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.
유도전동기의 가변속 구동시스템에서 자속 축 기준제어를 이용하는 경향이 증가하고 있으며 설치환경, 가격 등의 제약으로 인하여 위치 및 속도센서가 없는 센서리스 속도제어가 많이 연구되고 있다. 본 논문은 유도전동기의 센서리스 제어에 관한 연구로서 과도상태에서 슬라이딩모드 관측기를 사용함으로써 속응성이 빠르고 파라미터의 변동에 강인하며, 정상상태에서는 적응상태관측기를 사용함으로써 채터링을 감소하는 센서리스 제어를 제시한다. 시뮬레이션 및 실험결과에서 과도상태와 정상상태에서 양호한 성능을 나타내었다.
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.
결정질 실리콘 태양전지의 원가에서 Wafer는 60~70%의 매우 높은 비중을 차지하고 있다. 많은 연구들이 원가 절감을 위하여 Wafer의 두께를 감소시키는 것에 집중하고 있다. 그러나 Wafer 두께의 감소는 태양전지의 효율 감소와 공정 진행 중에 파손율이 상승하는 등의 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 결정질 태양전지 구조 중에서 24.7% 이상의 최고 변환 효율을 갖는 PERL(Passivated Emitter, Rear Locally diffuse) 구조를 대상으로 wafer 두께 감소에 따른 변환 효율 감소의 원인과 해결 방안을 제시하고자 한다. Simulation으로 확인한 결과 370 um 두께의 wafer에서 24.2 %의 효율은 50 um 두께의 wafer에서는 20.8 %로 감소함을 확인할 수 있었다. 얇아진 wafer에서 감소한 효율을 개선하기 위하여 후면 recombination velocity, 후면 fixed charge density, 후면 산화막 두께 등을 다양화하여, 각각의 경우에 대한 cell의 효율 변화를 살펴보았다. 그 결과 후면 recombination velocity, 후면 fixed charge density, 후면 산화막 두께를 최적화 하여, 각각 2.8 %p, 1.5 %p, 2.8 %p의 효율 개선 효과를 얻었다. 위 세 가지 효과를 동시에 적용하면 50 um wafer에서 370 um wafer 효율의 결과와 근접한 24.2 %의 효율을 얻을 수 있었다. 향후에는 위의 결과를 바탕으로 실제 실험을 통하여 확인할 계획이다.
본 논문에서는 회귀용 support vector machine의 성능 개선을 위한 모멘텀과 kernel-adatron 기법이 조합형 학습알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 supper vector machine의 학습기법인 기술기상승법에 발생하는 최적해로의 수렴에 따란 발진을 억제하여 그수렴속도를 좀 더 개선시키는 모멘텀의 장점과 비선형 특징공간에서의 동작과 구현의 용이성을 갖는 kernel-adatorn 알고리즘의 장점을 그대로 살린 것이다. 제안된 알고리즘의 support vector machine을 1차원과 2차원 비선형 함수 회귀에 적용하여 시뮬레이션한 결과, 학습속도에 있어서 2차 프로그래밍과 기존의 kernel-adaton 알고리즘보다 더 우수하고, 회귀성능면에서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
기존에 BLDC모터의 속도 제어 알고리즘으로는 PI 제어 알고리즘이 많이 사용되어왔다. PI 제어 알고리즘의 경우 다양한 속도 변화에 대한 속도와 토크의 응답 특성이 느려, 정상상태에 도달하는 것이 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오버슈트가 조금 있지만 응답 속도를 개선해 정상상태에 빠르게 도달할 수 있는 PWM 퍼지 논리 제어 알고리즘을 제안하였다. PWM으로 응답속도를 줄이고, 퍼지 논리 제어 알고리즘으로 오버슈트를 최소화하였다. 제안된 PWM 퍼지 논리 제어 알고리즘은 DC 초퍼, PWM 듀티 사이클 조정기, 퍼지 논리 제어기 등으로 구성했다. 제안된 알고리즘의 성능과 타당성은 Matlab 2018a의 Simulink를 이용한 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
본 논문은 유도전동기의 센서리스 속도제어기에 대한 연구이다. 유도전동기의 속도의 제어방법은 자속추정을 위한 기준모델로써 부하-토크 관측기를 이용한 MRAS(Model Reference Adaptive System)를 기초로 하였으며, 전형적인 MRAS 제어기 특성의 속도응답은 부하 토크 외란의 변화에 영향을 미친다. 따라서 제안된 시스템에서의 부하-토크 관측기를 사용한 속도제어 특성은 부하 토크 외란에 의한 영향을 받지 않는다. 이러한 제어 알고리즘을 MATLAB의 SIMULINK를 통해 전체 시스템을 모델링하여 시뮬레이션 한 결과는 유도 전동기의 다양한 부하 구동 적용에 대한 슬라이딩 속도 제어기의 효과적인 개선이 되었음을 알 수 있었다. 그러므로 이러한 제어 방법들이 산업 응용분야에 확대되어 적용되었으면 한다.
본 연구에서는 토석류를 비압축성의 불안정한 유체로 가정하여 토석류의 피해범위를 시뮬레이션하는 GIS 기반의 프로그램의 개발에 대해 다루고 있다. 개발된 Debris Flow Analyzer 프로그램은 입력된 DEM을 완만하게 재정리한 후, 대상지역에 대한 경사, 토석류 이동 방향, 계곡을 추출한 결과와 토석 부피, 물 부피, 속도, 유효 점도, 동적 마찰계수를 취합하여 유한차분법을 적용하여 시간에 따른 토석류 이동 형태를 시뮬레이션하게 된다. 또한 이러한 시뮬레이션 결과를 Google Earth에 표현하여 토석류 재해지도의 활용성을 개선하고자 하였다.
선박의 해상 시운전 중 속도성능시험은 선박의 속도를 입증하기 위한 중요한 시험항목 중 하나이다. 국제표준화기구에서는 2015년 시운전 속도성능시험에 관한 표준 가이드라인을 제정한 바 있다. 일반적인 해상상태에서는 바람과 파도등 환경적 외란의 영향이 언제나 존재하므로, 정확한 전달동력을 추정하기란 불가능 하다. 또한 외란의 영향으로 최근 개발되고 있는 에너지 절감장치의 개선효과를 정확히 평가하는 것도 쉽지 않다. 본 연구에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 공기윤활시스템을 장착한 선박의 동력 절감량에 관한 불확실성 해석을 수행하였다. 그 결과 공기윤활시스템 가동으로 3.2%의 동력이 절감되었으며, 절감된 동력의 확장불확도는 95% 신뢰수준 (k = 2)에서 약 ± 2.7 % 범위를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문은 에어포일 베어링을 적용한 45,000[rpm]/22[kW]급 초고속 영구자석형 동기전동기의 센서리스 제어을 위한 개선된 알고리즘을 제안한다. 에어포일 베어링이 적용된 전동기를 정지상태에서 초기 기동시 부터 고속영역까지 전 속도 영역에 걸쳐 센서리스 알고리즘을 구현하기 위하여 반복 적응자속관측기를 제안하여 회전자의 회전각 및 속도를 실시간으로 추정하여 센서리스 제어 알고리즘을 구현하였다. 기존 적응자속관측기의 주파수 응답특성을 개선하고 넓은 속도 범위에서 안정된 응답을 얻기 위하여 속도에 따른 회전자의 추정 위치각과 실제 회전각과의 오차를 시뮬레이션을 통하여 분석한 후 안정된 위상지연 특성을 나타내는 반복 횟수를 얻고 전류제어 주기 내에서 관측기를 반복 수행하여 적응자속관측기의 동특성 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안된 반복 적응 자속관측기를 적용한 센서리스 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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