신경회로망을 이용한 SRM의 맥동토오크 해석 = The Analysis of Torque Ripple of SRM Using Artificial Neural Network

국문 초록 (Abstract)

SRM의 토오크는 상전류의 제곱과 인덕턴스 기울기에 비례한다. 그러나 SRM의 인덕턴스는 자기회로의 포화현상을 회전자위치각과 상전류에 따라 비선형적으로 변화하여 순시적으로 원하는 토오크를 제어하기 어렵다. 본 논문에서는 비선형 해석에 우수한 성능을 보이는 신경회로망을 이용하여 인덕턴스를 모델링하는 방법을 도입하여 인덕턴스의 변화를 관측하였다. 그리고 이를 이용하여 맥동토오크를 해석하였으며 맥동토오크를 저감하는 전압, 전류조건을 시뮬레이션하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The torque of SRM depends on phase current and the derivative of inductance. But the inductance of SRM is nonlinearly changed according to rotor position angle and phase current because of saturation in magnetic circuit, and it is difficult to control the desired torque. This paper proposes inductance modeling method using ANN(Artificial Neural Network) that is used to simulate the inductance which is nonlinearly varied with rotor position and current. The torque ripple is analyzed and input voltage and current condition to reduce torque ripple is simulated by inductance model.