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한국조명·전기설비학회 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 한국조명·전기설비학회 2009 춘계학술대회 논문집
발행연도
2009.5
수록면
408 - 411 (4page)

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In this paper, conventional PI, fuzzy neural network(FNN) and adaptive learning mechanism(ALM)-FNN for rotor field oriented controlled(RFOC) induction motor are studied comparatively. The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters.
Comparative study of PI, FNN and ALM-FNN are carried out from various aspects which is dynamic performance, steady-state accuracy, parameter robustness and complementation etc. To have a clear view of the three techniques, a RFOC system based on a three level neutral point clamped inverter-fed induction motor drive is established in this paper. Each of the three control technique: PI, FNN and ALM-FNN, are used in the outer loops for rotor speed. The merit and drawbacks of each method are summarized in the conclusion part, which may a guideline for industry application.

목차

Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성 및 모델링
3. ALM-FNN 제어기에 의한 벡터제어 시스템
4. 시스템 성능 및 결과
5. 결론
참고문헌

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