公开(公告)号：KR100471650B1

公开(公告)日：2005-03-14

申请号：KR1020030034909

申请日：2003-05-30

Applicant: 국방과학연구소

Inventor： 차기업 ,  안태욱 ,  이영진

IPC: G06F15/00

Abstract: 본 발명은 SRM(Switched Reductance Motor)의 인덕턴스 프로파일을 추정하는 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 비선형 성분 추정에 우수한 성능을 보이는 적응 뉴로퍼지시스템(ANFIS, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 사용하여 연속적인 전류 및 위치에 대하여 정확한 SRM의 인덕턴스 프로파일을 추정할 수 있는 적응 뉴로퍼지시스템을 이용한 SRM의 인덕턴스 프로파일의 추정방법에 관한 것이다. 이를 위하여, 본 발명은 복수의 인가전류 및 회전자 위치각도를 퍼지집합으로 지정하여 타가기-수게노 형으로 이루어진 퍼지추론규칙을 복수개 형성하는 단계와, 소정의 인가전류 및 회전자 위치각도에 대하여 상기 각각의 퍼지추론규칙마다, 하이브리드 학습 알고리즘을 이용하여 전건부 파라미터 및 후건부 파라미터를 추정하는 단계와, 적응 뉴로퍼지시스템을 구성하는 각 층의 연산 과정에 상기 추정된 전건부 파라미터 및 후건부 파라미터를 적용하여 SRM의 인덕턴스 프로파일을 계산하는 단계를 포함한다.

公开(公告)号：KR1020040103027A

公开(公告)日：2004-12-08

申请号：KR1020030034909

申请日：2003-05-30

Applicant: 국방과학연구소

Inventor： 차기업 ,  안태욱 ,  이영진

IPC: G06F15/00

Abstract: PURPOSE: A method for estimating an inductance profile of an SRM(Switched Reductance Motor) using an ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) having excellent performance for nonlinear component estimation is provided to precisely estimate the inductance profile of the SRM for continuous current, and rotor position angles from limited sample data by using the ANFIS. CONSTITUTION: Multiple Fuzzy estimation rules comprising a Takagi-Sugeno type are formed by setting multiple applied current and rotor position angles as a Fuzzy set. An antecedent parameter and a consequent parameter are estimated by using a hybrid learning algorithm for each Fuzzy estimation rule of each applied current and rotor position angle. The inductance parameter of the SRM is calculated by applying the estimated antecedent/consequent parameter to an operation process of each layer forming the ANFIS.

Abstract translation: 目的：提供一种使用非线性分量估计具有优异性能的ANFIS（自适应神经 - 模糊推理系统）估计SRM（开关式减速电动机）的电感曲线的方法，以精确估计连续电流的SRM的电感分布， 和通过使用ANFIS的有限样本数据的转子位置角度。 构成：通过将多个施加的电流和转子位置角设置为模糊集合来形成包括Takagi-Sugeno类型的多个模糊估计规则。 通过对每个施加的电流和转子位置角度的每个模糊估计规则使用混合学习算法来估计先前参数和后果参数。 通过将估计的前提/后果参数应用于形成ANFIS的每个层的运算过程来计算SRM的电感参数。