동기전동기 구동용 전압원 인버터의 인공 신경망 기반 비선형성 추정

Q: 이 논문에서 정의한 전압원 인버터 비선형성이란 무엇인가?

전압원 인버터 비선형성은 데드 타임, 스위칭 지연 및 전력 소자의 전압 강하로 인해 실제 지령 전압과 인버터를 통해 출력된 전압 사이에 차이가 발생하는 현상이다. 이는 동기전동기 구동 시 제어 성능과 시스템 안정성에 부정적인 영향을 미친다.

Q: 인공 신경망 기반 추정 기법이 전압원 인버터 비선형성 추정에 어떻게 기여하는가?

연구 결과, 인공 신경망 기반 추정 기법은 기존의 부정확할 수 있는 파라미터를 사용하는 수식 기반 방식과 달리, 실시간으로 업데이트되는 인공 신경망을 통해 전압원 인버터의 비선형성을 더 정확하게 추정한다. 이는 잘 설계된 가중 행렬 적응 법칙으로 쇄교 자속 오차를 줄여 비선형성을 보상한다.

정영호; 최경환

학술대회자료

동기전동기 구동용 전압원 인버터의 인공 신경망 기반 비선형성 추정 Neural Network-based Nonlinearity Estimation of Voltage Source Inverter for Synchronous Machine Drives

저자정보: 정영호 (광주과학기술원) 최경환 (광주과학기술원)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2024 제39회 제어로봇시스템학회 학술대회

발행연도: 2024.7

수록면: 312 - 313 (2page)

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동기전동기 구동용 전압원 인버터의 인공 신경망 기반 비선형성 추정

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This paper investigates the concept of using a neural network (NN)-based approach for the nonlinearity estimation of voltage source inverter (VSI) in synchronous machine (SM) drives. The proposed scheme utilizes an NN with one hidden layer to model the VSI nonlinearity, accompanied by an adaptive law that ensures stability and bo ... 전체 초록 보기

#neural network (NN) #online estimation #voltage source inverter (VSI) #synchronous machine (SM) #system identification

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