스위칭 동특성에 따른 IPMSM 슬라이딩 모드 센서리스 제어 연구

국문 초록 (Abstract)

과거 센서리스 기술은 홀센서, 엔코더, 레졸버 등 위치 센서 비용 절감의 목적이나 부피 증가에 따른 문제점 극복에 맞추어져 있었다. 최근 들어서 센서리스 연구는 위치센서 고장시에 구동장치의 리던던시로 활용되고 있으며, 고속영역에서의 기존 센서 노이즈로 인한 솔루션으로 활용되는 등 센서리스의 쓰임새가 확장되어지고 있다. 위치 센서가 없는 센서리스 운전은 통상적으로 전동기의 저항, 인덕턴스 및 쇄교자속으로 구성되는 전압방정식으로부터 회전자의 위치를 획득한다. 하지만 전압방정식으로부터 추정한 위치정보는 운전 조건이나, 전류의 크기 및 온도 변화로 인해 전동기 제정수 값이 변화되어 센서리스의 운전 성능의 저하가 초래될 수 있다.
본 논문에서는 외란에 강인하며 파라미터 변동에 적응 가능한 슬라이딩 모드 관측기(Sliding Mode Observer : SMO)기반 센서리스를 이용하였다. 슬라이딩 모드 제어(Sliding Mode Control : SMC)는 시스템의 구조를 변경하여 시스템의 상태를 매개변수 불확실성과 외란에 둔감하게 만드는 비선형 제어 방식으로 가변 제어 구조 시스템(Variable Structure System)에 포함된다. SMC의 작동 과정은 상태(State)가 슬라이딩 평면(Sliding Surface)에 도달하는 과정인 Reaching Phase와 슬라이딩 평면 위에서 유한한 시간 내에 미분방정식의 상수해인 평형점(Equilibrium Point)으로 도달하는 Sliding Phase 과정으로 나뉜다. 이 과정을 거치며 시스템을 슬라이딩 평면에 구속시켜 파라미터 변동에 강인성을 얻게 된다. 본 논문에서 사용된 SMO의 안정도는 Lyapunov Stability Analysis 이론을 이용하여 스위칭 이득을 결정함으로써 관측기의 안정성을 얻을 수 있었다.
이러한 SMO는 파라미터에 강인하다는 특징 외에 칼만필터에 비해 계산량이 적고 구현이 간단하다는 장점도 가지고 있다. 하지만 많은 장점이 있는 SMO는 실제 적용 과정에서 디지털 샘플링 주기가 무한하지 않기 때문에 채터링(Chattering)을 유발한다는 단점이 존재한다.
따라서 본 논문에서는 SMO에서 채터링 저감을 도모하기 위해 스위칭 함수로 Signum Function 외에 Saturation Function, Sigmoid Function, Hyperbolic Function을 사용하여 스위칭 함수의 동특성에 따른 시스템 추정성능을 분석하였다. 또한, 종래의 SMO에서 사용되던 확장연기전력 정지좌표계 모델식이 아닌 IPMSM에서 인덕턴스 변동분을 최소화하기 위해 확장역기전력의 회전좌표계 모델식을 이용한 SMO를 제시하였다.
SMO의 단점을 보완하기 위해 제시된 스위칭 함수와 제안된 방법을 시뮬레이션을 통해 각도 추정성, 시스템 추정성을 비교분석 하였고, 실제 실험을 통해 위치 추정성능이 저하되는 저속 고부하 영역에서 기존 방법 대비 각도 추정성능이 최대 8.7% 개선됨을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the past, sensorless technology was tailored to overcoming problems caused by the increase in volume or the purpose of reducing the cost of position sensors such as hall sensors, encoders, and resolvers. Recently, sensorless research has been used as a redundancy of the drive system in the event of a location sensor failure, and the use of sensorless is expanding, such as being used as a solution due to existing sensor noise in high-speed areas. Sensorless operation without a position sensor typically obtains the position of the rotor from the voltage equation composed of the resistance, inductance, and chain speed of the motor. However, in the position information estimated from the voltage equation, the operating conditions or changes in the magnitude and temperature of the current may change the value of the motor, resulting in degradation of the operating performance of the sensorless. In this paper, a sliding mode observer (SMO)-based sensorless that is resistant to disturbance and can adapt to parameter fluctuations was used. Sliding Mode Control (SMC) is a nonlinear control method that changes the structure of a system to insensitive the state of the system to parameter uncertainty and disturbance, and is included in a variable structure system. The operation process of SMC is divided into a Reaching Phase, a process in which the state reaches the sliding surface, and a Sliding Phase process in which the constant solution of the differential equation reaches the Equilibrium Point within a finite time on the sliding plane. Through this process, the system is constrained by the sliding plane to obtain toughness in parameter fluctuations. The stability of the SMO used in this paper could obtain the stability of the observer by determining the switching gain using the Lyapunov Stabilization Analysis theory. In addition to being strong against parameters, SMO has the advantage of being less computational and simpler to implement than Kalman filters. However, SMO, which has many advantages, has the disadvantage of causing chattering because the digital sampling cycle is not infinite in the actual application process. Therefore, in this paper, in order to reduce chattering in SMO, the system estimation performance according to the dynamic characteristics of the switching function was analyzed using Saturation Function, Sigmoid Function, and Hyperbolic Function as switching functions. In addition, SMO using the rotational coordinate system model equation of extended counter electromotive force was presented to minimize inductance fluctuations in IPMSM, not the extended smoke power stop coordinate system model equation used in the conventional SMO. To compensate for the shortcomings of SMO, the proposed switching function and proposed method were compared and analyzed through simulation, and actual experiments confirmed that angular estimation performance was improved by up to 8.7% compared to conventional methods in lowspeed high-load areas where position estimation performance is degraded.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 １
• 1.1 연구배경 및 목적 １
• 1.2 논문의 구성 ３
• Ⅱ. Sliding Mode Control ４
• 2.1 Sliding Mode Control 이론 ４
• 2.1.1 가변 구조 시스템을 가지는 Sliding Mode Control ７
• 2.1.2 Sliding Mode Control의 위상 궤적 10
• 2.2 Lyapunov를 이용한 Stability Analysis 14
• Ⅲ. Sliding Mode Observer를 이용한 센서리스 알고리즘 22
• 3.1 종래의 IPMSM의 SMO Mathematical Model 22
• 3.1.1 정지좌표계에서의 슬라이딩 모드 관측기 23
• 3.1.2 PLL(Phase Locked Loop)를 이용한 회전자 위치 추정 27
• 3.2 제안하는 슬라이딩 모드 관측기 31
• 3.2.1 회전좌표계에서 슬라이딩 모드 관측기 31
• 3.2.2 Lyapunov 안정도 슬라이딩 모드 관측기 설계 36
• 3.2.3 다양한 동특성을 가진 슬라이딩 모드 관측기 스위칭 함수 38
• Ⅳ. 시뮬레이션 및 실험 결과 40
• 4.1 MATLAB/Simulink 시뮬레이션을 통한 알고리즘 검증 40
• 4.1.1 좌표변환에 따른 추정성능 시뮬레이션 42
• 4.1.2 스위칭 함수에 따른 추정성능 시뮬레이션 43
• 4.2 실험 구성 및 결과 45
• 4.2.1 제어부와 전력변환부의 구성 46
• 4.2.2 좌표변환에 따른 추정성능 실험 47
• 4.2.3 스위칭 함수에 따른 추정성능 실험 48
• 4.2.4 Boundary Layer에 따른 추정성능 실험 50
• Ⅴ. 결 론 52
• 참고 문헌 54