로봇 관절용 표면 부착형 영구자석 전동기의 최적 설계

Abstract

로봇 관절용 전동기는 높은 토크를 필요로 하며 정밀하게 동작해야 한다. 이를 위해서 로봇 관절용 전동기는 전동기의 소음과 진동의 원인이 되는 토크 리플을 저감해야 한다. 본 논문에서는 영구자석의 형상을 변화시켜 표면 부착형 영구자석(Surface-mounted Permanent Magnet: SPM) 전동기의 토크 리플을 저감하는 기술을 연구하였다. 그리고 최적 설계를 효율적으로 수행하기 위해 새로운 혼합형 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 최적화 기법을 이용한 최적 설계 결과와 실험 결과를 비교해 혼합형 알고리즘의 유용성과 토크 리플 최적 저감효과를 확인할 수 있었다.

세부 연구내용으로 첫째, 최근에 제안된 조류 교배 최적화(Bird Mating Optimization: BMO) 알고리즘과 기존에 잘 알려진 개체 군집 최적화(Particle Swarm Optimization: PSO) 알고리즘을 비교 분석하였다. 이 두 알고리즘의 장점과 단점을 고려하여 새로운 혼합형 알고리즘을 제안하였으며 수학적 시험 함수 연산결과로 검증하였다. 연산결과를 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 혼합형 최적화 알고리즘을 이용하면 목적함수 호출 횟수가 최대 7.88 % 감소한 효과를 확인할 수 있었다. 둘째, 회전자의 영구자석 형상을 변화시키는 방법을 사용하여 토크 리플을 저감시키는 기술을 연구하였다. 발생 토크 감소를 최소화 하면서 토크 리플을 감소시키는 최적 설계에 본 논문의 혼합형 알고리즘을 적용하여 영구자석 형상을 최적 설계하였다. 최적 설계된 전동기의 토크와 초기 전동기의 토크를 비교하여 토크 리플이 73.1% 저감된 효과를 확인할 수 있었다. 셋째, 전동기의 특성을 확인하기 위해 시험용 전동기를 제작하고 해석 결과와 비교, 검증하였다. 검증 결과, 설계 결과의 토크와 실험 결과의 토크가 전반적으로 일치하나 설계 결과의 토크가 6.74% 높게 나타났다. 실험 결과의 토크가 낮게 나타난 원인으로는 철손, 동손, 마찰에 의한 에너지 손실로 인한 것으로 해석하였다.

결론적으로 표면 부착형 영구자석 전동기의 발생 토크와 토크 리플을 동시에 고려한 설계를 수행하여 토크 리플을 저감시킬 수 있었다. 또한 토크 리플을 최적 저감하는 설계를 수행하기 위해 기존 최적화 알고리즘에 비해 목적함수 호출 횟수를 감소시킨 혼합형 최적화 알고리즘을 제안하였으며 효과를 확인할 수 있었다. 본 논문의 혼합형 최적화 알고리즘을 이용하면 향후 영구자석 전동기의 설계에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.