Sensorless Vector Control이란? 속도 추정 원리

2026년 9월 6일 읽는 시간 약 9분

Sensorless Vector Control이란 Encoder 없이 모터의 전압과 전류, 내부 모델을 이용해 속도와 자속을 추정하는 제어방식입니다. 추정 알고리즘과 저속영역의 한계를 알아봅니다.

Sensorless Vector Control이란 무엇일까?

Sensorless Vector Control은 Encoder나 Resolver와 같은 Mechanical Position Sensor를 사용하지 않고 Motor의 Voltage와 Current, Motor Parameter를 이용하여 Rotor Speed나 Flux 상태를 추정한 뒤 Vector Control을 수행하는 방식입니다. 일반적인 Vector Control은 Motor Current를 Magnetic Flux와 관련된 d-axis 성분과 Torque를 만드는 q-axis 성분으로 분리하여 제어합니다. 이 과정에서 정확한 Coordinate Transformation을 수행하려면 Rotor 또는 Flux의 Electrical Angle 정보가 필요합니다. Closed-loop Vector Control에서는 Encoder나 Resolver가 이 정보를 직접 제공하지만 Sensorless 방식에서는 Drive 내부의 Mathematical Model과 Observer가 필요한 상태를 계산합니다. 별도의 Sensor와 Cable이 필요하지 않아 시스템 구성과 유지보수를 단순화할 수 있으며 Sensor 설치가 어려운 Pump, Fan, Conveyor, Compressor 등의 산업설비에 널리 적용됩니다. 다만 ‘Sensorless’라는 명칭이 모든 Sensor를 사용하지 않는다는 뜻은 아닙니다. Motor Current와 DC Bus Voltage 등의 전기적 정보는 여전히 측정하며 여기서 얻은 데이터를 기반으로 Motor의 상태를 추정합니다.

Encoder 없이 모터 속도를 어떻게 추정할까?

VFD는 Motor에 공급되는 Voltage Command와 실제 Phase Current를 알고 있으므로 Motor의 Equivalent Circuit과 Mathematical Model을 이용해 Rotor Flux와 Speed를 추정할 수 있습니다. Induction Motor에서는 Stator Voltage, Stator Current, Stator Resistance, Inductance와 Rotor Time Constant 등의 Parameter가 계산에 활용될 수 있습니다. Controller는 이러한 값으로 Stator Flux 또는 Rotor Flux의 크기와 방향을 추정하고 Motor Model에서 예상되는 값과 실제 측정 Current의 관계를 지속적으로 비교합니다. 대표적인 방법으로 Voltage Model, Current Model, MRAS(Model Reference Adaptive System), Luenberger Observer와 다양한 State Observer 등이 사용됩니다. 제조사와 Drive Algorithm에 따라 구현방식은 서로 다르며 하나의 방법만 사용한다고 볼 수는 없습니다. 추정된 Flux Angle은 Park Transformation의 기준으로 사용되고 Estimated Speed는 Speed Controller에 Feedback 정보로 활용될 수 있습니다. 결국 Physical Encoder가 제공하던 정보를 Motor의 전기적 동작과 수학적 모델을 통해 Software적으로 계산하는 것이 Sensorless Vector Control의 핵심입니다.

저속에서는 왜 속도 추정이 어려워질까?

Sensorless Vector Control의 중요한 과제 중 하나는 Zero Speed와 매우 낮은 Speed 영역입니다. Motor Speed가 낮아지면 Back EMF와 같은 속도 의존적인 전기신호가 작아지고 측정 Noise나 Parameter Error의 상대적인 영향이 커질 수 있습니다. 특히 Stator Voltage가 낮은 영역에서는 Stator Resistance에 의한 I×R Voltage Drop이 전체 Voltage에서 차지하는 비중이 커지므로 Flux와 Speed를 정확하게 추정하기가 어려워집니다. 또한 Motor Temperature가 상승하면 Stator와 Rotor Resistance가 변화하기 때문에 설정된 Motor Parameter와 실제 값 사이에 차이가 발생할 수 있습니다. 이러한 오차는 Flux Angle과 Torque Estimation의 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. Drive 제조사들은 Observer, Parameter Adaptation과 저속보상 Algorithm 등을 이용하여 성능을 개선합니다. PMSM의 경우 일부 고성능 Sensorless Control에서는 고주파 신호를 주입하여 Rotor Saliency를 이용한 Position Estimation을 수행하기도 합니다. 따라서 Sensorless Vector Control의 저속성능은 Motor 종류와 Drive Algorithm에 따라 크게 달라지며 모든 시스템이 Zero Speed에서 동일한 Torque 성능을 제공하는 것은 아닙니다.

Auto Tuning은 Sensorless Vector Control에서 왜 중요할까?

Sensorless Vector Control은 Motor Mathematical Model에 크게 의존하므로 정확한 Motor Parameter가 중요합니다. VFD를 설치할 때 Motor Nameplate의 Rated Voltage, Rated Current, Rated Frequency, Rated Speed와 Rated Power 등을 입력하는 이유도 이러한 Control Model을 구성하기 위해서입니다. 많은 VFD에서는 Auto Tuning 또는 Motor Identification 기능을 제공하여 Stator Resistance, Inductance와 기타 필요한 Parameter를 측정하거나 추정합니다. Auto Tuning에는 Motor를 정지시킨 상태에서 수행하는 Static Tuning과 실제로 회전시키면서 특성을 확인하는 Rotating Tuning 등이 있으며 지원방식은 제조사와 모델에 따라 다릅니다. 잘못된 Motor Data를 입력하거나 Tuning이 적절하지 않으면 Speed Estimation과 Torque Control 성능이 저하될 수 있습니다. 특히 Motor Cable이 길거나 Motor Temperature가 크게 변화하는 환경에서는 Parameter Variation의 영향도 고려해야 합니다. 따라서 Sensorless Vector Control은 단순히 VFD에서 해당 Mode를 선택하는 것으로 끝나는 것이 아니라 정확한 Motor Data와 적절한 Tuning을 통해 Control Model을 실제 Motor 특성에 맞추는 과정이 중요합니다.

Sensorless와 Encoder Vector Control은 어떻게 다를까?

Sensorless Vector Control의 가장 큰 장점은 Encoder와 Resolver를 설치하지 않아도 V/f Control보다 향상된 Speed Regulation과 Torque Response를 구현할 수 있다는 점입니다. Sensor와 Coupling, Feedback Cable이 줄어들어 시스템 비용과 배선, Maintenance 부담을 낮출 수 있으며 Motor 주변환경이 열악하거나 Sensor 설치공간이 부족한 설비에서도 유리합니다. 반면 Encoder Vector Control은 실제 Rotor Position 또는 Speed를 직접 측정하므로 매우 낮은 Speed, Zero Speed Torque, 빠른 Dynamic Response와 정밀한 Speed·Position Control이 필요한 설비에 더 적합할 수 있습니다. Elevator, Hoist, Machine Tool과 고성능 Servo Application처럼 정밀한 Feedback이 중요한 시스템에서는 Encoder 또는 Resolver가 필요할 수 있습니다. 하지만 최종 성능은 단순히 Sensor 유무만으로 결정되지 않고 Motor 종류, Drive Algorithm, Feedback Resolution과 Tuning에 따라 달라집니다. 결국 Sensorless Vector Control은 Motor의 Voltage와 Current를 측정하고 Mathematical Model과 Observer를 이용하여 Speed와 Flux를 추정함으로써 Encoder 없이 고성능 Vector Control을 구현하는 방식입니다.