Permanent magnet (PM) synchronous motor has been gradually replacing DC motors in a wide range of drive applications such as machine tools and industrial robots. The advantage of using a PM synchronous motor is that many drawbacks caused by the brushes and commutators of a DC motor can be eliminated. Furthermore, the PM synchronous motor has the high power density, large torque to inertia ratio, and high efficiency as compared with a DC motor having the same output rating. The PM synchronous motor, however, has the nonlinear characteristics and inherent coupling problem. Therefore, to directly control the developed torque, the field-oriented control is usually employed. With the recent advances in general purpose microprocessors and digital signal processors (DSPs), the field-oriented control has made the PM synchronous motor drive possible for the high performance applications where traditionally only the DC motor drives were applied.
However, there are some limitations to solve the disturbance and parameter variation effects using conventional controller especially in high resolution position control. One effort was done by compensating the load torque with a torque estimator. But, it is costly and includes noise effect caused by speed sensor. So a control approach using neural network for the robust position control of a PM synchronous motor is presented. The linear quadratic controller plus feedforward neural network is employed to obtain the robust PMSM drive system. The neural network is trained in on-line phases and this neural network is composed of a feedforward recall and an error back-propagation training. Since the total number of nodes is only eight, this system can be realized by the general microprocessor. During the normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained by error back-propagation at each sampling period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. And the state space analysis is performed to obtain the state feedback gains systematically. In addition, the robustness is also obtained without affecting the overall system performance.
On the other hand, a shaft mounted position sensor is required for commutation and precise current control in PMSM drive. Most of the sensors and the associated electronics are temperature sensitive and also sensitive to the electromagnetic noises, limiting the motor application. In addition, these sensors increase the size, weight, cost and complexity of the overall drive system. In some cases, the sensor can not be mounted directly on the motor. From these backgrounds, sensorless drives of the PM synchronous motor are receiving wide attention.
A new approach to the position sensor elimination of PM synchronous motor drives is presented in this study. Using the position sensing characteristics of PMSM itself, the actual rotor position as well as the machine speed can be estimated by adaptive flux observer and used as the feedback signal for the vector controlled PMSM drive. The adaptive speed estimation is achieved by model reference adaptive technique. The adaptive laws are derived by the Popov’s hyperstability theory and the positivity concept. In order to verify the effectiveness of the proposed scheme, computer simulations are carried out for the actual parameters of a PM synchronous motor and the results well demonstrate that the proposed scheme provides a good estimation value of the rotor speed without mechanical sensor. It is also shown that the actual rotor position as well as the machine speed can be achieved under the variation of the magnet flux linkage. Since the flux linkages are estimated by the adaptive flux observer and used for the identification of the rotor speed, robust estimation of the rotor speed can be performed.
영구자석 동기전동기는 공작기계나 산업용 로봇 등의 광범위한 구동영역에서 직류전동기를 대체해가고 있다. 영구자석 동기전동기를 사용함으로써 브러시와 정류자로 인한 직류전동기의 단점을 피할 수 있게 되었다. 더구나 같은 용량의 직류전동기에 비해 높은 전력밀도, 높은 토크 대 관성비, 고효율 등의 우수한 특성을 가지고 있다. 그러나 본질적인 특성상 비선형 특성을 가지고 내부적인 커플링 문제도 가지고 있다. 따라서 발생토크를 제어하기 위해서는 자속기준제어가 대개 이용되고 있다. 마이크로 프로세서, 디지털 신호처리장치(DSP) 등의 발전으로 전통적으로 직류전동기가 사용되어왔던 고성능 구동시스템에 자속기준제어를 적용하여 영구자속 동기전동기를 사용할 수 있게 되었다.
그러나 고전적인 제어기로는 고성능의 구동시스템을 구축하는데 있어 외란과 파라미터 변화문제해결에 일정한 한계를 가질 수 밖에 없다. 토크 추정기로 부하토크를 보상하는 방법이 있으나 비용이 많이 들고 속도센서에 의한 노이즈 문제가 있다. 여기에 영구자석 동기전동기의 강인한 위치제어를 위해 LQC와 신경회로망을 결합한 제어시스템을 제시하였다. feedforward recall과 error back propagation으로 이루어진 신경회로망은 on line 상으로 학습된다. 총 node수가 8개에 불과하므로 범용 마이크로프로세서로 쉽게 구현할 수 있다. 정상 동작 중에 입력, 출력값이 구해지고 가중치가 error back propagation에 의해 학습되어 파라미터나 부하토크 변화에 대응할 수 있게 된다. 또한 원하는 응답을 얻기 위해 상태 공간 분석을 통해 상태 궤환 이득을 체계적으로 구해진다. 따라서 전체 시스템 성능을 유지하면서도 시스템의 강인성을 보장할 수 있게 된다.
한편, 영구자석 동기전동기의 원활한 전류(轉流)와 전류제어를 위해서는 위치센서의 사용이 불가결하다. 그러나 대부분의 센서와 관련회로는 온도, 노이즈 등에 민감하여 전동기의 성능을 제한하게 된다. 게다가 이러한 센서의 사용으로 시스템의 부피, 무게, 비용이 증가하게 되고 전체시스템이 복잡하게 된다. 어떤 경우에는 센서를 장착할 수 없는 경우도 있게 된다. 이러한 배경으로 센서없는 구동방법이 각광을 받게 되었다.
본 논문에서는 영구자석 동기전동기 구동을 위한 센서없는 새로운 제어방법을 제시하였다. 자체로서 위치센서의 특성을 가지고 있는 영구자석 동기전동기의 특성을 이용하여 적응 자속 관측기를 사용하여 속도와 위치정보를 추정하여 이를 벡터제어 영구자석 동기전동기 구동에 적용하였다. 적응 속도 추정은 모델기준 적응제어기법(MRAC)을 이용하여 이루어졌다. 적응 법칙은 Popov의 hyperstability이론과 positivity 개념에 의해 도출하였다. 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 방법이 실제 회전자 위치와 속도를 잘 추정하는 것을 검증하였다. 또한 전동기의 자속을 적응 관측기에 의해 추정함으로써 온도나 전류레벨에 따른 자속변화 하에서도 강인한 속도 추정이 가능하였다.
