리졸버는 주로 축 회전의 각위치와 각속도를 전기 신호로 변환하는 신에너지 전기 구동 시스템의 일반적인 센서입니다. 그 구조는 주로 레졸버 고정자와 회전자를 포함하며, 가장 일반적으로 사용되는 유형은 가변 릴럭턴스 레졸버입니다.
**2. 리졸버의 작동 원리**
리졸버의 핵심 구조는 권선 설계에 있습니다. 주로 여자 권선 R1 및 R2와 두 세트의 직교 피드백 권선 S1, S3 및 S2, S4로 구성되며 모두 고정자에 세심하게 배열되어 있습니다. 정상적인 작동 조건에서는 고주파 여기 신호가 R1 및 R2에 적용되어 정현파 전류를 생성합니다. 피드백 권선에서 유도된 신호는 모터의 회전 속도와 명확한 기능적 관계를 갖습니다. 따라서 이러한 피드백 신호를 철저하게 분석함으로써 모터의 회전 상태를 정확하게 판단할 수 있습니다.
**3. 전기 구동 리졸버의 영점 위치 결정**
모터의 영점 위치를 결정하는 것은 모터 제어 정밀도에 영향을 미치므로 중요합니다. 신에너지 전기 드라이브 개발의 초기 단계에서는 소프트웨어 기능이 제한되었으며 일반적으로 특정 영점 설정 장비를 사용하여 영점 위치 교정을 수행한 후 소프트웨어 조정을 수행했습니다. 그러나 이 방법에는 심각한 단점이 있습니다. 사용 중에 영점 위치 각도를 수정할 수 없어 시간이 지남에 따라 제어 정밀도가 저하됩니다.
이 문제를 해결하기 위해 리졸버를 위한 자가 학습 제로 위치 각도 기술이 등장했습니다. 이 기술은 모터 컨트롤러에 자체 학습 알고리즘을 통합하여 컨트롤러가 리졸버와 모터 간의 제로 위치 편차를 자동으로 감지하고 수정할 수 있도록 합니다. 자가 학습 과정에서 컨트롤러는 먼저 특정 테스트 절차(예: 정적 또는 동적 테스트)를 통해 실제 편차 값을 얻습니다. 편차 값이 획득되면 컨트롤러는 이 정보를 저장하고 후속 모터 제어 작업 중에 자동으로 보상합니다. 이를 통해 컨트롤러는 보정된 리졸버 신호를 기반으로 모터의 작동 상태를 보다 정확하게 제어할 수 있어 제어 정밀도와 성능이 향상됩니다.
일반적인 자가 학습 알고리즘은 제로 위치 각도 PI 조정기를 핵심으로 하는 역기전력(EMF) 학습을 기반으로 합니다. 아래 다이어그램은 하이브리드 시스템에서 영점 위치의 자체 학습 프로세스를 보여줍니다. iq를 0으로 설정하고 id에 값을 할당하여 전류 제어를 설정한 후 Vd(d축 전압)를 계산하여 영점 위치 각도에 대한 기준 입력으로 사용합니다. 컨트롤러 전류 루프의 Vd 출력은 피드백 역할을 하며 제로 위치 각도 조정기는 수렴된 제로 위치 각도를 출력합니다.
**4. 리졸버의 일반적인 오류 모드**
- **전자기 간섭(EMI)**
신에너지 전기 구동 시스템에서는 모터, 컨트롤러 및 기타 전기 부품이 전자기 간섭을 일으킬 수 있습니다. 리졸버의 간섭 방지 기능이 약한 경우 이러한 간섭 신호는 정상적인 작동에 영향을 미쳐 신호 왜곡이나 손실을 초래할 수 있습니다. 이전에는 EMI를 방지하기 위해 리졸버 주위에 차폐가 사용되었습니다. 그러나 리졸버가 모터의 전자기 주파수보다 높은 주파수에서 작동하고 고전압 라인에 너무 가깝지 않은 한 EMI는 일반적으로 문제가 되지 않기 때문에 이러한 관행은 대부분 중단되었습니다.
- **사인 및 코사인 권선의 비대칭성**
레졸버 고정자와 회전자의 조립 시 정렬 불량으로 인해 자기장 간격이 고르지 않게 분포될 수 있습니다. 이러한 고르지 않은 분포는 사인 및 코사인 권선의 비대칭을 초래하여 사인 및 코사인 신호의 진폭이 동일하지 않게 됩니다.
- **시스템 불안정으로 이어지는 임피던스 불일치**
임피던스는 신호 전송에 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 리졸버의 임피던스가 제어 시스템의 다른 부분의 임피던스와 일치하지 않으면 신호 반사, 감쇠 또는 왜곡이 발생하여 전체 시스템의 안정성과 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
**결론**
신에너지 전기 구동 시스템의 중요한 센서인 리졸버는 정밀한 모터 제어에 필수적입니다. 또한 실제 응용 분야에서 잠재적인 고장 모드에 주의를 기울이고 예방 및 처리를 위한 적절한 조치를 취해야 합니다. 그래야만 신에너지 전기 구동 시스템의 안정적인 작동과 높은 효율성을 보장할 수 있습니다.
