영구자석 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)에서 구리 손실을 최소화하기 위해서는 최대 토크 퍼 앰페어(Maximum Torque Per Ampere, MTPA) 제어가 필수적이다. 수학적 모델을 활용하는 MTPA 제어 방법은 파라미터에 대한 정확한 정보가 요구되지만, 파라미터가 온도와 부하에 따라 달라질 수 있으므로 정확한 MTPA를 수행하기는 어렵다. 따라서 본 논문은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 한 종류인 ADALINE(Adaptive Linear Neuron)을 이용한 새로운 MTPA 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 ADALINE을 통해 d^γ -축 전류 대비 고정자 전류의 궤적(locus)을 추정하고, 추정된 궤적을 통해 MTPA 운전점을 결정한다. 이 방법은 모터 파라미터의 변동에 강인하며 구현이 용이하다.

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