• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.385-386
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• 2016

직접 변조 방식(direct modulation)을 사용한 Modular Multilevel Converter(MMC)의 6개의 암 캐패시터 전압의 자연균형화(Natural Balancing) 현상은 여러 연구 및 실험에서 관측되고 있다. 또한, 이러한 현상의 원리뿐만 아니라, 시스템 파라미터와 밸런싱 동특성사이의 관계가 수학적인 분석을 통하여 검증되었다. 직접 변조 방식은 간접 변조 방식(indirect modulation)과 달리, 입/출력 AC 및 DC 측 제어기 외에 암 캐패시터 전압 밸런싱을 위한 순환전류 제어기가 존재하지 않지만, 캐패시터 맥동 저감을 위해 일반적으로 캐패시터 2 고조파 맥동 제어기를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 직접 변조방식을 사용한 MMC의 2고조파 전압 맥동 제어기가 암 캐패시터 전압 자연 밸런싱에 미치는 영향을 고찰하고 분석한다. 또한, 2 고조파 전압 맥동 제어기의 유무에 따른 전압 자연 밸런싱의 동특성에 대한 비교를 400MW MMC full-scale 시뮬레이션을 통해 살펴보도록 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.165-166
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• 2016

본 논문에서는 병렬 UPS 모듈용 배터리의 효율 향상을 위해 추가적인 밸런싱 회로의 구성 없이 SOC 밸런싱을 수행하는 제어 기법을 제안한다. 각각의 UPS 모듈은 배터리와 인버터로 구성되어 있으며 출력단이 병렬 구조로 이루어져 있다. 배터리간 SOC 불균형은 전체 시스템의 효율을 저하시키는데, 본 논문에서는 시스템의 효율을 향상시키기 위하여 각각의 인버터의 출력을 제어하여 배터리 SOC간의 불균형을 제어하는 제어 기법을 제안한다. 제안하는 SOC 밸런싱 제어 방법은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.281-282
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• 2019

본 논문에서는 직렬 연결 구조의 밸런싱 회로에 대한 정상상태 분석과 소신호 분석 및 제어기 설계를 진행하였다. 부하의 직렬 연결 구조는 전체 시스템의 도통손실을 감소시켜 효율을 극대화 할 수 있기 때문에 최근에 많이 연구되고 있다. 해당 구조는 직렬 연결된 부하들의 불균형을 맞춰주는 밸런싱 회로가 필수적인데, 이 회로의 특성 및 제어기가 전체 시스템의 동작 특성을 결정한다. 본 논문에서 진행한 밸런싱 회로의 소신호 분석을 바탕으로 직렬 연결된 2개의 부하와 밸런싱 회로의 전류 모드 전압 제어기를 설계 하였다. MATLAB과 PLECS 시뮬레이션 결과, 두 모델링의 결과가 0.13 % 이하의 오차를 가지는 것을 확인 하였으며, 이를 통해 해당 분석이 타당함을 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.432-439
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• 2012

In this paper, instead of the conventional PD controller for balancing control of two wheeled inverted pendulum robots, an improved PD controller using the neural network is proposed and implemented for performance verification. First, a two wheeled inverted pendulum robot system is constructed for experiment. Next proper gains of the conventional PD controller according to users' weights are obtained for balancing the robot by use of the trial and error method. The PD gains based on the trial and error method are generalized through the neural network. Experiment results show that the PD controller based on the neural network has better performance than the conventional PD controller.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.5
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• pp.199-208
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• 2017

Lithium polymer batteries are used in energy storage systems (ESS), electric vehicles (EVs), etc. due to their high safety, fast charging and long lifecycle, and now they are used in agricultural drones. However, when overcharging and overdischarging, the lithium-polymer battery is destroyed in the gap structure in the lithium-ion battery and the battery life is reduced. In order to prevent overcharge and overdischarge, uneven cell voltage Cell balancing system is needed. In this paper, a fuzzy controller suitable for nonlinear systems is proposed by detecting the unbalanced cells by detecting the voltage difference between charging and discharging of each cell, and suggesting the applied cell balancing algorithm. In this paper, we have designed the cell balancing of the battery pack of agricultural drones by fuzzy control and it is designed for equal control between cells. As a final result, we checked whether cell balancing is good, and when there are two cells, Cell balancing was confirmed. We tested whether it could be used for other products. As a result, we confirmed that cell balancing is good regardless of the number of cells used.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.4
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• pp.469-475
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• 2010

This paper presents controller design of a two wheeled mobile inverted pendulum robot for one man transportation vehicle. Since the overall mass is varying with different drivers, suitable controller gains are obtained through experimental studies. Variation of the center of gravity due to different masses also affects stable balancing control. Thus, the desired balancing angle si required to be modified with respect to different masses. To measure masses for different drivers, a weight scale is used and those data are used for balancing control through communication. The gain scheduling method of using data obtained from experimental studies allows the robot to have stable balancing performances.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.2
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• pp.190-196
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• 2014

In this paper, we get state equations based on wheel's rotation, tilt and steering are independent each other in balancing robot. Accordingly, we propose two LQR controllers which are appropriate for rotation and steering control of a balancing robot. And its superiority and appropriateness are demonstrated by a comparison to a PID method. Simulation results verify the possibility of upright balancing, rectilinear motion and position control. Moreover, experimental results show that it guarantees the performance to apply the two LQR controllers to balance the robot.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.87-88
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• 2016

본 논문은, Cascaded-H-bridge 정류기를 사용하는 SST 시스템에서의 DC-link 전압 밸런싱을 위한 실용적이고 구성이 용이한 제어기에 관한 것이다. 제안하는 제어기는 DC-DC stage의 Dual active bridge 컨버터의 개별적인 위상 제어를 통해 DC-link의 전압을 개별 조정한다. 기존의 연구된 전압 밸런싱 기법들에 비해, 제안하는 제어기는 별도의 회로 및 장치가 필요 없고, 확장성이 용이 하며, 구성이 용이하면서 실용성을 가지는 장점들이 있다. 제안하는 제어기는 5kW의 7-level SST 시제품을 제작하여 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.9
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• pp.1871-1880
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• 2011

In this paper, a controller for two wheeled inverted pendulum robot, i.e., Segway type robot that is a convenient and easily handled vehicle is designed to have more stable balancing and faster velocity control compared to the conventional method. First, a widely used PID control structure is applied to the two wheeled inverted pendulum robot and proper PID control gains for some specified weights of users are obtained to get accurate balancing and velocity control by use of experimental trial-and-error method. Next, neural network is employed to generate appropriate PID control gains for arbitrarily selected weight. Here the PID gains based on the trial-and-error method are used as training data. Simulation study has been carried out to find that the performance of the designed controller using the neural network is more excellent than the conventional PID controller in terms of faster balancing and velocity control.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.31-32
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• 2015

본 논문은 FAC (Forward converter Active Clamp) 회로를 통해 변압기 자화인덕턴스에 저장된 에너지를 셀 밸런싱에 재사용하는 Active Clamp Forward converter 기반 셀 밸런싱 회로를 제안한다. 제안 회로는 클램프 커패시터의 충전 균형으로 스위치를 전압 스파이크로부터 보호하고 전력손실을 초래할 수 있는 변압기의 자기포화를 방지할 수 있다. 제안한 셀 밸런싱 회로는 RCD 포워드 셀 밸런싱 컨버터 보다 더 높은 전력 전달 효율과 낮은 전압 스트레스를 갖는다. 제안한 액티브 셀 밸런싱 회로는 동시에 모든 셀이 균등화 되도록 작동하므로, 셀밸런싱 시간이 짧다. 본 논문에서는 제안 회로의 배터리 상태에 따른 제어모드를 설명하고 회로의 타당성 검증을 위해 Powersim 사(社)의 Psim 시뮬레이션 연구를 수행하였다.