SR 모터의 발생토크는 비선형성이 심해서 토크리플을 최소화하는 기준전류명령을 결정하는 것이 매우 어렵다. 본 논문에서는 반복학습제어 방법을 이용하여 계산적으로 효율적인 SR 모터의 토크리플을 최소화하는 기준전류명령을 구하는 방법을 제안한다. 토크리플을 최소화하는 기준전류명령은 2차원 순람표(look-up table) 형태로 결정된다. 제안된 반복학습제어 방법은 토크모델을 이용하지 않기 때문에 모델오차에 대한 영향이 없고 정밀도가 높으며 계산적으로도 간단한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 효과적으로 동작됨을 입증한다.
The generated torque of a switched reluctance(SR) motor is highly nonlinear, which makes it difficult to determine the reference current commands for minimum torque ripples. In this paper, we present a computationally simple and efficient method to minimize torque ripples of SR motors based on iterative learning control. The reference current command of each phase minimizing torque ripples is identified in 2-dimensional look-up table form. Our learning control algorithm does not require the torque model, so our method is not affected by model errors and hence is very accurate. In order to justify our work, we present some computer simulation results.
