KR20110059690A - 전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법 - Google Patents

전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법에 관한 것으로, 짝수인 3상 이상의 다상을 가지는 SPIMSM의 구조에서 마주보는 상의 역기전력 파형의 위상차를 산출하고, 서로 마주보는 상의 전압/전류의 합을 계측하는 단계와, 상기 계측한 데이터를 2입력(서로 마주보는 상의 전압/전류) 1출력(정상상태의 유무)의 오류 역전파 신경망 알고리즘(back propagation neural network algorithm)을 이용하여 마주보는 상들의 정상상태를 학습시켜 SPIMSM의 고장여부를 진단하는 단계를 포함하여 이루어지는데 있다.

Description

전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법{Method for stator shorted turn fault detection using opposed pair-phase voltage/current of electric motor}
본 발명은 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(Surface Permanent Individual winding Multi-phase Synchronous Motor : SPIMSM)의 고장 진단 방법에 관한 것이다.
생산성의 향상을 위해 생산 공정의 자동화와 고정밀화가 이루어짐에 따라 AC/DC 전동기가 여러 산업에 많이 이용되고 있다. 영구자석 표면 부착형 동기 전동기(Surface Permanent Multi-phase Synchronous Motor : SPMSM)는 회전자(rotor)가 영구자석으로 이루어지고 고정자(stator)가 코어에 권선이 감긴 전기자로 구성되는데, 전동기가 회전하면서 발생하는 역기전력의 모양이 정현파이면 SPMSM, 구형파이면 BLDC(brushless direct current) 전동기로 구분한다.
이러한 장비를 유지하고 관리하기 위한 기존의 관리기술은 주로 고장, 파손이 된 후에 수리하거나 교환하는 사후보수가 주를 이루었다. 그러나 설비의 규모가 대형화 및 고기능화 되면서 고장을 미리 예측하여 사전에 보수하는 예지보전이 요구되기 시작했다. 이는 예기치 않은 고장이 전체 또는 일부 프로세스의 마비로 이어질 수 있어 치명적인 사고와 경제손실을 초래할 수 있기 때문이다. 특히, 고정자의 층간단락 고장진단이 매우 중요하다. 왜냐하면 고정자의 층간단락 고장은 과부하에 의하여 전동기의 온도가 높아져 전동기 권선 중 한 상의 권선이 절연의 열화 또는 취약부위로 인해 같은 상의 권선이 서로 단락되어 소손되는 고장으로 각 상의 전류는 불평형을 이루며 고장의 파급이 빠르게 진행되는 편이라 초기에 진단하고 대처하지 않으면 생산저하와 막대한 경제적 손실을 가져오게 된다.
이와 같은 이유들로 인해, 시간이 지남에 따라 설비의 규모가 대형화 및 고기능화 되면서 장비의 신뢰성과 안정성이 더욱 중요하게 생각되고 있다.
기존 기기의 고장진단의 방법으로는 전압이나 전류를 이용하는 모델기반 기법과 지식기반 기법이 주류를 이룬다.
상기 모델기반 기법은 기기를 포함하는 프로세스의 정확한 모델을 구할 수 있다면 매우 뛰어난 진단 시스템을 구축할 수 있다. 그러나 현장 시스템은 일반적으로 비선형성(non-linearity), 섭동(perturbation), 외란(disturbance) 등을 포함하고 있어서 정확한 모델을 구하기는 쉽지가 않다.
상기 지식기반 시스템은 전문가의 지식을 생성규칙(production rule), 프레임(frame), 객체(object), 명제논리(propositional logic) 등의 일부 또는 전부로 표현한 지식베이스를 기반으로 한다. 이러한 지식기반 기법은 기술자의 지식과 경험의 지식베이스를 기반으로 데이터분석, 상태진단, 작업 스케줄링 분야에 활용이 가능하다. 그러나 이는 기술자의 개인적이고 주관적인 생각에 의해 이루어지는 것으로 정확성에 한계를 가지게 된다.
이와 같은 전압이나 전류를 이용한 전동기 고장진단의 장점은 측정의 일관성, 기계 및 전기적 이상 현상의 정밀 계측 및 진동해석 방식보다 비용이 저렴한데 있다. 특히, 기존의 연구에서는 시계열 특성을 가진 측정 데이터의 정확한 분석을 위해 퓨리에 변환(fourier transform), 웨이블릿 변환(wavelet transform) 등 여러 변환기법을 사용하였다. 그러나 전압이나 전류를 이용한 고장진단의 경우 측정 데이터가 시계열 데이터이므로 원 신호로 진단하는 것이 어려우며, 또한 원 신호 또한 이상적이지 않기 때문에 처리를 위해 여러 변환 방법들이 추가로 사용되어야 하는 문제점이 있다.
또한, 기존의 기기 관리기술은 위에서 설명된 내용과 같이 주로 고장, 파손이 된 후에 수리하거나 교환하는 사후보수가 주를 이루고 있어, 설비의 규모가 대형화 및 고기능화 되면서 고장을 미리 예측하여 사전에 보수하는 예지보전이 계속 요구되고 있어, 이에 따른 필요성이 대두되고 있다.
본 발명의 실시예는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기 및 층간단락 고장을 검출하는 방법으로, 전동기의 마주보는 상의 전압/전류의 합을 이용하여 원 신호의 손실이 최소화된 전문가의 지식베이스를 기반으로 한 기기 고장진단 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 다른 목적은 짝수-다상을 가지는 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(Surface Permanent Individual winding Multi-phase Synchronous Motor : SPIMSM)에 존재하는 마주보는 상의 역기전력 파형의 위상차 특징을 이용하여 대상 전동기인 SPIMSM에 대한 고장을 검출하는 층간단락 고장진단 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 실시예에 따른 또 다른 목적은 전체 상이 독립 권선으로 제작된 저전류/저용량의 독립제어회로로 구동되는 SPIMSM 및 층간단락 고장을 진단하는 층간단락 고장진단 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법의 특징은 짝수인 3상 이상의 다상을 가지는 SPIMSM의 구조에서 마주보는 상의 역기전력 파형의 위상차를 산출하고, 서로 마주보는 상의 전압/전류의 합을 계측하는 단계와, 상기 계측한 데이터를 2입력(서로 마주보는 상의 전압/전류) 1출력(정상상태의 유무)의 오류 역전파 신경망 알고리즘(back propagation neural network algorithm)을 이용하여 마주보는 상들의 정상상태를 학습시켜 SPIMSM의 고장여부를 진단하는 단계를 포함하여 이루어지는데 있다.
바람직하게 상기 오류 역전파 알고리즘은 (A) 학습 입력 패턴을 신경망에 입력하여 출력을 산출하는 단계와, (B) 출력과 목표치의 차이인 오차를 산출하는 단계와, (C) 상기 산출된 오차값을 역방향으로 전파시키면서 출력층의 연결강도 및 은닉층의 연결강도를 변경하는 단계와, (D) 상기 (A) 단계부터 상기 단계를 반복 수행하여 오차를 줄여 마주보는 상들의 정상상태를 학습시키는 단계와, (E) 학습된 신호를 현재의 신호와 비교하고 이 차이를 이용하여 다상 전동기의 고장의 유무를 진단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 전동기의 고장진단 기술의 개발과 체계적인 데이터베이스의 구축으로 설비 고장의 조기발견 및 고장 원인의 진단이 가능해진다.
둘째, 고장에 능동적으로 대처할 수 있을 뿐 아니라, 돌발적인 정지로 이어지는 중대 사고를 미연에 방지할 수 있다.
셋째, 일상의 전동기 운전 상황을 파악하고 고장의 징후를 해석함으로 적절한 보전계획의 수립이 가능해진다.
넷째, 운전정지 및 고장에 의한 경제적 손실, 인명손실의 방지 및 최소화를 도모하고 보수 유지비용의 절감을 통한 경제적 이익을 극대화할 수 있다.
다섯째, 마주보는 상의 전압/전류의 합을 이용하여 원 신호의 손실이 최소화된 고장진단이 가능하므로 기기의 보다 정확하고 빠른 진단이 가능하다.
도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(SPIMSM: surface permanent individual winding multi-phase synchronous motor)의 구동 시스템을 나타낸 블록도
도 2 는 도 1의 스위칭부와 SPIMSM의 연결 구조를 상세히 나타낸 회로도
도 3 은 도 1의 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(SPIMSM)의 구조를 나타낸 구성도
도 4 는 BLDC 전동기와 본 발명에 사용된 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(SPIMSM)의 입력 파형과 역기전력을 나타낸 타이밍도
도 5 는 도 1의 제어부의 구조를 보다 상세히 나타낸 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 구동 시스템의 블록도
도 6 은 복소수 공간 벡터를 이용한 좌표변환 시 실수축을
Figure pat00001
축, 허수축을
Figure pat00002
축이라고 했을 때
Figure pat00003
축 정지좌표계와 6상 정지 좌표계를 나타낸 그래프
도 7 은 정지 좌표계와 회전 좌표계를 표현한 그래프
도 8 은 본 발명의 실시예에 따른 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 층간단락 고장진단 방법을 설명하기 위한 상태도
도 9(a) 내지 9(e)는 SPIMSM에서 마주보는 상의 층간단락 고장이 발생한 역기전력 파형의 변화를 나타낸 그래프
도 10 은 본 발명의 전동기의 고장 진단시 사용되는 오류 역전파 신경망 알고리즘의 구조를 도식적으로 나타낸 도면
본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
본 발명에 따른 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록하며 통상의 지식을 가진자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(SPIMSM: surface permanent individual winding multi-phase synchronous motor)의 구동 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 1과 같이, 구동 시스템은 3상 이상의 짝수개의 다상 전동기가 서로 180도 위상차를 가지는 상(phase)이 존재하는 구조를 갖는 전력반도체 소자의 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(Surface Permanent Individual winding Multi-phase Synchronous Motor : SPIMSM)(300)와, SPIMSM(300) 구동에 필요한 DC 전원을 공급하는 DC 전원부(100)와, 상기 SPIMSM(300)의 회전속도를 감지하는 엔코더(600)와, 외부 사용자의 지령신호 및 상기 엔코더(600)에서 감지된 회전속도에 따른 센서신호를 기반으로 제어신호를 출력하는 제어부(500)와, 상기 제어신호를 입력으로 상기 SPIMSM(300)을 구동시키기 위한 게이트 구동신호를 생성하는 게이트 구동부(400)와, 상기 생성된 게이트 구동신호를 각 전력 반도체소자의 게이트에 선택적으로 스위칭하여 인가하는 스위칭부(200)로 구성된다.
이와 같이 구성된 SPIMSM(300) 구동 시스템은 엔코더(600)에서 SPIMSM(300)의 회전속도가 감지되어 제어부(500)로 센서신호가 전달되고, 제어부(500)는 상기 전달되는 센서신호와 외부 사용자의 지령신호(wr)를 기반으로 사용자가 원하는 속도로 상기 SPIMSM(300)가 회전되도록 제어신호를 출력한다.
도 2 는 도 1의 스위칭부와 SPIMSM의 연결 구조를 상세히 나타낸 회로도로서, 일실시예로서 독립 6상 SPIMSM을 제어하는데 필요한 인버터 스위칭 소자의 연결 구조를 도시한 것이다.
도 2와 같이, 스위칭부(200)는 독립적인 다수 개의 스위칭 소자(Q1~Q4)로 이루어진 풀-브릿지(full-bridge) 회로의 인버터 구조로 구성된다. 그리고 각각의 스위칭 소자(Q1~Q4)는 전력용 반도체인 IGBT, MOSFET, FET 등이 널리 사용된다. 참고로 도 2는 독립 6상 영구자석 표면 부착형으로 스위칭 소자가 총 24개(H-bridge 6개 * 각 bridge당 스위칭 소자 4개)로 구성되지만, 상(phase)에 따라 스위칭 소자의 개수는 변경될 것이다.
그리고 A상은 H브리지에서 각 스위칭소자(Q1~Q4)가 A1+, A1-, A2+, A2- 구동신호에 따라 각각 제어된다. B상은 H브리지에서 각 스위칭소자(Q1~Q4)가 B1+, B1-, B2+, B2- 구동신호에 따라 제어된다. C상은 H브리지에서 각 스위칭 소자(Q1~Q4)가 C1+, C1-, C2+, C2- 구동신호에 따라 제어된다. D상은 H브리지에서 각 스위칭 소자(Q1~Q4)가 D1+, D1-, D2+, D2- 구동신호에 따라 제어된다. E상은 H브리지에서 각 스위칭 소자(Q1~Q4)가 E1+, E1-, E2+, E2- 구동신호에 따라 제어된다. F상은 H브리지에서 각 스위칭 소자(Q1~Q4)가 F1+, F1-, F2+, F2- 구동신호에 따라 제어된다.
이와 같은 구조에서 SPIMSM(300)의 제어는 게이트 구동부(400)에서 출력되는 각 스위칭 소자(Q1~Q4)들을 온/오프 스위칭하기 위한 게이트 구동신호를 통해 이루어진다.
한편, 상기 스위칭 소자 구조인 H 브리지를 구동함에 있어서, Q1-Q4, Q2-Q3으로 짝을 지어 동시에 온/오프하는 스위칭 방법인 양극성 스위칭 방법(bipolar switching)과, 각각의 스위치를 따로 온/오프하여 환류구간을 만들어 스위칭하는 방법인 단극성 스위칭 방법(unipolar switching)으로 나눠질 수 있다. 도 2에서는 상기 단극성 스위칭방법이 도시되어 있으며, 양극성 스위칭방법은 정류(commutation) 구간에서의 특성이 단극성 스위칭 방법에 비해 우수하지만, 전압의 극성이 양극에서 음극으로 변동됨에 따라 단극성 스위칭 방법에 비해 전압충격에 따른 스트레스(stress)가 증가하고, 전류 리플(ripple)이 크다는 단점이 있다.
도 3 은 도 1의 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(SPIMSM)의 구조를 나타낸 구성도이다.
도 3과 같이, SPIMSM(300)은 영구자석으로 이루어진 회전자(rotor)(320)와, 상기 회전자(320)의 내부에 위치하여 돌극치(teeth) 및 슬롯(slot)의 연속적인 배열에 코일이 권선된 구조로 이루어진 고정자(stator)로 구성되며, 3상 이상의 짝수개의 다상 전동기가 각각 서로 180도 위상차를 가지는 상(phase)이 존재하는 구조로 구성된다. 이때 고정자(stator)(310)는 회전자(320)를 제외한 모든 영역을 말한다.
이때, 회전자(rotor)의 외부에 위치하는 것을 외부 회전자(outer rotor) 구조라 하고, 회전자(rotor)가 고정자(stator)의 내부에 위치하는 것을 내부 회전자(inner rotor) 구조라 한다. 도 3은 외부 회전자의 구조로서, 도 3을 참조하여 설명하면, 상기 고정자(stator)(310)는 36개의 돌극치와 36개의 슬롯으로 이루어지고, 36개의 돌극치는 임의로 A, B, C, D, E, F 상 순으로 각각 6개의 돌극치에 코일이 감긴 집중권으로 권선되어 있고, 각 상은 직렬로 권선되어 있다. 이때, 고정자(310)내 A~F상은 6상을 규칙적으로 배치하여 제작되었고, A상 내에 저장성분은 R1, B상 내에 저장성분은 R2, C상 내에 저장성분은 R3, D상 내에 저장성분은 R4, E상 내에 저장성분은 R5, F상 내에 저장성분은 R6으로 정의한다. 각 상의 저항인 R1~R6 은 간략히 전기회로도로 표현하면 오른편에 표시된 회로도와 갔다. 따라서 이와 같은 직렬 결선의 경우 6개의 저항성분(R1 ,R2 ,R3, R4, R5, R6)이 직렬로 연결된 형태로 이루어져있다.
하지만 독립 3상의 경우의 저항성분은 독립 6상의 저항성분이 2배가 되어 상대적으로 저항이 크고, 이에 따라 구동전류가 제한되어 고속 구동이 어려운 문제점이 있다. 즉, 손실은
Figure pat00004
에 비례하는 형태로 발생하는데, 개개의 상을 구성하고 있는 코일의 저항값이 높은 3상 전동기는 그 저항 손실 역시 높아 고효율의 운전이 불가능하다.
도 4 는 BLDC 전동기와 본 발명에 사용된 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(SPIMSM)의 입력 파형과 역기전력을 나타낸 타이밍도이다, 본 명세서에서는 SPIMSM에 한정하여 설명한다.
일반적인 영구자석 표면 부착형 동기 전동기(SPMSM)는 회전자(rotor)(320)가 영구자석으로 이루어지고, 고정자(stator)(310)가 코어에 권선이 감긴 전기자로 구성되는데, 전동기가 회전하면서 발생하는 역기전력의 모양이 정현파이면 SPMSM, 구형파이면 BLDC로 구분한다. 도 4의 (a)는 BLDC에 대한 파형이며, 도 4의 (b)는 SPIMSM에 대한 파형이다. 본 명세서의 전동기는 SPIMSM으로서 역기전력이 정현파이고 고정자(stator)에 감겨있는 권선의 입력 전류역시 정현파 전류가 입력되어 구동된다.
도 5 는 도 1의 제어부의 구조를 보다 상세히 나타낸 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 구동 시스템의 블록도이다.
도 5와 같이, 제어부(500)는 벡터제어 기법을 기반으로 좌표변환을 이용해 입력되는 다상의 전류 제어변수(iabcdefs) 및 엔코더(600)에서 출력되는 회전속도에 따른 센서신호(θr)를 입력받아, d-q축 변환기(520)를 통해 d-q축 전류신호로 변환하여 d축 제어기(PI제어기)(511)와 q축 제어기(PI제어기)(512) 2개의 제어기를 이용하여 변환된 d-q축 전압신호(
Figure pat00005
)(
Figure pat00006
)를 다상 제어변환기(530)를 통해 다상의 제어변수(
Figure pat00007
)로 출력한다. 그러면, 게이트 구동부(400)는 상기 제어부(500)내의 다상 제어변환기(530)에서 출력되는 다상의 전압 제어변수(
Figure pat00008
)를 입력받아 전력반도체 소자를 구동하기 위한 게이트 구동신호를 생성하여 스위칭부(200)의 각 전력 반도체소자의 게이트에 게이트 구동신호를 인가하여 SPIMSM(300)의 구동을 제어하게 된다.
이처럼, 상기 제어부(500)는 좌표변환을 이용한 벡터 제어기법을 사용하는데, 본 발명에서 제안한 좌표변환을 이용한 벡터제어 기법은 기존 산업계 전발에 걸쳐 널리 사용되고 있는 3상 Y결선 일반적인 영구자석 부착형 동기 전동기(PMSM)의 제어기법과 동일하게 최종 제어기법으로 응용할 수 있다.
상기 좌표변환은 벡터 제어 과정에 있어서 필수적인 사항으로서, 전동기(300)가 정지하고 있는 경우를 제외하고는 수학식 1과 같은 전동기 고정자(stator)(310)의 전압 방정식에서와 같이 교류 전동기의 전기적 모델은 시변 계수를 갖는 미분 방정식(time varying differential equation)으로 표현된다. 그러나 이러한 시변 계수를 갖는 미분 방정식의 해석은 쉽지 않기 때문에 전기적 모델을 시불변 계수를 갖는 미분 방정식으로 전환하여 해석 및 제어를 간략화한다.
Figure pat00009
상기 수학식 1 은 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(SPIMSM)의 고정자 전압 방정식이며,x는 a, b, c, d, f 이고, ex는 각상의 역기전력이다. 이때, 자기 및 상호 인덕턴스를 동기 인덕턴스 L로 정의한다.
영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(SPIMSM) 역시 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있는 3상 PMSM과 동일하게 복소수 공간 벡터 수식으로 간단하게 분석될 수 있고, 6상 공간벡터 정의 식은 다음 수학식 2와 같다.
Figure pat00010
이때, a, c, e상과 d, f, b상은 180도 위상차를 가지는 3상 전압 벡터로 볼 수 있기 때문에 영상분은 다음 수학식 3과 같이 정의 한다.
Figure pat00011
도 6 은 복소수 공간 벡터를 이용한 좌표변환 시 실수축을
Figure pat00012
축, 허수축을
Figure pat00013
축이라고 했을 때
Figure pat00014
축 정지좌표계와 6상 정지 좌표계를 나타낸 그래프이다.
Figure pat00015
축 성분은
Figure pat00016
축과
Figure pat00017
축의 3차원 공간상에서 서로 직교하는 축이다. 전동기(300)에서 기계적 출력 발생에 기여하는 항은
Figure pat00018
와
Figure pat00019
축 성분이고
Figure pat00020
축 성분은 손실에만 나타난다.
이어 상기 수학식 2 에서 1/3은 d-q변환 전/후의 실효값을 같게 해주는 계수다. 따라서 수학식 2를 실수부와 허수부로 나누어 정리하면 다음 수학식 4와 같다.
Figure pat00021
수학식 4와 같이, 실수부와 허수부를 가지는
Figure pat00022
를 복소수 공간벡터
Figure pat00023
축과
Figure pat00024
축 행렬로 표현한다면,
Figure pat00025
축과
Figure pat00026
축 성분은 수학식 5와 같이 변환 행렬 T(θ)를 θ가 0일 때의 변환행렬 T(0)를 이용하여 나타낼 수 있다.
Figure pat00027
이때, 6상 좌표계의 변수를 임의의 각속도 ω로 회전하는
Figure pat00028
축 회전좌표계 변수로의 변환은 T(θ)를 이용하여 바로 변환할 수 있지만, 벡터 제어 시에는 간편한 변환을 위해서 정지 좌표계의
Figure pat00029
축 변수로부터 수학식 6과 같이 회전 행렬을 이용하여 변환한다.
Figure pat00030
또한, 6상 좌표계의 변수를 임의의 각속도 ω로 회전하는
Figure pat00031
축 회전 좌표계 변수로의 변환은 T(θ)를 이용하여 바로 변환할 수 있지만, 벡터 제어 시에는 간편한 변환을 위해서 정지 좌표계의
Figure pat00032
축 변수로부터 수학식 6과 같이 회전행렬을 이용하여 변환한다. 도 7 은 정지 좌표계와 회전 좌표계를 표현한 그래프로서, 3상과 6상 모두 동일하다.
따라서
Figure pat00033
축 회전좌표계에서 6상 정지좌표계의 변환은 위의 과정을 반대로 수행함으로서 얻어질 수 있는데, 다음 수학식 7은
Figure pat00034
축 회전좌표계를
Figure pat00035
축 정지좌표계로의 변환을 나타내고, 다음 수학식 8, 수학식 9는
Figure pat00036
축 정지좌표계를 6상 고정 좌표계로의 변환을 나타내고 있다.
Figure pat00037
Figure pat00038
Figure pat00039
이와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기에서 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법을 설명하면 다음과 같다.
도 8 은 본 발명의 실시예에 따른 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 층간단락 고장진단 방법을 설명하기 위한 상태도이다.
도 8과 같이, 정상상태의 상(phase)과 마주보는 상(phase)의 전압/전류의 신호를 홀센서로 계측하여 2입력 1출력의 오류 역전파 신경망 알고리즘(back propagation neural network algorithm)으로 정상상태를 학습을 시킨 후 나온 결과 값과 현재의 신호를 비교하여 정상상태와 고장상태를 판별하는 과정을 수행한다.
도 9(a) 내지 도 9(e)는 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(SPIMSM)에서 마주보는 상(120도, 300도)의 층간단락 고장이 발생한 역기전력 파형의 변화를 나타낸 그래프이다.
도 9(a)는 120도 상의 전류 파형을 나타낸 그래프이고, 도 9(b)는 300도 상의 전류 파형을 나타낸 그래프로서, 마주보는 두 상(120도, 300도)의 전압/전류 합은 도 9(c)와 같이 층간단락 고장이 발생한 시점(A) 이후부터 불평형된 역기전력 파형이 계측된다. 도 9(d)는 마주보는 두 상(120도, 300도)의 전압/전류 합을 하나의 그래프로 표시한 그래프이고, 도 9(e)는 불평형된 역기전력 파형을 보다 확대하여 표시한 그래프이다.
이처럼 마주보는 상(120도, 300도)의 층간단락 고장이 발생하게 되면, 도 9(c)의 후반부 또는 도 9(e)와 같이 불평형된 역기전력 파형이 발생되게 되므로, 마주보는 상(A)(B)의 전압/전류의 합이 0인 경우에는 정상상태로, 불평형된 역기전력 파형이 발생되면 고장상태로 판별한다.
도면을 참조하여 정상상태와 고장상태의 판별과정을 좀 더 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 목적은 설비의 규모가 대형화 및 고기능화 되면서 고장 발생 여부, 고장의 원인을 규명하는데, 고장을 미리 예측하여 사전에 보수하는 예지보전을 수행하기 위한 방법 중에 하나이다. 전압이나 전류를 이용한 고장진단의 경우 측정 데이터가 시계열 데이터이므로 원 신호로 진단하는 것이 어려우며 원 신호 또한 이상적이지 않기 때문에 처리를 위해 변환과 같은 방법들이 사용되고 있다.
일반적인 전동기의 회전원리는 축에 자석을 고정시켜서 자유로이 회전할 수 있도록 하고 N극을 회전시키면 축에 붙어 있는 자석의 S극이 밖에서 회전하고 있는 N극에 흡인되어 N극을 따라서 회전하기 때문에 축이 회전하는 원리를 가진다. 각 상의 코일은 등 간격으로 배치되며, 그 축의 중심에 막대자석을 놓고 돌리면 자석의 N극이 하나의 코일에 접근함에 따라 전압이 서서히 증가하여 코일의 중심에 올 때 코일에 최고의 전압이 유기되며 자석이 중심에서 멀어지면 유기되는 전압은 점점 작아진다.
이 원리로 다른 상의 코일에 발생하는 전압은 동일한 형상으로 시간적 간격만 다르게 즉, 전동기는 위상차를 가지고 상회전을 하게 된다.
따라서 다상 전동기의 전압을
Figure pat00040
, 다상 전동기의 순시 전류를
Figure pat00041
, 주파수를
Figure pat00042
, 상의 개수를
Figure pat00043
,
Figure pat00044
이라 할 때, 전압의 위상차(E) 및 전류의 위상차(I)는 다음 수학식 10으로 표현된다.
Figure pat00045
Figure pat00046
상기 수학식 10과 같이 전압, 전류의 위상차가 형성하게 되면, 짝수개의 상을 가지는 전동기의 경우는 반드시 마주보는 상을 가지게 됨을 알 수 있다. 상기 원리를 이용하면 이상적인 경우에 고장이 일어나지 않은 전동기의 서로 마주보는 상의 전압/전류의 합은 위상이 대칭되므로 0이 되며 반대로 고장이 일어난 상과 마주보는 상의 전압/전류 합은 불평형이 일어나게 된다.
그리고 마주보는 상의 전압/전류 합을 통해 계측한 데이터를 2입력(서로 마주보는 상의 전압/전류) 1출력(정상상태의 유무)의 오류 역전파 신경망 알고리즘(back propagation neural network algorithm)을 이용하여 학습시킨다.
상기 오류 역전파 알고리즘은 짝수개의 다상 전동기의 경우 마주보는 상이 반드시 있기 때문에 각각의 데이터를 학습시키고, 마주보는 상들의 정상상태를 규정하기 위한 알고리즘으로서, 도 10에서 2입력 1출력의 오류 역전파 신경망 알고리즘(back propagation neural network algorithm)의 구조를 도식적으로 나타내고 있다.
이와 같은 상기 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신경망의 학습은 크게 3 단계로 이루어진다.
먼저, 1 단계로는 다음 수학식 11을 참조하여 학습 입력 패턴을 신경망에 입력하여 출력을 구한다.
Figure pat00047
이때, v, w 는 작은 랜덤 값, p는 학습 패턴 쌍의 개수이고, k의 초기값은 1이고, k가 p가 될 때 까지 출력을 계산한다.
이어, 2 단계는 다음 수학식 12를 참조하여 출력과 목표치의 차이 즉, 오차를 구한다.
Figure pat00048
마지막으로, 3 단계는 다음 수학식 13을 참조하여 오차값을 역방향으로 전파시키면서 출력층의 연결강도 및 은닉층의 연결강도를 변경한다.
Figure pat00049
이처럼 3 단계가 모두 끝나면, 다시 1 단계로 가서 반복하는 과정을 수행하여 오차를 줄인다.
그리고 오차가 현저히 줄어 학습이 완료되면, 학습된 신호를 현재의 신호와 비교하고 이 차이를 이용해 다상 전동기의 고장의 유무를 진단하게 된다.
이처럼 상기 오류 역전파 신경망 알고리즘은 수집된 데이터로부터 반복적인 학습과정을 거쳐 데이터에 내재 되어있는 패턴을 찾아내는 모델링 기법으로써 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있으며 각각의 뉴런에 마디를 연결하는 강도(weight)값을 지정하여 모델을 설정하고 반복 학습하여 실제 값과 오차가 최소화 된 결과를 출력하게 된다. 이러한 오류 역전파 신경망 알고리즘은 이산형, 연속형 변수 모두 사용 가능하며 기법을 적용할 수 있는 영역이 폭넓으며 상용화된 데이터 마이닝 제품이 많으며 제품 선택의 폭이 넓은 장점이 있다.
한편, 본 발명에 따른 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기(Surface Permanent Individual winding Multi-phase Synchronous Motor : SPIMSM)의 구조는 각 상이 독립된 형태로 3상 이상의 다상 구조를 가진다.
시스템의 대용량화 되면서 각 상에 입력하는 전류의 용량도 커지나 전류의 제곱에 비례하게 손실이 증가하며, 전동기를 구동하기 위한 스위칭 소자의 가격 역시 증가하게 되지만, 이러한 높은 전류를 여러 개의 상으로 분산시킴으로써 전체출력은 높이고, 한 상당 부담하는 전류의 크기를 줄여줌으로서 손실이 줄어들게 되고, 회로병렬이나 소자 병렬 등의 복잡한 구조가 불필하게 되며, 3상의 경우 한상이 고장나게 되면 전력각이 90도가 넘게 되면서 전동기의 운전이 정지한다.
하지만 본 발명과 같이 전동기가 3상(phase) 이상의 다상의 경우, 한 상을 손실하여도 90도 이내의 전력각이 존재하므로 전동기가 정지하지 않고 지속적인 운전이 가능하여 신뢰성을 확보할 수 있다. 또한 독립상의 경우 스위칭소자의 고장으로 인하여 전동기의 이상동작을 발생시킬 경우 고장난 상(phase)의 스위칭 소자만을 독립적으로 분리 및 교체가 가능하다. 마지막으로 상(phase)의 수를 짝수로 제작하게 되면 서로 180도 위상 차이를 가지는 상이 존재하게 되므로 전동기의 권선고장의 위치를 간편하게 판별할 수 있다.
상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (4)

  1. 짝수인 3상 이상의 다상을 가지는 SPIMSM의 구조에서 마주보는 상의 역기전력 파형의 위상차를 산출하고, 서로 마주보는 상의 전압/전류의 합을 계측하는 단계와,
    상기 계측한 데이터를 2입력(서로 마주보는 상의 전압/전류) 1출력(정상상태의 유무)의 오류 역전파 신경망 알고리즘(back propagation neural network algorithm)을 이용하여 마주보는 상들의 정상상태를 학습시켜 SPIMSM의 고장여부를 진단하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 전압, 전류의 위상차는 수식
    Figure pat00050
    ,
    Figure pat00051
    를 통해 산출되고, 따라서 다상 전동기의 전압을
    Figure pat00052
    , 다상 전동기의 순시 전류를
    Figure pat00053
    , 주파수를
    Figure pat00054
    , 상의 개수를
    Figure pat00055
    ,
    Figure pat00056
    인 것을 특징으로 하는 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 오류 역전파 알고리즘은
    (A) 학습 입력 패턴을 신경망에 입력하여 출력을 산출하는 단계와,
    (B) 출력과 목표치의 차이인 오차를 산출하는 단계와,
    (C) 상기 산출된 오차값을 역방향으로 전파시키면서 출력층의 연결강도 및 은닉층의 연결강도를 변경하는 단계와,
    (D) 상기 (A) 단계부터 상기 단계를 반복 수행하여 오차를 줄여 마주보는 상들의 정상상태를 학습시키는 단계와,
    (E) 학습된 신호를 현재의 신호와 비교하고 이 차이를 이용하여 다상 전동기의 고장의 유무를 진단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법.
  4. 제 1 항 또는 제 3 항에 있어서,
    상기 SPIMSM의 고장여부를 진단은 서로 마주보는 상(phase)의 전압/전류의 합이 0(zero)이 되는 상태를 정상 상태라 진단하고, 나머지를 고장 상태라 진단하는 것을 특징으로 하는 독립결선 구조를 가진 영구자석 표면 부착형 독립권선 다상 동기 전동기의 마주보는 상의 전압/전류를 이용한 층간단락 고장진단 방법.
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