허진 교수

고전압 전기차(EV) 시스템에서는 인버터 스위칭에 의한 공통 모드 전압(CMV)이 축전압을 유발하여 베어링 부식을 초래하고 차량 안전성을 위협하는 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 FPCB(유연 인쇄 회로 기판) 기반의 신규 계층형 차폐(Layered-Shield) 구조와 하이브리드 차폐 기술을 개발하였으며, SVPWM 캐리어 위상 편이 기법을 통해 공통 모드 전압과 축전압을 동시에 억제하는 제어 기술을 구현하였습니다. 이 기술은 전기차(EV) 구동모터, xEV/e-Axle 구동시스템, 산업용 고전압 모터의 베어링 보호 분야에 적용되고 있습니다. 삼보모터스(Sambo Motors)와 이중 3상 전동기의 공통 모드 전압 및 축전압 제거 방법에 대한 공동 연구를 수행하였습니다. 실험실 환경에서 축전압을 80% 이상 저감하는 효과를 입증하였으며, 관련 연구 결과는 IEEE Transactions on Transportation Electrification(2024)에 게재되었습니다.

IPMSM 및 BLDC 모터에서 발생하는 회전자 편심 및 비가역 감자 고장은 모터의 진동과 소음을 유발하고 효율을 급격히 저하시키는 원인이 됩니다. 이를 진단하기 위해 가변형 자기 저항 리졸버(Variable Reluctance Resolver)와 평면형 탐색 코일을 이용한 진단 기법을 개발하였으며, 전이학습 기반 VGG 신경망을 적용하여 고장을 분류하는 알고리즘을 구축하였습니다. 이 기술은 IPMSM의 편심 고장 진단, BLDC 모터의 층간단락 진단, 영구자석 불가역 감자 검출 분야에 적용되고 있습니다. 전이학습 기반 VGG 신경망 적용을 통해 기존 LDA 방식의 85% 정확도 대비 향상된 고장 분류 정확도를 달성하였으며, 이 연구로 대한전기학회 우수논문상을 수상하였습니다. 관련 논문은 IEEE Transactions on Industry Applications(2016)에 게재되어 74회 피인용되었습니다.

전기차(EV) 및 xEV 구동 시스템은 차량의 주행 성능과 에너지 효율을 좌우하는 핵심 요소로서, 제한된 공간 내에서 더 높은 출력을 발생시키는 고출력 밀도화에 대한 요구가 지속적으로 증가하고 있어 이를 충족시키는 고효율 모터 설계 기술이 필요합니다. 토크 밀도를 향상시키기 위해 요크리스 로터(Yokeless Rotor) 구조를 기반으로 한 영구자석 베르니어 기계(PMVM, Permanent Magnet Vernier Machine) 설계 기술을 개발하였으며, 실제 양산 과정에서 발생할 수 있는 제조 오차를 고려하여 성능 저하를 최소화하는 SPMSM(Surface-mounted Permanent Magnet Synchronous Motor) 강건 최적 설계 기술을 함께 적용하였습니다. 설계 검증을 위해 Ansys Maxwell(RMxprt 포함)을 활용한 유한요소법(FEM) 해석을 수행하여 자기 회로 특성과 토크 성능을 정밀하게 분석하였습니다. 이 기술은 xEV 구동모터, e-Axle 시스템, 고출력밀도 영구자석 전동기 설계 분야에 적용되고 있으며, FEM 해석 결과와 실험 결과를 결합하여 설계 개념의 유효성을 입증하였습니다.