본 논문에서는 BLDC센서리스를 위해 역기전력의 영점검출을 위한 새로운 필터회로를 설계하였다. 특히 본 논문에서 제안한 역기전력 증폭 제한회로를 구성함에 있어 아날로그 디지털 혼용 필터회로를 구성하여 저속영역에서 센서리스를 특성을 개선하였다. 또한 100[W]급 BLDC 구동용 프로토 타입 드라이브를 제작하여 제안된 알고리즘의 타당성 검증하였다.
본 논문은 병렬로 운전되는 컨버터의 출력 전류 맥동을 감소시키기 위한 선택적 위상 지연 구동 방법을 제안한다. 병렬로 운전되는 컨버터는 부하의 크기 및 운전하는 컨버터의 개수에 따라 그 효율이 달라지므로, 기동되는 컨버터의 개수를 가변하여 운전하는 것이 효율적이다. 또한 전류의 맥동을 저감하기 위해서 일정한 위상 차이를 가지도록 제어하는 인터리브드 운전 기법이 널리 사용되고 있다. 따라서 병렬 운전되는 컨버터의 출력전류 맥동을 저감시키기 위해, 운전되는 컨버터의 개수에 따라 위상 간격을 조정해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 구동되는 컨버터의 개수에 따라 위상 간격을 제어하여 출력전류의 맥동을 저감하는 기법을 제안한며, 실험을 통해 제안된 알고리즘을 검증한다.
유도 전동기의 구동을 위한 범용 인버터는 다양한 산업현장의 부하 특성에 맞게 운전 가능하도록 범용성을 지니고 있다. 다양한 부하 중 큰 관성을 가진 부하의 감속시, 혹은 주기적인 패턴으로 변하는 부하의 경우에 인버터는 감속토크를 발생시킨다. 이러한 감속토크는 인버터의 DC 링크단에 회생에너지를 유입시켜 DC 링크 전압을 상승시킨다. 그리고 전압 상승으로 인한 평활 커패시터의 소손을 막기 위해 인버터 출력을 차단시켜 정상적인 운전을 할 수 없다. 본 논문에서는 회생토크가 간헐적으로 발생되는 부하에서 별도의 장치 없이 출력주파수만을 가변하여 출력토크를 평균적으로 제어함으로써, 회생에너지에 의한 DC 링크 전압상승을 방지하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 22kW 유도전동기 실험을 통해 이를 검증하였다.
도시철도 차량 및 역사 내 혼잡도가 최고 220%를 나타내고 있다. 특히 방향별 동선의 충돌로 인해 보행자의 이동저항이 급속히 증가해 통행시간 증가, 안전사고 발생 등 도시철도 역사의 이용효율을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서 도시철도 이용객의 역사 내 이동속도 및 쾌적성 향상을 위한 혼잡관리 모형을 이용한 도시철도 이용객 동선유도시스템을 제안한다. 이를 위하여 반복혼잡/비반복혼잡을 고려할 수 있는 혼잡관리 모형을 구성하셨고, 미들웨어시스템, 제어시스템, 동선유도구동시스템으로 구성된 동선유도시스템의 기본설계를 수행하였다. 동선유도시스템은 외부데이터를 알고리즘에서 사용가능한 형태로 변경하는 미들웨어시스템 단계와 실시간 데이터 및 과거 데이터를 통해 혼잡관리 알고리즘을 수행하는 단계와, 산정된 혼잡관리 알고리즘을 기반으로 LED표시장치, 방향유도 표시기, 이동식 가이드레일 등을 제어하는 제어시스템의 단계와 제어시스템의 정보를 기반으로 LED표시장치, 방향유도 표시기, 이동식 가이드레일 등의 장치를 실제로 구동하는 동선유도 구동장치 단계와 이용자가 실제로 접하는 LED표시장치, 방향유도 표시기, 이동식 가이드레일 등의 동선유도장치로 이루어진다. 향후 본 기본설계를 기반으로 시스템의 상세설계를 통해 도시철도 역사의 구조 및 지점에 따른 다양한 동선유도장치의 시작품을 제작하고 이를 제어할 수 있는 동선유도제어 모듈을 개발할 예정이다.
본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network, T2RBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dadaset)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.
본 논문에서는 압연공정에서 압연용 롤을 구동하는 속도 제어 계통의 계단 응답 특성에 대한 관리지표값들을 자동으로 산출하는 알고리즘을 제안한다. 잡음이 포함된 속도 응답 데이터에서 최대값이 2개 이상 존재할 수 있는 경우들을 세 가지 독립된 유형으로 분류하였다. 각 유형별로 적절한 최대 오버슈트 후보를 선택하는 방법을 제안하였으며, 선택된 최대 오버슈트 후보가 옳은 지를 점검할 수 있는 판정 알고리즘을 개발하였다. 두 가지 유형의 시험을 통해 제안된 알고리즘으로 최대 오버슈트의 크기와 위치를 잘 검출할 수 있음을 보였다.
본 논문에서 제안하는 파일 보안 기능은 암호 알고리즘을 이용하여 윈도우 운영체제에서 파일을 안전하게 저장함으로써 허락되지 않은 사용자의 접근을 제한하도록 한다. 암호화하여 저장된 파일은 복호화 알고리즘으로 복호화해서 파일 데이터를 읽게 된다. 이러한 기능은 사용자들이 편리하게 사용할 수 있도록 사용자 인터페이스를 설계하여 프로그램으로 구현한다. 보안 기능으로 구현된 파일 암호화 및 복호화 프로그램을 구동시키고 정상적으로 동작하는지의 여부를 실험하게 된다. 또한 복호화 시 암호화 할 때의 설정과 설정이 틀릴 경우 복호화가 되는지의 여부도 실험한다. 이 프로그램의 개발을 통해서 윈도우 서버 및 개인용 컴퓨터 내의 중요한 파일에 대한 보안을 강화시킬 수 있다.
스마트무장은 종말 유도조종을 통해 정밀타격 임무를 수행하는 초소형 유도무기로 미래 전장환경의 신무기체계이다. 하지만 크기로 인한 구조적 제한으로 인해 압전구동 방식의 조종날개를 이용해 제어를 수행하기 때문에 기동력이 작아 유도범위가 제한적이다. 본 논문에서는 스마트무장의 효과도를 높이기 위한 비 표준조건 사격제원 산출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 획득한 전장환경 정보를 이용해 표준조건에서의 사격제원을 보정해 비 표준조건의 사격제원을 산출한다. 다양한 조건에서의 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
유도전동기 구동시스템의 예상치 않은 고장은 많은 산업 응용분야에서 심각한 문제를 초래시킬 수 있으므로, 유도전동기 구동을 위한 전압형 PWM 인버터의 고장진단에 대해 연구한다. 진단의 고려 대상은 정류기 다이오드, 스위칭 장치 및 입력단의 개방회로 고장이며, 진단신호는 전동기 전류로부터 유도한다. 고장의 특징추출은 dq-전류 경로의 크기를 이용하였고, 진단은 PCA와 LDA를 적용한다. 또한, 본 논문에서는 일반적인 중${\cdot}$소형 유도전동기 구동 시스템의 제어기에 진단 소프트웨어를 추가하여 사용하는 것에 대한 가능성을 제시하며, 그에 관련해 수행속도에 따른 진단결과들을 보여준다. 최종적으로, MATLAB을 이용하여 인버터의 고장진단에 대한 모의실험을 수행 하였고, 제안된 알고리즘의 유용성을 검증하였다.
근래의 Robot은 모든 산업체에서 사용되고 있다. 이 전의 로봇은 단순 작업용으로 쓰여 왔으나, 근래에 로봇은 사람과 같은 동작 및 행동을 할 수 있는 형태로 발전되고 있다. Robot의 동작은 입력된 명령을 반복 수행하거나 혹은 매 순간마다 센서의 출력 값에 따라 다른 동작을 수행한다. 본 논문에서는 자율적으로 목적물을 뒤따르는 자율이동로봇에 대해 연구하였다. 이 로봇은 무거운 짐을 인간 대신에 운반하는 목적으로 사용될 수 있다. 로봇의 구성은 목적물의 위치 인식 센서, 동작을 제어하는 프로세스 그리고 모터를 구동하는 구동부이다. 또한 로봇이 통신망과 연동하여 원격제어 또는 동작 상태를 모니터링을 하도록 하였다. 구동 오차를 줄이기 위한 방법으로 외부 환경에 대한 동작 알고리즘 개발하였다. 실험으로 자율로봇을 제작하였고, 초음파 센서의 지향성과 지향성에 대한 오차 그리고 구동시의 유연성을 보였다. 또한 로봇과 감지 시스템과의 통신 결과를 그림으로 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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