칼만 필터 기반 초국소 모델을 통한 유도 전동기의 비모델 예측 제어에서 측정 오차 보정

모델 예측 제어에서 예측 모델의 정확성과 견고성을 보장하는 것은 매우 중요하다. 칼만 필터(KF)는 불확실한 응용에서 상태 추정을 위한 관찰기로 일반적으로 사용되는 자기 교정 방법이다. 비모델 예측 제어는 예측 목적으로 초국소 모델을 활용한다. 정확성을 위해서는 정밀한 측정과 피드백 이득이 필요하다. 본 연구는 KF를 기반으로 한 새로운 초국소 예측 모델을 제안하며, 제안된 모델로 교란 관측을 위해 확장 상태 관찰기(ESO)를 대체한다. KF 기반 예측 모델은 유도 전동기(IM)의 비모델 예측 제어에 적용된다. 이 방법은 4kW IM 세트를 사용하여 ESO 기반 예측 모델과 비교하여 실험 결과로 검증된다.