해상감시레이더는 관제지역의 해상교통정보를 수집하는 해상교통관제시스템의 주요 센서로, 다양한 운동 특성을 갖는 선박의 안정적인 추적과 위치, 속도, 침로 등의 정확한 정보를 제공하는 것은 VTS 성능 개선 및 서비스 고도화에 매우 중요한 요소 기술이다. 본 논문에서는 해상교통관제시스템에서 다양한 기동 특성을 갖는 선박의 정확한 추적을 위하여 상호작용 다중필터(IMM) 추정기를 이용한 추적 알고리즘을 설계하고, 모의실험을 통하여 필터 뱅크의 구성에 따른 성능 비교 및 분석을 수행한다.
권선형 유도전동기는 기동시에 충분히 큰 저항을 외부에서 삽입하여 기동전류를 작게하는 동시에 기동 토크를 크게 할 수 있다. 또한, 유도전동기의 각 기동 방식중에서 가장 우수한 시동특성을 가지고 있으며 크레인, 시멘트공장 등 중부하 시동이 요구되는 경우 널리 사용되고 있다. 권선형 유도전동기 드라이브 시스템의 전류, 토크, 위치 및 속도 등의 제어를 위하여 일반적으로 산업현장에서는 Pl 제어기가 많이 적용되고 있다. 그러나 이러한 시스템은 센서 부착시 여러가지 환경적 제약으로 인한 전체시스템의 성능 저하를 가져올 수 있어 이를 개선하기 위한 센서리스 벡터제어가 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 권선형 유도 전동기의 센서리스 벡터제어를 위해 MRAS 기법을 적용하였고, 기존의 MRAS 기법 적용시 발생하는 파라미터 변동에 따른 속도추정오차를 개선하기 위해 센서리스 벡터제어의 속도제어에 크게 영향을 미치는 고정자 저항을 온라인으로 튜닝함으로서 파라미터 변화에 강인한 센서리스 속도제어를 구현하였다. 제안된 기법의 타당성 및 유효성을 디지털 컴퓨터에 의한 시뮬레이션에 의해 확인하였다.
본 논문에서는 TBM(Tunnel boring machine) 시스템의 기동 특성향상을 위해 기존에 제안되었던 회생기동방법에 대한 실제적으로 발생되는 문제점을 분석하고, 이에 대한 해결방법을 제안한다. 기존의 연구결과에서 나타나는 속도리플 문제를 해결하기 위하여, 우선 시스템 상에서의 발생하고 있는 문제점을 분석하고, 이를 보완할 수 있는 방법을 제시하였다. 개선된 방법을 실제 시스템에 적용하여 기존의 시스템 결과와 비교함으로써 제안된 방법이 효과적임을 검증하였다.
PADS(Precision Aerial Delivery System)은 원형 낙하산을 이용한 공중 물자수송 시스템의 낮은 착륙 정확도를 개선해줄 수 있는 장비로 AGU(Airborne Guidance Unit)을 장착하여 원하는 목적지로 안전하게 물자를 수송할 수 있다. 현재 외국에서 개발된 PADS 성능은 착륙 정확도가 CEP50 100m 범위로 보고되고 있으나 실제 지형 및 기상환경에 따라 많은 차이를 보인다. 산악지역이 많은 국내 환경에서는 국부적인 지형변화에 따른 풍향, 풍속 변화가 심하고 이는 착륙 정밀도에 영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PADS의 6DOF 비선형 모델링을 기반으로 HILS(Hardware In the Loop Simulation)를 구축하여 바람 환경에서 Ram air parachute의 기동 특성을 분석하였다. 이러한 기동 특성을 고려하여 EM(Energy Management) 기동과 FA(Final Approach) 기동을 포함한 정밀 연착륙 알고리즘을 설계하였다. PADS 시뮬레이션 결과 CEP50 40m 이내로 정밀 연착륙이 가능하였으며, 향후 이러한 연구 결과를 바탕으로 실제 PADS 투하시험을 통하여 정밀 공중 물자수송 시스템에 적용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 풀 브릿지 인버터의 비선형성을 고려한 단상 영구자석 동기 전동기의 오픈 루프 기동성을 개선하기 위한 구형파 전압 주입 기법을 제안한다. 일반적으로 단상 영구자석 동기 전동기는 3상 교류기와 달리 풀 브릿지 인버터를 채택하고 있으며 대칭 공극으로 자기 회로를 설계할 경우, 영토크 지점의 특정 위치에서 기동이 불가능할 수 있기에 비대칭 공극 설계가 요구된다. 이러한 단상 영구자석 동기 전동기의 구동 특성상 센서리스 운전 모드의 오픈 루프 제어시 기동 실패의 가능성이 상당히 높다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인버터의 비선형성을 고려한 구형파 전압을 인가하여 기동 성능을 개선하는 기법을 제안하고자 한다. 제안한 알고리즘은 다수의 실험을 통해 타당성을 검증하였다.
권선형 유도전동기는 기동시에 충분히 큰 저항을 외부에서 삽입하여 기동전류를 작게하는 동시에 기동토크를 크게 할 수 있다. 또한, 유도전동기의 각 기동방식중에서 가장 우수한 시동특성을 가지고 있으며 크레인, 시멘트공장 등 중부하 시동이 요구되는 경우 널리 사용되고 있다. 권선형 유도전동기 드라이브 시스템의 전류, 토크, 위치 및 속도 등의 제어를 위하여 일반적으로 산업현장에서는 PI 제어기가 많이 적용되고 있다. 그러나 이러한 시스템은 센서 부착시 여러가지 환경적 제약으로 인한 전체시스템의 성능 저하를 가져올 수 있어 이를 개선하기 위한 센서리스 벡터제어가 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 권선형 유도전동기의 센서리스 벡터제어를 위해 MRAS 기법을 적용하였고, 기존 MRAS에 의한 유도전동기 속도 센서리스 제어시 발생하는 저항 값의 변화에 따른 저속 영역에서의 속도 특성 악영향을 개선키 위해 권선형 유도전동기의 고정자 저항과 회전자 저항 값을 추정하는 제어 알고리즘을 추가하여 시스템의 동특성 개선을 시도하였다. 제안된 기법의 타당성 및 유효성을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
The Lion Air JT610 accident in Indonesia in October 2018, along with the Ethiopian Airline ET302 accident in March 2019, is an significant aircraft accident that detects defects of the B737MAX aircraft. Shortly after the accident, the FAA prohibited operation of the aircraft. This action has affected the market environment of airlines and aircraft manufacturers around the world. In October 2019, Indonesian Traffic Safety Committee released an accident investigation report for Lion Air JT610, which concluded that the causes of the accident were MCAS design defects, lack of education and training, and errors in the repair process. This paper summarizes the flight control system of the B737MAX aircraft, the causes of the accident based on the final accident investigation report, and provides considerations for aircraft design and retrofit.
칼만 필터는 이동 목표물의 운동 상태 특성이 선형이라고 가정할 경우 비교적 정확하게 표적의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘으로 목표물의 운동 상태 특성이 얼마나 정확하게 모형화 되었느냐에 따라 성능이 좌우된다. 표적의 다양성을 고려하지 않고 운동 특성을 일반적으로 모형화 하여 칼만필터(SKF : Simple Kalman filter) 알고리즘을 적용하는 경우 표적이 갑작스런 기동을 하게 되면 칼만필터의 고정된 프로세스 잡음 분산은 기동을 다를 수 없게 되므로 추적 성능은 현저히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표적의 기동에 따른 프로세스 잡음 분산을 능동적으로 변화시켜 적용할 수 있는 능동형 칼만필터(ABC Active Kalman filter)를 구현하였다. 즉 표적이 가질 수 있는 기동의 범위를 구분하여 설정하고 기동의 정도에 따라 표적을 추적할 수 있는 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 구하여 기동 정도에 따른 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 오프 라인(off-line)에서 선행 학습시켰다. 선행 학습은 뉴럴네트워크를 이용하여 표적의 기동 상태에 따른 시스템 프로세스 잡음 분산을 인식하도록 하였으며, 그 결과에 따라 레이더가 실제 표적 탐지 및 추적 처리시 칼만필터의 프로세스 잡음 분산을 선택하여 실시간으로 반영할 수 있도록 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 입증하였다.
일반적으로 제철공정에서 각 공정사이의 철판의 속도와 장력은 브라이드롤을 이용하여 제어하는데 여기서 입력 측의 브라이드롤은 장력을 제어하고 출력 측의 브라이드롤은 공정의 속도를 제어한다. 이와 같은 방법은 시스템 기동의 순간을 포함하여 공정속도의 변경이 있을 경우 제철 공정 상에서는 특히 철판의 높은 탄성에 기인하여 시스템이 상당히 불안정하게 된다. 본 논문에서는 각 전동기가 정해진 역할에 따라 독립적으로 장력 혹은 공정속도를 제어하고 장력의 모델링에서 비선형의 요소를 되먹임하여 원래의 시스템을 선형화시켰고 이때 미분관측기를 이용하였다. 이 제어기의 장점은 무엇보다도 독립적인 역할의 분담으로 인해 다수의 전동기로 확장이 용이하도록 하는 것이다.
국군이 운용중인 대부분의 군 전용차량은 개발이 완료된지 15년이 넘었으며, 개발 당시의 기술력과 정비성을 고려하여 수동변속기를 채택하고 있다. 수동변속기는 엔진과 변속기 사이에 동력을 조절/차단하는 클러치를 포함한다. 본 연구의 대상이 되는 2.5톤 군용차량은 수동변속기와 클러치 시스템을 적용하고, 클러치 커버와 릴리스 베어링 간극을 수동으로 조절해야 했다. 이러한 특성으로 인하여 클러치 디스크 조기마모, 클러치 커버 파손 등의 품질문제가 발생하였다. 본 연구는 발생된 품질문제를 해결하기 위하여, 클러치 커버와 릴리스 베어링의 간극을 자동으로 설정하도록 하고 클러치 디스크 자체의 성능도 향상시키는 과정을 거쳤다. 개선된 시스템을 평가하기 위해서, 단시간에 기어변속을 하는 가속내구시험을 수행하였으며 추가적으로 군인이 직접 운전을 하여 차량에 적용하였을 때 이상이 없음을 증명하였다. 본 연구활동을 통해, 클러치 간극을 조정할 필요가 없도록 하여 차량 정비 인력의 정비시간을 단축하였다. 또한, 클러치 간극을 조정해 주지 못함으로써 발생되는 품질문제를 해소하여, 근본적인 개선책을 제시하였다고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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