Active magnetic bearing(AMB) is an electromagnetic device which levitates the rotor without mechanical contact by using the controlled electromagnetic force. Since the attractive electromagnetic force inherently makes the system unstable, the feedback control loop is always required for stable levitation state. The AMB system has been widely used in industry due to its numerous advantages such as no mechanical friction and wear, no lubrication requirement, high peripheral speed, low energy consumption, high precision operation, adjustable stiffness and damping, continuous operating condition monitoring, etc. Of course, there are also drawbacks of AMB system such as high production cost and low reliability which currently draw much attention among many researchers. In particular, AMB, a new high technology product, needs extensive improvement in reliability for wide and safe field application. This requirement can be met by improving the individual reliability of each component or by introducing an intelligent system capable of fault detection and diagnosis(FDD). For this purpose, basically, the following two conditions should be pre-satisfied: the accurate identification of system parameters and dynamic characteristics, and the acquirement of redundancy.
This work focuses on the development of the FDD scheme for sensor faults in an AMB system which utilizes the sensor redundancy. The AMB system, which is equipped with built-in force transducers, is developed in the laboratory. The force transducers directly measure in-plane electromagnetic forces generated by each radial magnetic bearings, which enables us to use the redundant information such as rotor position, magnetic force, and control current, for the parameter identification and the FDD process. In this work, the design procedure of the AMB system is described, and through the magnetic circuit analysis and the modeling of each components, the equation of motion for a rigid rotor-AMB system is derived. Considering the dynamics of the closed-loop system, a proportional and derivative controller is designed, and the stability analysis of the overall AMB system including this controller is performed. Two state observers are constructed to estimate the displacement of rotor from the current and the force measurement. And their dynamic characteristics are investigated. The state estimation is very useful for the fault diagnosis process as well as the development of self-sensing AMB system.
For the accurate state estimation and further for the correct fault diagnosis, an on-line identification scheme for position and current stiffnesses is proposed, based on the LMS algorithm. Compared with conventional methods, the proposed scheme is very simple and efficient in structure and theory. Moreover, it does not need the excitation except for the unbalance response. It is experimentally confirmed that the on-line parameter identification method using the modified LMS algorithm is very fast and effective.
Finally, two on-line FDD schemes for sensor faults in the AMB system equipped with built-in force transducers are proposed. One is a simple two-step FDD method in which the symptoms correspond to the causes one-to-one. Thus, in this scheme, monitoring the symptom only is enough to diagnose a sensor fault with no elaborate signal processing. The other is based on the fuzzy set theory and uses the solution of inverse problem of fuzzy relation. Both schemes, based on three measured signals such as rotor displacement, control current, and magnetic force, uses the causal relation between the causes of faults and the symptoms. The experimental results showed the effectiveness, the rapidity, and the simplicity of the proposed FDD algorithms in the detection and diagnosis of sensor faults.
최근 우주 산업을 비롯한 첨단 초정밀 기기를 이용하는 여러 산업 분야에서는, 구름 베어링이나 미끄럼 베어링과 같은 종래의 베어링에 비해 무마찰, 무윤활, 초정밀, 가변 동특성 등의 탁월한 장점들을 갖는 능동 자기 베어링(Active Magnetic Bearing : AMB)의 적용이 증가하는 추세이다. 이에 따라, AMB 시스템에 관한 주된 연구 방향도 초기의 시스템 설계 기법이나 새로운 제어기 설계에 관련된 주제들로부터 시스템의 안정성과 신뢰도를 향상시키기 위한 분야로 확장되고 있다. 또한, 그를 위한 필수적인 과정으로서 시스템의 동특성 및 매개변수의 정확한 규명의 중요성이 부각되고 있다. 그런데, 기본적으로 회전체의 안정된 부상을 위해서 귀환 제어가 항상 요구되는 AMB 시스템에서는, 운전중에 구성요소의 매개변수를 규명하기가 까다롭고, 게다가 와전류, 누설 자속과 같은 모형화하기 어려운 비선형 특성들이 포함되어 있어서 매개변수의 이론적인 설계값과 실제값 사이에는 상당한 오차가 존재하게 된다. 한편, AMB 시스템의 안정성 및 신뢰성을 향상시키기 위해서는, 물론 각 구성요소를 하나하나 개선하거나 좋은 제품을 쓰는 것도 한가지 방법이 될수 있으나, 보다 적극적으로 시스템의 운용 상태를 수시로 감시하면서 고장을 판단하고 진단하여 그에 대한 조치를 취할 수 있는 시스템, 즉, 지능형 시스템의 개발에 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 목적을 위해서는, 시스템의 수학적 모델에 기초를 두고 구성한 해석적 중복구조를 이용하는 방법이 주로 쓰이며, 같은 작업을 수행하는 여러개의 구성요소를 이용한 하드웨어적인 (기능적) 중복구조를 쓰는 방법도 있다. 그외에도, 강건 제어 및 적응 제어이론을 이용하여 시스템의 신뢰도를 높이기 위한 연구도 많이 진행되고 있다.
본 연구에서는 AMB 시스템에 자체 제작한 압전형 하중계를 장착시킴으로서, 전자기력을 직접 측정할 수 있도록 한 하중계 내장형 AMB 시스템을 소개하였다. 이 시스템은 두 개의 반경방향 AMB와 한 개의 축방향 AMB, 그리고 회전체, 유도 전동기들로 구성되어 있으며, 각 쌍의 반경방향 전자석에는 전자기력을 직접 측정할 수 있도록, 압전체의 전단 변형율을 이용하는 전단형(shear type) 하중계가 장착되었다. 이 전자기력과 회전체 변위, 그리고 각 증폭기에서 쉽게 측정할 수 있는 제어전류를 이용하여 센서 결함을 진단하는 방법을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위하여 우선, 전자기력과 제어 전류로부터 각각 변위량을 추정할 수 있는 관측기를 설계하였다. 그리고 이들의 동적 특성을 검토하였다. 이 추정된 변위량들은 측정치와 함께 시스템 진단을 위한 중요한 정보를 제공한다. 다음으로 운전중에 시스템 매개 변수를 규명할 수 있는 방법을 제안하였다. 이는 제어기 및 관측기 설계를 위해서나, 나아가 운전중 시스템 진단의 정확성을 향상시키기 위해서, 특히, 전자석에서의 위치 및 전류 강성계수들은 기존의 방법들로는 직접적으로 운전중에 규명될 수 없었기에, 필수적이라 할 수 있다. 제안된 매개변수 규명방법은 LMS 알고리즘에 기초를 두고, 측정된 전자기력, 회전체 변위 및 제어전류들을 이용하여, 이들의 상관 관계를 나타내는 전류 및 위치 강성계수들을 규명할 수 있는 방법이다. 매우 빠르고, 계산이 간단하며, 가진력이 필요없다는 장점을 지닌, 이 방법의 효용성은 실험을 통하여 검토, 입증되었다. 끝으로, 운전중에 하중계 내장형 AMB 시스템에서의 센서 결함을 진단하기 위한 두 가지 방법을 개발하였다. 하나는 미리 선정된 징후(symptom) 변수들을 단순히 감시하는 것으로서 진단이 이루어지도록 설계되었으며, 다른 하나는 퍼지이론을 도입하여 진단하는 방법이다. 두 가지 방법 모두 운전중 진단이 가능하도록 계산이 간단하고 빠르다는 장점이 있다. DSP에서 인위적으로 각 센서 신호를 조작함으로서 가상 센서 결함을 야기시키고, 이때 진단이 잘 이루어지는지를 실험적으로 비교, 확인하였다. 실험결과로부터, 제안된 진단 방법들이 AMB 시스템의 신뢰도를 향상시키는데 기여할 수 있음을 확인하였다.