유도 모터의 센서리스벡터 제어시스템은 모터의 시정수를 이용하여 자극의 위치를 추정하는 제어 시스템으로서 중 고속영역의 경우 벡터 제어가 잘 구현된다. 그러나 저속의 경우 모터로부터 얻는 전압정보가 너무 작아서 벡터 제어기의 구현이 어렵다. 본 논문에서는 슬립 주파수 추정을 이용하여 저속에서의 센서리스벡터제어 문제점을 개선시켜 광범위한 속도 영역에서 벡터제어가 가능한 센서리스 벡터제어기를 설계하였다. 제어기의 성능은 실험을 통하여 확인하였다.
차량용 영구자석형 동기전동기는 벡터제어를 사용한다. 이때 사용 되는 벡터제어는 3상의 전류를 2상으로 변경 후 정지좌표계의 값을 동기좌표계로 변환 시켜줌으로써 순시제어를 실시한다. 이때 벡터제어 정지/동기 좌표계의 변환 시 위치 정보 ${\theta}$는 정지/동기 좌표계 변환의 기준으로 매우 중요한 정보이다. 따라서 정확한 제어를 위한 위치정보를 얻기 위해 이용되는 센서로 엔코더, 레졸버, 레치형 홀센서 등이 사용된다. 일반적으로 낮은 가격의 BLDC 모터의 경우 레치형 홀센서가 많이 이용된다. 그러나 레치형 홀센서의 경우 위치 정확도가 $60^{\circ}^C$로 한정되어 정확한 전기각을 추출하는데 문제가 있다. 본 논문에서는 BLDC 모터의 레치형 홀센서를 대신하여 리니어 홀센서를 이용함으로써 신호의 불균형 및 옵셋 등 문제를 보안, 이전의 시스템보다 더욱 정확한 전기각을 추출하여 벡터제어를 실시한다. 검증방법으로는 700[W]급 범용 영구자석형동기전동기를 이용 시험을 실시함으로써 검증하였다.
수중 음향 벡터센서는 음압 뿐 아니라 음파의 진행 방향에 관한 정보를 측정할 수 있는 센서이다. 본 논문에서는 미세 외팔보를 이용한 수중 음향 벡터 센서를 구현하기 위해 음향학적 이론을 바탕으로 음향과 기계 구조물의 상호작용을 이론적으로 정립하고자 하였다. 감응 방식으로 압전 효과를 이용한 두 가지 유니모프(unimorph)형태의 모델을 제시하였으며, 제시된 모델에 대하여 압전 미세 외팔보의 거동을 집중 질량 모델을 통해 음파가 임의의 주파수와 각도를 가지고 미세 외팔보로 입사할 때 나오는 신호의 크기를 구할 수 있는 전달함수를 유도하였다. 또한 이를 바탕으로 매우 얇고 유연한 구조물로 미세 외팔보를 설계하면 매질의 입자 속도에 관한 정보를 직접적으로 측정 가능한 센서로 활용할 수 있다는 것을 확인하였다.
이 연구는 광학센서의 시선벡터 최적배치와 이에 대한 궤도요소의 영향을 다루고 있다. 이 연구의 목적은 광학센서의 최적 배치 결정에 있어 궤도 요소의 영향을 직관적으로 판단할 수 있는 체계적인 결과를 제시하는 것이다. 위성에 탑재된 광학 센서들은 지구를 관측하고자 하는 목적을 가진 지구 관측 센서를 제외하고는 임무기간 동안 최대한 활용도를 높이기 위해 가능한 한 위성 몸체나 지구와 태양에 의해 방해를 받지 않고 목표 천체를 측정할 수 있도록 광축의 시선 벡터를 배치시켜야 한다. 이 연구는 광학센서의 최적 배치와 위성의 궤도요소의 상관관계를 알아보고, 광학센서의 최적배치 시선벡터 방향의 결정에 미치는 궤도 요소의 변화 영향성을 해석하였다.
영구자석형 동기전동기 (Permanent Magnet Synchronous Motor)의 벡터제어와 같이 자극의 위치를 기준으로 제어를 하는 경우 회전자의 위치 정보는 매우 중요하다. 그래서 위치정보를 얻기 위한 센서로 엔코더, 레졸버, 레치형 홀센서를 사용하는데 보통 가격이 싼 BLDC 모터의 경우는 레치형 홀센서를 많이 사용한다. BLDC 모터의 레치형 홀센서 대신 리니어 홀센서를 장착하여 절대위치를 추출하여 벡터제어를 한다.
최근 효율적인 유도전동기 운전은 벡터제어에 의해 고성능 산업응용 분야에 쓰이고 있으며, 전동기 회전속도를 검출하기 위해 속도센서를 모터에 부착한다. 그러나 속도센서가 있으므로 나타나는 단점인 전기적 노이즈 발생을 최소화하도록 케이블 배치를 하여야 하며, 견고성이 떨어지고, 가격이 상승하는 등 단점이 많아 속도 센서가 없는 속도센서리스 벡터제어 이론에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 타부 탐색을 이용한 유도전동기의 센서리스 벡터제어기를 연구하였다. 제안된 유도전동기 센서리스 벡터제어기는 두 부분으로 구성되어 있다. 첫 번째 부분은 타부 탐색법을 이용하여 첫 번째는 속도 추정기 초기 PI 게인 파라미터를 최적화 하는 부분이며, 두 번째 부분은 속도 제어기 PI 게인 파라미터를 최적화 시키는 부분이다. 제안된 타부 탐색법은 이웃해 영역을 찾는 방법을 삼각형 랜덤 분포를 이용하여 탐색 성능을 향상 시켰다. 제안된 방법을 유도 전동기 센서리스 벡터제어기에 적용하였고 성능을 시뮬레이션과 실험으로 검증하였다. 그 결과 부하의 변동에도 안정적으로 동작하였으며 유용성을 입증하였다.
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.
전방향 센서를 이용하는 선배열 센서의 경우, 음원의 방향이 원추각의 형태로 결정되어지므로 좌 우 구분모호성이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 운용적인 방법과 센서 배열의 구조적인 방법에 대한 연구가 진행되었다. 최근에는 음향 벡터 센서 기반의 연구가 이루어지고 있으며, 본 논문에서는 음향 벡터 센서 기반의 빔형성 기법에서 발생하는 센서 배열의 뒤틀림에 따른 좌 우 구분 성능에 대하여 분석하였다. 음향 벡터 센서는 하나의 전방향 센서와 세 개의 지향성 센서로 구성되며, 세 개의 지향성 센서는 서로 수직 방향의 속도성분을 측정한다. 이때 센서 배열의 뒤틀림에 따른 지향성 센서 축의 정보가 정확하지 않으면 잘못된 방향의 신호를 인가하여 빔형성 기법의 성능저하가 나타난다. 따라서 센서 배열의 뒤틀림에 따른 좌 우 구분 성능저하를 분석하고 보상을 통한 빔형성 기법의 성능향상을 확인하였다.
음향 벡터센서는 한 위치에서 음향압력 뿐만 아니라 입자속도 및 가속도와 같은 벡터량을 동시에 수신할 수 있기 때문에 수중음향 통신 시스템의 단일입력다중출력 수신기로써 사용가능하다. 한편, 단일 벡터센서로 수신되는 벡터 신호는 송·수신기 간 방위각과 다중경로 각 요소의 전파각도에 따라 서로 다른 채널 특성을 갖기 때문에 다른 통신성능을 야기한다. 본 논문에서는 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템의 성능 향상을 위한 채널 파라미터 기반 가중 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해 Korea Reverberation Experiment(KOREX-17) 중에 수행된 통신실험 데이터를 사용하였다. 음향 송신기는 수신기로부터 멀어지면서 통신신호를 전송했으며 단일 벡터 수신기는 음향압력 신호와 x, y, 및 z 가속도 신호를 측정했다. 수신된 가속도 신호는 압력등가 입자속도 신호로 변환되어 음향압력 신호와 함께 다중채널 통신 시스템의 입력값으로 사용되었다. 통신 복조를 위해 시변 채널에 강인한 블록기반 시역전 기법이 활용되었으며, 통신 결과로부터 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템에 대한 채널 파라미터 기반 가중 방법의 유효성이 입증되었다.
본 연구에서는 무감독 영상분류를 위하여 특성이 다른 센서로 수집된 영상들에 대한 의사결정 수준의 영상 융합기법을 제안하였다. 제안된 기법은 공간 확장 분할에 근거한 무감독 계층군집 영상분류기법을 개개의 센서에서 수집된 영상에 독립적으로 적용한 후 그 결과로 생성되는 분할지역의 퍼지 클래스 벡터(fuzzy class vector)를 이용하여 각 센서의 분류 결과를 융합한다. 퍼지 클래스벡터는 분할지역이 각 클래스에 속할 확률을 표시하는 지시(indicator) 벡터로 간주되며 기대 최대화 (EM: Expected Maximization) 추정 법에 의해 관련 변수의 최대 우도 추정치가 반복적으로 계산되어진다. 본 연구에서는 같은 특성의 센서 혹은 밴드 별로 분할과 분류를 수행한 후 분할지역의 분류결과를 퍼지 클래스 벡터를 이용하여 합성하는 접근법을 사용하고 있으므로 일반적으로 다중센서의 영상의 분류기법에 사용하는 화소수준의 영상융합기법에서처럼 서로 다른 센서로부터 수집된 영상의 화소간의 공간적 일치에 대한 높은 정확도를 요구하지 않는다. 본 연구는 한반도 전라북도 북서지역에서 관측된 다중분광 SPOT 영상자료와 AIRSAR 영상자료에 적용한 결과 제안된 영상 융합기법에 의한 피복 분류는 확장 벡터의 접근법에 의한 영상 융합보다 서로 다른 센서로부터 얻어지는 정보를 더욱 적합하게 융합한다는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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