전력계통에서 전압을 안정시키고 계통의 안정도를 증진시키기 위해 송전시 발생하는 무효전력을 보상하는 방법으로 SVC(Static Var Compensator, 정지형 무효전력보상기)를 사용한다. SVC를 TCR(Thyristor Controlled Reactor)과 FC(Fixed Capacitor)필터, 그리고 스너버(Snubber)회로를 사용하여 모델링하고 이 모델을 EMTP를 이용하여 시뮬레이션함으로써 그 결과를 통해 SVC가 전력계통의 무효전력을 보상함을 알아본다.
이 논문에서는 AD 변화기의 앞에 설치되는 샘플-앤드-홀드 회로의 비선형성을 보상하기 위해 신경 회로망 기법과 볼테라 급수 모델을 직접적으로 적용하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법들의 성능을 비교하기 위해, 볼테라 급수 모델에 기반을 둔 전통적인 p차 역산 방식의 결과와 비교 검토한다. 비교 검토를 위해서는 모노-톤과 투-톤 신호를 사용하여 출력의 고조파 및 혼변조 레벨을 살펴보았다. p차 역산 방식이 역 시스템을 구하는 것이라면 제안하는 기법들은 최적화 기법에 바탕을 두고 있다고 할 수 있다. 결과를 보면 어떤 한 방식이 다른 방식보다 성능이 월등하다고 할 수 없는데, 그 이유는 각 방식마다 나름대로의 장단점을 갖고 있기 때문이다. 보상 방식의 선택은 신호의 통계적 성질, 신호 레벨, 비선형성의 정도 등을 고려해야 한다.
이 논문에서는 환경 온도 변화를 고려한 열 적외선 데이터 보정 알고리즘을 설계하는 방법을 제시한다. 첫째, 열 적외선 측정 모델은 적외선 측정 데이터와 모델 환경 매개 변수 간의 관계를 사용하여 매개 변수 종속적인 1차 입력-출력 방정식으로 주어지고, 적외선 데이터에 대한 환경 온도의 영향을 보상하기 위해 보상 함수를 구한다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 적외선 데이터에 대한 환경 온도 변화의 영향을 효과적으로 보상할 수 있음을 보인다.
로봇 시스템에 작용하는 마찰력은 비선형 형태이며 특히 저속에서의 정밀 제어를 어렵게 만든다. 본 논문에서는 로봇 연구에서 자주 활용되고 있는 벤치마크 로봇 시스템의 단축 모델에 대한 동적 마찰 보상 문제를 다룬다. 마찰 모델은 동적 특성 및 다양한 효과를 나타낼 수 있도록 비선형 동적 모델인 LuGre 모델을 고려한다. 본 논문에서 제안하는 제어기는 두 부분으로 구성된다. 동적 마찰의 추정 및 보상을 위해 Dual 관측기 기반의 적응 제어기를 사용한다. 마찰 추정 오차 및 나머지 외란을 보상하기 위해 PI 관측기를 추가로 설계한다. 모의실험을 통해 비선형 동적 마찰이 벤치마크 로봇 시스템의 제어 성능에 미치는 영향을 확인하고 제안된 제어기를 사용함으로써 동적 마찰에 대한 제어 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 확장된 병렬 분산 보상기와 최적 극점 배치 방법을 사용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 기반 제어기의 분석과 설계 방법을 제안한다. 설계과정을 설명하면 먼저비선형 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현하고 확장된 병렬 분산 보상기를 사용하여 제어기 규칙을 작성한다. 그리고 최적 극점 배치 방법을 사용하여 국소 상태 궤환 제어기를 설계하고 이를 이용하여 전체의 퍼지논리제어기를 설계한다. 기존의 사용된 병렬 분산 보상기와는 다르게 본 논문에서 새로이 개발된 확장된 병렬 분산 보상기와 최적 극점 배치 방법을 이용함으로써 안정한 국소 퍼지 제어기의 설계뿐만 아니라 추적 제어 목적도 수행할 수 있는 전체의 안정한 퍼지 제어기도 설계할 수 있다. 게다가 전체 퍼지 모델 뿐만 아니라 실제 비선형 시스템에 대해서도 안정도 분석을 행하였다 마지막으로 제안된 퍼지 모델 기반 제어기 설계 방법의 효율성과 가능성을 하나의 시뮬레이션 예를 통하여 증명하였다.
본 논문에서는 잡음 환경하의 음성 인식을 위해 전처리 단계에서 Mel-warped Wiener Filtering (MWF) 기법을 이용하여 입력 음성을 개선하고 후처리 단계에서 PMC (Parallel Model Combination) 기법을 이용하여 인식 모델을 보상하는 MWF-PMC잡음 처리 기법을 제안한다. PMC 기법은 전처리 단계에서 개선된 음성의 묵음 구간으로부터 잔류 잡음을 취하여 깨끗한 음성을 이용하여 작성한 인식 모델을 보상함으로써 잡음 환경하의 음성 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 인식 실험을 위한 음성 데이터는 국어공학연구소 (KLE)에서 작성한 PBW (Phoneme Balanced Words) 452 단어 음성 데이터를 8 kHz로 다운 샘플링한 후 Subway, Car 및 Exhibition 잡음을 5단계의 신호 대 잡음비 (SNR)를 0, 5, 10, 15, 2003로 부가하여 구성하였다. 인식 실험 결과, 본 논문에서 제안한 MWF-PMC 기법이 기존의 결합된 기법보다 전반적으로 향상된 인식 성능을 얻어 그 유효성을 확인할 수 있었다.
AND와 OR에 대한 연삭식으로 MIN과 MAX를 사용하는 기존의 퍼지 집합 모델은 많은 경우에 사람이 생각하는 것과 다른 문서값을 생성하기 때문에 정보 검색 모델로서 부적합하다고 비판되어 왔다. 퍼지 집합 이론이 도입된 이후로 AND OR에 대한 연삭식으로 다양한 퍼지 연산자들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 퍼지 연산자들의 문서값 생성 특성을 분석하고, MIN과 MAX 대신에 긍정적 보상 연산자라 불리는 퍼지 연산자를 사용할 것을 제안한다. 긍정적 보상 연산자를 사용하는 퍼지 집합 모델이 보다 우수한 검색 효율을 제공함을 실험을 통하여 입증한다.
본 논문에서는 평균전류모드제어를 이용하는 컨버터의 전류응답을 예측할 수 있는 새로운 이산시간 소신호 모델을 구한다. 평균전류모드제어는 최대전류모드제어와 달리 전류제어를 위해 복잡한 보상기 회로를 사용하므로 컨버터의 동작 특성 해석이 어렵다. 평균전류모드제어를 사용하는 컨버터의 소신호 전류응답을 예측하기 위해 샘플러모델을 제안하고, 이 모델로부터 새로운 이산시간 소신호 모델을 구한다. 제안된 방식은 기존 방식과 달리 복잡한 형태의 보상기를 사용하는 컨버터에도 적용 가능하다. 제안한 새로운 이산시간 소신호 모델을 이용한 예측 결과를 스위칭 모델 시뮬레이션 프로그램인 PSIM을 이용한 시뮬레이션 결과 및 실험결과와 비교하여 제안한 새로운 이산시간 소신호 모델의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 LLC 공진형 컨버터 기반 리튬 이온 배터리 충전기의 통합형 보상기를 제안하였다. 제안한 보상기는 실효 커패시턴스의 변화를 고려할 수 있는 배터리 모델 기반으로 설계되어 전 충전 구간 동안 안정적인 동작이 가능하며 정전류-정전압 (CC-CV) 충전을 하나의 보상기로 구현하여 충전 모드 변환시의 과도 특성을 가지지 않는다. 제안한 통합형 보상기의 설계는 기본파 근사법과 확장기술함수를 활용하여 진행 하였으며, LLC 공진형 컨버터와 배터리팩을 이용한 실험결과를 통하여 그 유효성을 검증 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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