빠른 동특성 응답과 제약을 처리할 수 있다는 점 때문에, 모델 예측 제어(model predictive control, MPC)는 영구자석 동기전동기(permanent magnet synchronous motor)에 대해 새롭고 널리 적용되는 접근법으로 자리 잡고 있다. 그러나 기존의 MPC는 모델 매개변수 불일치로 인해 제어 성능이 크게 영향을 받는다. 또한 높은 계산량 역시 MPC의 제한 요인이다. 본 논문 의 주요 목적은 고도화된 제어 구조를 제안함으로써 이러한 문제들을 해결하는 데 있다. 먼저, 이산시간 기계적 매개변수 관측기를 통해 매개변수 불일치를 온라인으로 추정한 다음, 매개변수 불일치의 영향을 억제하기 위해 강건 적응 모델 예측 속도 제어(robust adaptive model predictive speed control, RA-MPSC)를 설계한다. 둘째, 순환 신경망(recurrent neural network) 기반 알고리즘을 도입하여 실시간 최적화 문제를 풀어 RA-MPSC 제어 법칙을 계산한다. 마지막으로, 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션 및 실험 결과를 제시한다.
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