본 논문에서는 유도전동기의 벡터제어를 위한 ANN 센서리스 제어와 속도제어를 위한 AFLC를 제안하였다. AFLC 설계는 적응 메카니즘을 통해 퍼지 룰 베이스의 수정자를 갱신하여 실행할 수 있고 유도 전동기의 속도 추정을 위한 ANN 센서리스 제어는 BPA를 통해 수행하였다. 유도전동기의 지령속도와 실제속도는 BPA를 통해 그 오차를 줄일 수 있고, 이러한 알고리즘은 다른 전동기 드라이브에 적용이 용이하다. 본 논문에서 제시한 AFLC 및 ANN 제어의 응답특성을 분석하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 비선형 모델링 기법을 이용하여 matrix convertor로 구동되는 유도전동기 구동장치의 성능개선을 위한 새로운 센서리스 기법을 제안한다. 각 스위치에서 발생하는 전환지연과 스위치 소자의 전압강하등과 같은 matrix converter의 비선형 특성을 모델링하여 보상함으로써 저속영역에서의 속도제어성능을 향상시킨다. 전속도 영역에서의 속도 센서리스 제어성능을 향상시키기 위해 축소차원 확장 루엔버거 관측기를 적용하고, 제안한 관측기 이득의 설정방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 제어 알고리즘의 타당성을 검증한다
본 논문은 소형 풍력발전용 영구자석형 동기발전기에서 고정자 자속과 역기전력을 이용한 센서리스 제어방법을 제안한다. 기존의 다이오드와 DC-부스트 컨버터를 사용한 소형 풍력발전용 컨버터와는 달리 2-Leg 3상 PWM 컨버터를 사용하여 발전기를 구동한다. 이는 기존의 컨버터와 비교하여 가격적으로 뒤지지 않으며, 발전기의 벡터제어가 가능하여 최대출력 제어시 발전 효율향상을 확인할 수 있다. 그리고 센서리스 제어 알고리즘을 적용하여 속도 측정을 위해 사용되는 엔코더를 제거하므로 시스템의 가격을 저감시킨다. 제안된 알고리즘은 PSIM 시뮬레이션을 사용하여 컨버터 제어 성능과 발전기의 최대 출력 제어의 타당성을 검증한다.
적응빔형성 기법은 부엽을 줄이고 약한 신호에 대한 탐지 성능을 향상시킨다. MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)과 같은 일반적인 적응빔형성 기법은 설계한 가중벡터와 실제 입사신호의 조향벡터의 불일치에 대해 매우 민감하다. 또한 센서 수가 많은 어레이를 이용하여 광대역 적응빔형성을 할 경우 공분산행렬을 산출하기 위해 긴 관측시간과 많은 연산량이 요구된다. 본 논문은 센서 수가 많은 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능향상 및 안정성을 위해 WBRCB(Wideband Robust Capon Beamforming)를 적용하였다. 불일치 요소에 강인한 WBRCB 구현을 위해 다양한 불일치 요소를 반영하여 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 도출된 파라미터를 반영한 WBRCB 기법을 시뮬레이션 및 실험데이터에 적용하여 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능 향상을 검증하였다.
본 논문에서는 영상정보에 기반한 호흡상태 분류 방법을 제안한다. 호흡신호는 초광대역 레이더 센서를 이용하여 획득하고 호흡신호의 값으로 이루어진 1차원 그래프 대신 그래프의 영상 정보가 담긴 2차원 정보 기반으로 호흡상태를 분류한다. 호흡상태의 분류는 심층신경망 모델을 사용하고, 심층신경망 모델은 호흡신호 그래프가 포함된 2차원 영상의 특징들을 학습하여 영상기반의 호흡상태 분류의 결과를 제공한다. 기존의 레이더 센서 기반 호흡신호의 상태 분류는 1차원 벡터의 구성요소 값 및 그 값들의 변화량을 이용하여 회귀, 심층학습 방법을 적용하였다. 그러나 1차원 그래프 기반의 호흡상태 분류는 다양한 형태의 정상호흡 상태에 대한 분류 성능에서 한계를 보였다. 본 논문에서는 호흡 신호로부터 얻은 그래프의 이미지 자체를 2차원 입력 신호로 사용하여 심층 신경망 모델을 적용하여 분류를 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 영상정보 기반의 호흡상태 분류는 기존의 1차원 벡터 기반 호흡상태 분류 대비 호흡상태 분류의 정확도를 약 10% 향상 시켰다. 또한 기존의 두 가지 호흡상태 (정상 및 비정상) 분류에서 확장하여 세 가지 호흡상태 (정상1, 정상2, 비정상) 분류를 수행하였다.
소나 시스템에서 참조 신호를 이용하여 어레이 형상을 추정하는 경우, 참조 신호는 어레이와 충분히 떨어져 있지 않기 때문에 근거리 신호 모델링이 필요하다. 근거리 신호 모델링을 기반으로 하는 어레이 형상 추정 기법은 일반적으로 수신된 참조 신호의 공간 공분산 행렬을 이용한다. 이러한 기법 중 1개의 참조 신호만을 이용하여 공간 공분산 행렬의 고유치 분해 후 최대 고유치에 해당하는 고유 벡터를 참조 신호의 조향 벡터로 구성하여 어레이 형상을 추정하는 근거리 고유벡터 기법이 있다. 본 논문에서는 1개 이상의 참조 신호를 이용하여 공간 공분산 행렬로부터 구한 잡음 부공간과 신호 부공간이 서로 직교한다는 특성을 이용하여 Newton-type 반복 기법으로 센서 위치를 추정해 나가는 간략화된 부공간 근사 기법을 제안한다. 또한 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법의 성능을 다양한 환경에서 분석해 본다. 모의 실험 결과 한 개의 참조 신호를 이용하는 경우에 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법이 거의 동일한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 근거리 고유 벡터 기법이 참조 신호를 2개 이상 사용할 수 없는데 반해 간략화된 부공간 근사 기법은 두 개의 참조 신호를 이용함으로써 참조 신호의 입사 방향에 관계없이 안정적인 형상 추정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
영구자석 선형 동기전동기(PMLSM : Permanent Magnet Linear Synchronous Motor)의 구조에서, 영구자석이 레일에 고정되고 코일이 움직이는 기존 영구자석 선형 동기전동기와 달리(영구자석 = 고정자, 코일 = 이동자), 코일이 고정되고, 영구자석을 움직이는(영구자석 = 이동자, 코일 = 고정자) 구조의 위치제어시스템을 제안하고자 한다. 위치 측정은 2개의 홀센서를 사용한다. 이 방식은 엔코더 출력 펄스 신호 대신에 2개의 홀센서에서 발생되는 구형파 신호를 4체배하여 이동자의 속도와 위치를 추정한다. 구형파를 발생시키는 2개의 홀센서로 PMLSM의 벡터제어를 구현하였을 때 정격속도 범위 내에서 안정적이고 효율적으로 제어되는 것을 시뮬레이션을 통하여 입증하였다. 또 하드웨어 실험으로 시스템의 위치제어성능은 $30{\sim}50{\mu}m$의 측정범위 내에서 $10{\sim}20{\mu}m$의 정밀도로 기존시스템보다 2배나 개선되며, 경제적 효율성과 제안된 위치제어 개념의 실용적인 유용성도 확인하였다. 2개의 홀센서를 이용한 벡터제어는 협소한 공간에도 취부 할 수 있으므로 엔코더나 레졸버의 장착이 어려운 시스템에 적용될 수 있다.
한국해양연구원에서는 2011년 4월에 쇄빙선 아라온호, Oceaneering사의 ROV (Remotely Operated Vehicle) 및 삼성분자력계(Three component vector magnetometer)를 이용하여 남서태평양 라우분지에 위치한 TA25해산 칼데라 서측 사면에 대하여 심해자력탐사를 실시하였다. 연구지역은 약 900 m ~ 1200 m의 수심대역을 보인다. 이 심해탐사를 위하여 국내 최초로 3000 m급 심해 삼성분자력계를 제작하였다. 자력계센서부분은 ROV의 상부에, 자력계로거부분은 ROV의 하부에 장착하였으며, ROV는 ROV의 정확한 위치를 알려주는 USBL (Ultra Short Base Line)과 고도계를 이용하여 정해진 측선을 따라 해저면에서 약 25 ~ 30 m의 수직 간격을 유지하며 이동하였다. 삼성분자력계는 자기장의 X(북쪽성분), Y(동쪽성분)과 Z(수직성분)의 벡터성분을 측정하므로 모션센서를 이용하여 ROV의 움직임(피치, 롤, 요)에 대한 보정을 실시하였다. 자력센서자료와 모션센서자료는 ROV의 광케이블과 아라온호의 네트워크를 이용하여 노트북에 저장되며 ROV의 정확한 위치자료인 USBL자료는 후처리를 통하여 병합하였다. 이렇게 획득한 심해 삼성분자력자료는 조사지역의 유망한 열수광상을 유추하는데 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
기하학적 오차와 전기적 오차는 배열센서 시스템의 성능을 심각하게 저하할 수 있다. 이러한 문제를 완화시키기 위해 다양한 보정 기술이 개발되었다. 본 논문에서는 배열센서의 위치오차, 이득오차, 위상오차를 보상하는 두 가지 기술을 비교하였다. 그 중 하나의 방법은 1차 테일러급수 전개를 통해 배열센서의 명목상 값으로부터 실제 조향 벡터를 예측한 후 MUSIC 알고리즘의 null 특성을 이용하여 형성되는 몇 가지 식을 이용하여 센서의 실제 위치, 이득, 위상을 추정한다. 또 다른 하나의 방법은 기준신호원의 공분산 행렬을 이용하여 이러한 오차들을 예측한다. 시뮬레이션을 통해 두 가지 보정기술 모두 성공적으로 오차를 보정하였고, 10dB~50dB SNR 범위에서 Fistas and Manikas의 알고리즘이 Ng and Lie의 알고리즘 보다 노이즈에 더 강건하다는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출이 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 Actical 과 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude : SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm : HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm : ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm : ALPA)을 제안한다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%로 Actical의 인식률(91.74%)보다 5.6%향상 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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