택싱모드 상태에서 노면의 가진으로 발생하는 기체 가속도는 조종사와 탑승객의 탑승감을 해치는 주 요인이다. 본 논문에서는 MR댐퍼 착륙장치의 탑승감을 향상시키기 위해 제어기법을 연구하였다. 제안된 제어기법은 Skyhook Control Type2 로 기존의 스카이훅 제어와는 달리 추가적으로 상부질량가속도를 피드백 받아 제어력을 구성한다. Skyhook Control Type2는 상부질량의 속도와 가속도를 모두 고려하기 때문에 상부질량속도만을 고려하는 스카이훅 기법의 제어한계를 개선하는 효과가 있다. 시뮬레이션을 위해 범퍼형태의 노면을 활주노면으로 선정하였으며, 리커다인(RecurDyn)으로 구성한 착륙장치 모델과 시뮬링크(Simulink)로 설계한 제어기를 연동해석 하였다. 시뮬레이션을 통해, 상부질량가속도의 RMS값과 최대값을 활주속도 및 제어기법에 따라 비교 분석하여 Skyhook Control Type2에 대한 제어효과를 검증하였다.
본 논문에서는 호 수락 제어 문제를 해결하기 위해 퍼지 논리 제어기의 장점과 신경망의 학습 능력을 이용한 ATM 망의 호 수락 제어 시스템을 제안하였다. ATM 망의 새로운 호는 현재 서비스 중인 호의 서비스 품질(QoS : quality of service)이 영향을 받지 않을 경우 망에 접속이 된다. 신경망 호 수락 제어 시스템은 입/출력 패턴의 학습으로 예측성 잇게 호 수락/거절을 하는 시스템이다. 본 논문의 퍼지 신경망 호 수락 제어 시스템에서는 학습 속도 개선을 위해 학습율과 모맨텀 상수에 퍼지 추론을 적용하였다. 이 시스템은 시뮬레이션을 통해 기존의 신경망 방법과 퍼지 신경망 방법에서의 학습 횟수 측정으로 제안 알고리즘의 우수성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 퍼지 학습 규칙에 근거한 퍼지 신경망 CAC(call admission control) 방식이 종래의 신경망 이론에 근거한 CAC 방식보다 학습 속도면에서 약 5배의 속도 향상이 있었다.
본 논문은 파라미터 변동에 잘 적응하며 강인한 영구자석 동기전동기의 위치센서 없는 센서리스 제어를 위해 개선된 슬라이딩 모드 관측기에 고정자 저항 추정기능을 추가한 새로운 슬라이딩 모드 적응 관측기를 제안한다. 제안된 관측기는 개선된 슬라이딩 모드 관측기를 사용함으로써 기존의 슬라이딩 모드 관측기에서 채터링(Chattering) 문제 해결을 위해 저역통과필터(Low-pass filter)의 사용 및 추가적인 회전자의 위치보상은 Sigmoid 함수를 스위칭 함수로 사용하므로 제거 할 수가 있다. 또한 고정자 저항 추정기능을 추가하여 센서리스 운행 중 환경적 요인으로 인한 고정자 저항값의 변동이나 초기에 고정자 저항값을 잘못 알고 있더라도 빠른 적응을 통해서 추정오차를 절감시켜 전동기의 속도추정 성능을 향상시킬수 있다. 또한 기존의 적응 슬라이딩 모드 관측기에서의 적분연산을 줄임으로써 제어시스템의 성능을 개선시켰다 제안된 관측기의 안정성은 Lyapunov 후보 함수를 이용하여 관측기의 이득을 설정함으로써 검증하였으며 관측기의 성능은 시뮬레이션을 통한 실험을 통하여 그 타당성을 입증하였다.
식품제조 중소기업들은 원물 투입부터 최종 팔렛타이징까지 대부분 노동집약적이고 수작업으로 구성되어 있다. 최근 로봇과 센서 데이터 기술요소 적용으로 스마트화 디지털화로 변화하는 추세이다. 본 연구에서는 식품제조기업에서 적용 설비 역량보다 작업자가 속도를 따라가지 못하는 반복작업 공정 2가지를 선정하였으며, 이를 3D 시뮬레이션을 활용하여 개선 효과성을 규명하고자 한다. 꼬치 조립 후 작업자들이 계량 후 포장하는 공정과 무작위로 공급되는 냉동식품류를 계량-내·외포장-팔렛타이징 일괄 수작업 공정 2개를 선정하였다. 가동률, 생산량, 투입 작업자 수를 검증 지표로 선정하였다. 3D 개선 공정 시뮬레이션 결과 생산량은 각각 기존보다 13.5%, 56.8% 증가했으며, 특히 팔렛타이징 로봇 적용 공정에서 높은 효과성을 보였다. 두 공정 모두 가동률과 투입인력 수는 감소함에 따라 작업자에게 피로도가 높은 공정을 로봇으로 대체 적용할 수 있어 작업 과부하를 개선할 수 있는 결과를 나타냈다. 본 연구 결과를 바탕으로 3D 시뮬레이션을 활용하여 식품계량 및 포정 공정에 로봇을 도입함으로써 개선된 공정의 성능을 정량적으로 사전 검증의 가능성을 확인할 수 있었다.
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.
본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.
본 논문은 부호간 간섭을 최소화시킬 수 있는 SE-MMA 적응 등화기에서 adaptive modulus와 adaptive step size를 이용한 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-SE-MMA에 관한 것이다. 적응 등화를 위한 MMA 알고리즘에서는 오차 신호를 이용하여 등화기 탭 계수를 갱신하고, SE-MMA는 오차 신호의 부호만을 이용하므로 연산량을 단순화시킨 구조이다. 연산량을 단순화시킴으로서 수렴 속도와 알고리즘 처리 속도에서는 향상 효과를 얻을 수 있지만 등화 성능이 저하되는 한계를 단점이 있다. 논문에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례하는 적응 modulus와 적응 step size를 SE-MMA에 적용하므로서 등화 성능을 더욱 개선할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 개선된 등화 성능을 기존 SE-MMA와 비교하기 위하여 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 잔류 isi, MD (Maximum Distortion), MSE 및 외부 잡음에 대한 알고리즘의 강인성을 알 수 있는 SER 성능을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 Hybrid-SE-MMA 알고리즘은 잔류 isi와 MD, MSE 및 SER등의 모든 성능 지수에서 SE-MMA 보다 개선됨을 알 수 있었다.
음향 통신용 등화기 기술 중에서, 훈련 신호를 사용하지 않는 블라인드 채널 등화기의 일종인 Constant Modulus Algorithm(CMA)방식 등화기의 수렴 속도는 일반적인 훈련 신호를 사용하는 비블라인드 방법에 비해서 느린 경향이 있다. 이런 느린 수렴 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 직교 정사영 망각인자를 도입한 직교 정사영 CMA와 대수적인 방법으로 스텝 사이즈를 계산하는 대수학적 스텝 사이즈 CMA 등이 제안되어 있다. 이들 두 방법 모두 수렴 속도를 향상시키지만 경우에 따라서 성능이 기대에 못 미치는 결과가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 직교 정사영 CMA와 대수학적 스텝 사이즈 CMA를 각각 요약 설명 하고, 이 각각을 스위칭을 이용하여 결합하는 방법을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 통해서 여러 시불변 채널과 시변 채널에 대해서 그 수렴 성능이 개선됨을 보인다.
본 논문에서는 기존 MMA 적응 등화 알고리즘의 안정성과 낮은 신호대 잡음비에서 robustness를 개선하기 위해 adaptive modulus와 miniumum-disturbance 기법을 적용한 AM-SCS-MMA (Adaptive Modulus-Soft Constraint Satisfaction-MMA) 알고리즘의 성능을 해석하였다. AM-SCS-MMA는 적응 등화를 비용 함수를 최소화하기 위해 adaptive modulus와 기존의 LMS 나 gradient descent algorithm 대신 deterministic optimization problem의 minimum-disturbance 기법을 적용하여 탭 계수를 갱신하므로서 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 동시에 줄이면서 등화 필터의 안정성 및 다양한 잡음에 대한 roburstness를 개선시킬 수 있다. 이의 개선 성능을 확인하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MSE와 채널 추적 능력을 나타내는 EMSE (Excess MSE) 및 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 AM-SCS-MMA는 MMA보다 잔류 isi와 MSE에서는 수렴 속도는 늦지만 정상 상태 이후 잔여량이 감소되고 열악한 신호대 잡음비에서 robustness가 있었지만, 채널 추적 능력에서는 열화됨을 확인하였다.
고속 엘리베이터는 높은 안정성과 제어성이 필요하므로 기동, 정지시에 영 속도를 포함한 정밀 구동이 필요하다. 유도전동기의 정밀 구동을 위하여 사용되어온 벡터 제어 기법은 슬립 주파수 제어에 의한 간접 벡터 제어와 계자편향에 의한 직접벡터 제어의 두가지 종류로 분류할 수 있으며, 직접벡터제어의 경우 전동기 제어 변수의 변화에 강건한 반면에 직접 벡터 제어의 경우 비교적 넓은 속도구간에서 제어가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 토크는 직접 벡터기반으로 제어하고, 지속은 간접 벡터 기반으로 제어함으로써 유도전동기의 과도상태 동작과 시동시 영 속도 부근 및 저속 영역에서의 동작이 보다 강건하도록 개선된 직접토크-간접자속(DTIF, Direct Torque Indirect Flux)제어기를 제시하였다. 3상 유도전동기의 구동을 위하여 제안된 시스템의 수행결과는 시뮬레이션과 실험을 통하여 입증하였으며, 영 속도부근과 저속에서 고속으로의 변환과정은 속도응답에 대한 상전압, 상전류 그리고 DC링크 전류를 비교 측정하여 안정하고 강건한 속도변화가 이루어짐을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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