물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법이다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기타의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터 (Single Instruction Multiple Data, SIMD)처리 방식의 병렬 프로세서를 제안한다. 대표적인 현악기인 기타의 6개 현을 제어하기 위해 6개의 프로세싱 엘리먼트 (Processing Element, PE)로 구성된 SIMD기반 병렬 프로세서를 사용하였다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 기타 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 6개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1 kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의 실험 결과, 제안한 SIMD기반 병렬 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서인 TI사의 TMS320C6416보다 실행 시간에서 8.9배, 에너지 효율에서 39.8배의 성능 향상을 보였다.
본 논문은 새로운 복합 변조방식에 의해 구동되는 메탈 할라이드 램프용 고주파 전자식 안정기에 관한 것이다. 제안하는 변조방법의 경우, 변조신호가 스위프되는 복합 주파수를 갖기 때문에, 일정한 주파수의 변조신호를 갖는 통상의 변조방법 보다 더욱 효과적으로 공명현상을 회피할 수 있다 차후 ASIC을 목적으로, 제안하는 안정기의 제어기는 마이크로프로세서를 사용하지 않고 EPLD만을 사용하여 설계하였다. 본 논문에서는 제안하는 변조방법의 구체적 알고리즘 및 제안하는 변조방법을 적용한 제어기프로토타입의 150 W 메탈할라이드 램프용 안정기로 수행된 실험결과를 기술하였다.
스위치드 릴럭턴스 전동기(SRM)의 구동에서 회전자 위치는 필수적인 정보로서 회전자의 위치에 따라 고정자의 상여자 신호를 동기화 시키는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 고해상도의 엔코더나 레졸버가 이용되는데 이는 전동기의 생산가격 상승을 가져오게 된다. 반면 센서리스 기법을 통한 상여자신호의 동기화는 신뢰성 및 고속영역에서 스위칭각이 마이크로프로세서의 샘플링 주기에 의해 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 실용적인 방식의 저가형 아날로그 엔코더를 제안한다. 또한 간단한 디지털회로를 사용한 제어신호를 생성하기 위한 제어알고리즘을 제시한다. 실험을 통하여 제안된 아날로그 엔코더의 성능을 검증하고 이를 이용한 스위칭각 제어방법에 대해 검증하였다.
잉여수계(Residue Number System)는 각 모듈러스에 자리올림수의 전달이 필요 없고, 병렬 구조를 이루므로, 디지털 신호처리 및 신경망 처리기와 같은 전용 프로세서 설계에서 사용된다. 그러나, 크기 비교 및 부호 검출시에 혼합기수변환(Mixed Radix Conversion)이 요구되며, 이는 전체 연산 속도를 저해하는 요인이 된다. 그러므로 본 논문에서는 혼합기수 변환의 속도를 향상시키기 위하여 잉여수 분할 방법을 개선한 혼합기수변환기를 설계하였다. 설계된 변환기는 기존의 변환기에 비하여 연산기의 크기는 증가하지만 연산시간은 최대 2배가 향상되었다.
This study is for the contents of development to the hardware system and software driving algorithm to implement the frequency band of about 7KHz los pass digital filter which has the cut-off frequency of 392Hz by interfacing of a microprocessor with its peripheral analog-to-digital converter chip and digital-to-analog converter chip. The simplicity of digital filter design without difficulty and the implementation of programmed digital filter can be realized by providing the interfacing method to implement the law pass digital filter for the biological signals and the realization method of computer algorithm by a microprocessor.
본 논문에서는 DSP (Digital Signal Processing)를 이용한 차량용 레이다 수평안정화장치 구동 전략을 제안한다. 지대공 유도 미사일용 차량용 레이다는 전방향으로 일정 속도로 회전하며 감시정찰 임무를 수행한다. 수평안정화장치는 4세트의 수평구동모듈을 이용하여 차량 플랫폼의 수평을 유지하여 레이다의 안정적인 회전을 가능하게 한다. 이를 실시간으로 구현하기 위해 임베디드시스템인 DSP를 적용하여 경사도를 측정하고, 구동모듈에 구동 명령을 인가하여 수평을 유지한다. 수평구동모터는 감속기를 통하여 모터 토크를 증가시켜 수평 안정 동작을 수행한다. 본 논문에서는 수평구동모듈 1세트를 모델링하여 수평안정화장치를 축소 구현한다. 제안하는 구동 전략의 유효성은 시뮬레이션으로 입증한다.
스피커는 전기적 입력 신호를 소리로 전달해 준다. 이 과정에서 특정 주파수에서 변형이 발생하게 되고 그 결과 소리도 변하게 된다. 본 논문은 스피커 출력이 오디오 대역에서 변형이 발생한 경우 이 주파수 대역을 보정하는 방법으로 DSP AMP를 스피커 유닛과 결합시킨 VADSM(Value-Added Digital Speaker Module)를 제안한다. VADSM은 EQ 조정 기능을 이용하여 소리의 변형이 발생한 주파수 대역의 이득을 조정함으로써 스피커 출력의 평탄한 응답 특성을 유지하도록 한다. VADSM은 DSP AMP를 스피커 유니트와 결합하여 스피커 모듈로 만들어지는데 EQ 조정값을 가지고 있어야 한다. 스피커 출력을 마이크로 입력받아서 FFT를 실행한 후 주파수 스펙트럼을 조사하여 주파수별 이득을 추출해 낸 후 VADSM의 EQ를 조정하도록 하는 시스템이다.
During the past decade, there were many well-established theories for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of industrial robot control. Neural network computing methods provide one approach to the development of adaptive and learning behavior in robotic system for manufacturing. Computational neural networks have been demonstrated which exhibit capabilities for supervised learning, matching, and generalization for problems on an experimental scale. Supervised learning could improve the efficiency of training and development of robotic systems. In this paper, a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital signal processors is proposed. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are developed particularly for fast numerical computations involving sums and products of variables. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be an efficient control scheme for implementation of real-time control for SCARA robot with four-axes by experiment.
본 연구에서는 형상기억합금(SMA)을 응용한 스마트 액추에이터의 효율적 제어를 위한 통합 액추에이터-제어기 시스템 설계를 논의한다. 이를 위하여 두 개의 스마트 SMA 액추에이터 유닛과 함께 제어를 위한 싱글 칩 마이크로프로세서, 액추에이터 드라이버, 센서를 통합한 새로운 액추에이터-제어기 모듈을 설계하고 제작하였다. 제안된 시스템에서는 피드백 제어를 위해 모듈의 회전을 측정하는 6축 모션센서 칩과 SMA의 저항을 측정하는 회로를 포함한다. 실험을 통하여 액추에이터의 구동과 센서 신호와 통신을 확인하였고 이를 통하여 실제 액추에이터-제어기 시스템의 작동을 확인하였다.
본 논문은 캐리어 주파수 20kHz 이상의 고주파 전압형 PWM 인버터를 구동하기 위한 디지털 제어기에 관한 연구이다.적절한 PWM 패턴을 선택하기 위하여 기존의 PWM을 분석하였고, 비동기형 계단 정현파를 기준신호로 하여 제어기의 PWM 패턴을 구하였으며, PWM 제어방법은 가변 캐리어 비를 이용하였다.PWM 제어기는 모두 디지털 방식으로 구성하였다. 특히, 제시된 제어기의 구성은 연산 및 데이터 처리와 PWM 패턴 합성을 8비트 원칩 마이크로프로세서와 디지털 로직으로 나누어 설계하므로써 제어에 대한 속응성 및 제어성을 개선하였다. 또 변조도 데이터를 9비트로 출력하도록 프로그램을 적절히 이용하여 데이터 처리능력을 높였다.디지털 제어기는 회로구성을 i8051과 원칩 EPLD로 구성하였고, 설계된 제어기는 전압형 인버터를 동작시켜 제어성을 고찰하였다. 그리고 전압형 인버터 시스템의 고조파와 전류파형을 평가 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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