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- Multiphysics-Informed DeepONet for PMSM Digital Twins (PMSM 디지털 트윈)
개요
주요 기여
▸ 물리 법칙을 연산자 네트워크에 통합하여 운전 조건과 전체 물리 필드(전자기, 열, 기계) 간의 매핑을 빠르고 정확하게 수행
기대 효과
▸ 모터 시스템의 실시간 다중물리 모니터링 구현
영구자석 동기 모터의 정밀한 상태 모니터링을 위해, 다중물리 데이터와 물리 법칙을 결합한 DeepONe 기반의 디지털 트윈 모델을 개발함. 고정밀 FEA 시뮬레이션 데이터와 실제 센서 데이터를 통합 학습하여, 실제 센서 부착이 어려운 모터 내부의 온도 분포 및 전자기적 상태를 실시간으로 추정함. 특히 연산자 학습 방식을 통해 가변적인 운전 조건에서도 높은 범용성을 확보하였으며, 이를 통해 모터의 비정상 상태를 사전에 감지하고 최적의 유지보수 시점을 결정할 수 있는 고도화된 가상 센싱 체계를 구축함.
주요 기여
▸ 물리 법칙을 연산자 네트워크에 통합하여 운전 조건과 전체 물리 필드(전자기, 열, 기계) 간의 매핑을 빠르고 정확하게 수행
▸ 고정밀 시뮬레이션 데이터를 활용하여 실제 센서 부착이 불가능한 자석 온도 및 자속 밀도 같은 핵심 내부 파라미터 실시간 추정
▸ 다양한 PMSM 설계 및 동적 부하 조건에 적용 가능한 고성능 모니터링 아키텍처를 통해 능동적인 고장 진단 및 예지 보전 기반 마련
기대 효과
▸ 모터 시스템의 실시간 다중물리 모니터링 구현
▸ 미 측정 핵심 파라미터 추정을 통한 시스템 신뢰성 향상
▸ 디지털 트윈을 통한 유지보수 최적화 및 운영 효율성 극대화
English version
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Overview
Key contribution
▸ Rapid mapping of magnetic, thermal, and mechanical fields by integrating physical laws into operator learning
Impact
▸ Real-time multiphysics monitoring of motor systems
A digital twin model for Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSM) is developed by integrating multiphysics data with a DeepONet (Deep Operator Network) framework. By fusing high-fidelity FEM simulation data with real-world sensor streams, the model achieves real-time estimation of internal temperature distributions and electromagnetic states where physical sensing is restricted. The operator learning approach ensures high adaptability across diverse operating conditions, establishing an advanced virtual sensing system that enables proactive fault diagnosis and optimized maintenance scheduling for motor systems.
Key contribution
▸ Rapid mapping of magnetic, thermal, and mechanical fields by integrating physical laws into operator learning
▸ Accurate estimation of non-measurable parameters, such as magnet temperature, without physical sensors
▸ High-fidelity monitoring and predictive maintenance framework adaptable to diverse operating conditions
Impact
▸ Real-time multiphysics monitoring of motor systems
▸ Enhanced reliability via non-measurable state estimation
▸ Optimal maintenance and operational efficiency via digital twin
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