PSFB 컨버터(Phase Shift Full Bridge converter)는 다양한 전원장치에 응용되고 있다. 또한 빠른 응답과 1차 측 전류 피크의 불 평형을 방지하기 위해 PCMC(Peak Current Mode Control)를 적용해야 한다. 하지만 PCMC는 유효 시비율이 0.5 이상 일 때 저주파 발진이 일어나기 때문에 경사 보상 기법을 이용해 발진을 막아야 한다. 일반적으로 경사보상 기울기는 최댓값을 사용하기 때문에 전류 명령이 과 보상되며, 무효시비율 구간을 고려하지 않기 때문에 응답속도가 지연 되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 무효 시비율 구간을 고려한 하이브리드 피크-밸리 전류 밴드 제어를 통해 BUCK 컨버터와 동일한 응답 특성을 가지는 PSFB 컨버터 제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 PSIM 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
본 논문에서는 전압 피드백 보상에 의한 동적 과변조 기법의 성능 향상 방법을 제안한다. 전동기 구동 시스템에서 인버터는 선형 변조 영역에서 동작할 경우 단순히 전압 이득이 1인 전압 증폭기로 볼 수 있다. 그러나 과변조 영역에서는 기존의 동적 과변조 기법 적용 시 지령 전압에 대한 인버터 출력 전압의 비선형성으로 인해 전압 이득이 1보다 작아진다. 따라서 과변조 성능이 저하되는데 본 논문에서는 제한된 전압을 피드백 보상하여 과변조 성능을 향상시켰다. 이로 인해 구동 전동기의 출력 토크 성능 및 전류 제어 동특성이 향상될 수 있다. 제안된 방법을 800W PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)의 약자속 제어에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.
본 논문에서는 별도의 외부 격리 구조물이나 추가 모터가 필요 없는 XY 선형 모션 스테이지를 위한 반발력 보상 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 이동 가능한 마그넷 트랙, 스프링, 추가 질량을 포함한 자체 반발력 보상 구조를 가지고 있으며 이송용 모터 코일과 마그넷 트랙의 상대 위치를 검출할 수 있는 전용 센서를 개발하여 고정밀 추력 및 위치를 제어에 적용하였다. 먼저 반발력 보상 시스템을 모델링하고 모의 시험을 통해 이동 거리, 가속도, 하중, 허용 가능한 장비 크기와 같은 설계 요소를 최적화 하였다. 반발력 보상 시스템이 구비된 XY 모션 스테이지를 제작하였으며, 해당 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다. 실험결과 10m/$s^2$ 가감속 시에 85%의 반발력이 반발력 보상 시스템에 의해 흡수되었다.
고정밀도와 고속응성의 물류 이송을 위한 자동피킹 시스템 (Automatic Picking System; APS) 구동용 선형 유도 모터 드라이브의 설계 기법 및 고이득 관측기 기반의 강인 속도 제어 기법이 제안된다. APS에 존재하는 외란추력, 질량 및 마찰계수 등의 기계적 파라미터 불확정성은 시스템의 속도 제어 성능에 직접적인 영향을 주며 이러한 불확정성 하에서도 강인한 속도 응답 성능을 보유하는 속도 제어기가 요구된다. 시스템의 불확정성을 효과적으로 추정할 수 있는 고이득 관측기를 통해 외란이 추정되며 시스템의 불확정성을 제거하기 위해 추정된 외란이 제어입력에 전향제어 방식으로 보상된다. 기존의 외란 관측기가 질량 변화에 기인한 시변 외란을 효과적으로 보상하는 데에 한계가 있는 반면 제안된 속도 제어 시스템은 외란추력 및 질량 변화 하에서도 강인한 속도 추종 성능을 제공한다. 선형 유도 모터의 모델을 위한 Simulink 라이브러리가 상태방정식으로부터 개발되며 이를 활용한 Matlab - Simulink 기반의 비교 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 강인한 속도 응답 성능을 가지며 고정밀도와 고속응성을 요구하는 APS에 적합함이 입증된다.
강화학습의 기본적인 알고리즘으로 많이 사용되고 있는 Q-Learning은 현재 상태에서 취할 수 있는 행동의 보상 중 가장 큰 값을 선택하는 Greedy action을 통해 보상을 최대화하는 방향으로 에이전트를 학습시키는 기법이다. 본 논문에서는 Frozen Lake 8*8 그리드 환경에서 Q-Learning을 사용하여 에이전트의 학습 속도를 높일 수 있는 정책에 관하여 연구하였다. 또한, Q-learning 의 기존 알고리즘과 에이전트의 행동에 '방향성'이라는 속성을 부여한 알고리즘의 학습 결과 비교를 진행하였다. 결과적으로, 본 논문에서 제안한 Q-Learning 정책이 통상적인 알고리즘보다 정확도와 학습 속도 모두 크게 높일 수 있는 것을 분석되었다.
본 연구에서는 운전자의 피로에 가장 중요하게 영향을 미칠 것으로 여겨지는 수면 부족(수면 박탈)과 운전 과제의 지속 시간이 운전자의 운전 수행에 어떠한 영향을 주는지 운전 시뮬레이션을 이용하여 살펴보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 차량에 대한 종적 통제 측면에서 보면 대부분의 실험 조건들에서 운전자들은 요구된 운전 속도 보다 더 빠르게 운전하는 경향을 보인 반면, 수면이 박탈된 상태로 60분 이상 운전한 조건에서의 운전자들은 다른 조건에 비해 목표 운전 속도에 밑도는 운전 속도로 운전하였을 뿐만 아니라 운전 속도의 변산성도 가장 컸다. 둘째, 차량에 대한 횡적 통제 측정치들에서 보면, 수면 박탈이나 운전 지속 시간에 의해 피로 정도가 증가할 경우 차량의 횡적 통제에 대한 운전자들의 수행은 일반적으로 저조해지는 것으로 보이지만 수면 박탈 조건에서 1시간 이상 운전한 운전자들은 중앙선으로부터 떨어져 운전함으로써 다른 조건에 비해 차선 침범 빈도가 상대적으로 더 적었던 반면 차선 안에서의 좌우 흔들림은 더 컸다. 셋째, 피로 정도에 대한 운전자의 주관적 평정 결과, 운전자들의 주관적 피로도는 정상 수면 조건보다는 수면 박탈에서, 그리고 운전 지속시간이 증가함에 따라 가산적으로 증가하였다. 본 연구 결과는 피로한 운전자들이 운전 수행의 몇몇 측면에서 운전 피로를 보상하여 운전하고자 하는 경향을 보이지만, 전반적으로는 운전 피로에 의해 운전 수행의 질이 저하된다는 것을 시사한다.
본 논문에서는 공기압축기 구동용 유도전동기를 대상으로 부하토크관측기와 신경망을 이용 한 피드포워드 보상기를 결합한 속도 적응제어시스템을 제안한다. 공기압축기를 구동하는 전동기는 피스톤 의 상하운동에 의해 급격한 가변형의 부하를 받게 되고, 이로 인해 운전특성에 문제가 발생된다. 신경망 추정기를 이용하여 속도 제어기의 이득을 실시간으로 동조함으로써 전동기의 속도제어 특성을 개선한다. 제안된 시스템에 대한 이론적 해석과 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 검정한다.
본 논문에서는 공기압축기 구동용 유도전동기를 대상으로 부하토크관측기와 신경망을 이용한 피드포워드 보상기를 결합한 속도 적응제어시스템을 제안한다. 공기압축기를 구동하는 전동기는 피스톤의 상하운동에 의해 급격한 가변형의 부하를 받게 되고, 이로 인해 운전특성에 문제가 발생된다. 신경망 추정기를 이용하여 속도 제어기의 이득을 실시간으로 동조함으로써 전동기의 속도제어 특성을 개선한다. 제안된 시스템에 대한 이론적 해석과 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 검정한다.
러시아를 포함한 동유럽 국가에서는 아직까지 상용전원으로 권선형 동기전동기를 구동시키는 산업현장이 많이 있으며, 최근 에너지 절감을 위해 대용량 고전압 권선형 동기전동기 구동용 H-브릿지 멀티레벨 인버터에 대한 수요가 증가하고 있다. 권선형 동기전동기의 일반 V/F 운전 시에 전동기 회전자의 속도가 완벽히 동기화되지 않아 저속영역에서 난조가 발생하여 출력토크가 진동하는 현상으로 운전에 어려움이 있으며, 저속 영역에서의 낮은 토크 출력으로 인하여 다양한 부하에 적용이 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 H-브릿지 멀티레벨 인버터의 권선형 동기전동기 구동 시 헌팅 억제 알고리즘을 추가하고 속도 지령에 보상함으로써 저속 영역의 속도/토크 헌팅 현상을 저감하는 센서리스 제어 방법을 제안하였다.
이 글에서는 부 온도저항계수를 갖는 탄소파이버를 열선으로 이용하고 이를 구동한는 증폭회로의 구성에 관한 연구, 3차원 속도측정용 열선프로브의 접지단자를 3개의 열선이 공통으로 사용하는 공통접지 삼축 열선프로브와 유속계의 특성에 대해 고찰한다. 또한 과열비가 다른 두 개의 저 온도형 열선 유속계를 이용하여 유동장의 온도와 속도를 동시에 측정한는 방법과 임의 형태의 유체온도정보를 이용한 열선유속계의 일반적인 온도보상방법에 관하여 논의하여 열선유속계의 원리와 그 응용 등을 간단히 설명함으로써 관심 있는 분들의 이해를 돕고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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