최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 기존 지지벡터머신 알고리즘을 분산 처리가 가능하도록 변형하여 위치 측정을 수행하였고, 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다.
유도전동기의 센서리스 벡터제어 방식은 선동기 등가모델을 이용하는 경우가 대부분이다. 따라서 센서리스 벡터 제어 기능을 갖는 인버터에 전동기 상수의 자동 측정 가능은 필수적이며, 전동기 상수 측정의 정밀도가 센서리스 벡터제어 인버터의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 기존의 자동 측정 방법에 있어서의 문제점을 고찰하고, 이를 보완한 새로운 유도전동기 상수 측정 방법을 제시한다.
본 논문에서는 정상상태에서의 속도관측기를 이용한 유도전동기의 센서리스 벡터제어에 대해 연구하였다. 유도전동기 속도 센서리스 벡터제어를 위한 속도 관측기는 제어기의 전압 값과 실측 전류 값으로 구성되었다. 제안한 속도 관측기를 이용하여 정상상태에서 속도지령치의 변화에 대해 속도제어가 잘 이루어짐을 알 수 있었다. 제안한 방법을 시뮬레이션과 실험의 결과로 입증하였다.
최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다.
최근 반도체 기술의 발달과 마이크로 프로세서 제어기술의 발달에 따라서 교류전동기 구동을 위한 백테제어 이론의 적용으로 종래 직류전동기의 응용분야를 점차 교류전동기에 대체해 가고 있다. 이러한 교류전동기시스템에서 센서는 주위 환경에 민감할 뿐만아니라, 전동기축에 장착하기가 쉽지 않다. 이러한 교류 전동기시스템의 센서를 제거한 센서리스 벡터제어시스템은 시스템에서 필요로 한 파라미터의 변동에 취약할 수 밖에 없다. 본 노문에서는 이러한 센서리스 벡터시스템의 파라미터변동과 속도센서를 직접벡터제어에 의한 적응 자속업저버를 부가함으로써 해결될 수 있음을 보여 주고 있다. 본 논문에서는 벡터제어시 연속 과부하 운전시 가장 변하기 쉬운 회전자 저항을 동정하여 정상상태에서는 물론 과도상태에서도 고정밀제어가 가능한 제어 알고리즘 및 속도 추정오차를 제거하기 위한 속도추정 업저버를 부가하여 센서리스 제어를 실현하고 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였으며 실험을 통하여 그 효용성을 확인하였다.
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.
IPMSM은 회전자 위치의 정확한 정보를 알기 위하여 엔코더와 리졸버와 같은 위치센서를 사용한다. 이러한 센서는 무게와 부피가 증가하고 가격이 높으며 온도와 외란 등에 매우 민감하다. 따라서 AC 드라이브의 센서리스 벡터제어에 많은 관심을 가지게 되었다. 센서리스는 수학적 모델, 물리적인 현상 및 제어이론을 이용하는 방법으로 분류되어 연구되고 있다. 수학적인 모델을 이용하는 방법에는 고장자 전압에서 고정자 저항에 의한 전압 강하분을 제거한 항을 적분하여 자속의 위치를 추정한다.(중략)
통상의 수중 음향 센서는 단일 센서로는 음압의 크기만 측정할 뿐 외부 음원의 방향은 측정 할 수 없는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 링 센서를 사용하여 음원의 방향을 찾을 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 구조의 링 센서는 내부 압전 세라믹이 8등분되어 배열되어 있으며, 외부 음압에 대한 각 압전 세라믹 조각의 출력 전압을 적절히 조합하여 외부 음원의 방향을 파악할 수 있는 특성을 가진다. 나아가 링 센서의 반경, 압전 세라믹의 두께, 길이와 같은 구조 변수들의 영향을 분석하여, 벡터 센서의 감도를 향상 시킬 수 있는 방안을 제시하였다.
압전 세라믹을 이용한 전형적인 Tonpilz형 수중 음향센서는 외부에서 들어오는 음향 신호를 이에 상응하는 전압으로 변환해 스칼라 양인 음압의 크기만 측정할 뿐 외부에서 들어오는 신호의 방향은 파악할 수 없는 한계가 있다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 Tonpilz형 트랜스듀서를 이용해 단일 센서만으로도 음압의 크기와 방위각 방향을 동시에 분석해 낼 수 있는 새로운 벡터 센서 구조를 제안하고, 제안된 구조의 타당성을 수식 및 유한요소해석을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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