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