무선 캡슐 내시경은 소장 질환을 진단하는 등의 어려움을 해결하는 진화 의료 기기로서 중요한 역할을 했다. 그것은 제한된 크기와 기능 때문에 몇 가지 단점이 있다. 가장 큰 장애물은 자기 운동 장애에서 속도 문제를 제공할 수 없다는 점이다. 따라서, 인간의 소화 시스템의 특성을 간단히 내시경 역학의 정보를 얻기 위해, 특히 소장을 소개한다. 조건 추출을 확인하기 위해서 LuGre 모델이라는 새로운 동적 마찰 모델을 도입하고 명확하게 특성 및 모델의 사용을 얻기 위하여 분석한다. 캡슐 내시경의 실제 상황과 관련된 매개 변수의 고려하여 매트랩 시뮬링크는 모델을 작성하는 데 적용하고 기능을 발견 할 수있는 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 영구자석 동기 전동기(PMSM)의 수학적 모델을 기반으로 한 플라이휠 에너지 저장 시스템을 매트랩/시뮬링크를 사용하여 모델링 하였다. PMSM의 센서리스 벡터 제어를 위해 속도 및 전류 제어기를 구현하였으며, PI형 상태 관측기를 이용한 역기전압 추정기와 PLL 기반의 위치/속도 추정기를 구현하였다. 초기 기동시 역기전압 추정기반 센서리스 제어 방식은 회전자의 위치를 정확히 추종 할 수 없어 Open-Loop 알고리즘을 통하여 동기 전동기를 구동시킨다. 플라이휠 에너지 저장 시스템의 센서리스 제어 알고리즘은 충전 모드와 발전 모드에서의 시뮬레이션을 통해 성능을 확인하였다.
In this paper, we propose that a model based design for an electric motor cycle system using ASM (Automotive Simulation Models). Before prototyping a realistic electric motorcycle, a reliable simulation program is required to test the capacities of the power sources and optimize the parameters of an electric motorcycle. Because ASM is based on Simulink, we can design the drivetrain and powertrain of the vehicle model systems easily. To verify the electric motorcycle system analysis of design parameters such as max power, capacity, state of charge and slope angle is carried out by the simulation and experimental method. The predicted results by the development model were in good agreement with the experimentally obtained results. Therefore, the proposed electric motorcycle model can effectively reduce the expenses during the designing of an electric motorcycle system.
본 논문에서는 SMT (Satisfiability Modulo Theories) Solver인 Yices와 Simulink/Stateflow (SL/SF)의 모델 정보를 이용한 SL/SF 모델의 테스트 케이스 생성 기법을 제안한다. SL/SF 모델로부터 테스트 케이스 생성 시 발생하는 가장 어려운 점은 도달 가능성 문제를 해결하는 것이다. 제안하는 방법에서는 Yices와 모델 정보로부터 만들어진 테이블로 도달 가능성 문제를 해결한다. 제안하는 방법에서는 SL/SF 모델을 Yices의 입력 언어로 변환한 SMT 모델을 사용하여 테스트 케이스를 생성한다. SL/SF 모델로부터 생성된 정보들은 제안하는 테스트 케이스 생성 알고리즘의 Backward 프로세싱에 사용되어 테스트 케이스 생성 효율을 증가시킨다. 제안된 테스트 케이스 생성 기법은 상용 냉장고 제어시스템 모델과 자동차의 ECU (Electrical Control Unit) 모델을 이용하여 성능을 평가한다.
본 연구에서 중형 상용민간항공기 추진진기관인 분리형 노즐을 갖는 2 스풀 터보팬 엔진인 BR715-56의[1] 정상 성능모델을 구성 및 탈설계점 성능해석이 상용코드인 MATLAB/SIMULINK를[2] 이용하여 엔진성능특성과 엔진진단을 위해 수행되었다. 먼저 팬, 고압압축기, 고압터빈, 저압터빈 구성품 성능 맵들이 축척방법을 이용하여 유사성능 맵들을 축척하여 생성되었고 다음 탈설계점 성능모사 프로그램이 구성품들 간 유량과 일 조화에 의해 구성되었다. 모델은 용이한 정상 및 동적 모사와 사용자 편의의 장점을 갖는 SIMULINK 프로그램을 이용하여 개발되었다. 제안한 모델에 의한 탈설계점 해석 결과들은 다양한 작동 조건들에서 GASTURB에 의한 해석 결과들과 잘 일치함이 확인 되었다.
This paper describes a model-based software development methodology for AUTOSAR-ready light software architecture(AUTOSAR-Lite). The proposed methodology briefly represents an application software modeling technique using Matlab/Simulink. Using the proposed technique, application software architecture elements (e.g. software components, runnables, and interfaces) and functional behaviors can be designed in a single modeling environment. From the designed model, the codes of application software is automatically generated using Real-Time Workshop Embedded Coder. The generated application software is easily integrated with hand-coded basic software using the proposed method. In order to evaluate the proposed methodology, a diesel engine management system for a passenger car was employed as a case study. Based on the methodology, 8 atomic software components and 52 runnables are successfully developed, and they are evaluated by engine experiments. From this case study, AUTOSAR compatible model-based application software was successfully developed, and the effectiveness of the proposed methodology was evaluated.
본 연구에서는 모델 기반(Model-Based) 성능진단에 신경회로망을 적용하였고, SIMULINK를 이용하여 PW206C 터보축 엔진의 모델링을 수행하였다. 비행 고도, 비행 마하수, 가스발생기 회전수에 따른 다양한 운용영역의 성능데이터를 base로 하여 압축기, 압축기터빈, 동력터빈의 성능 저하에 대한 학습 데이터를 획득하고 역전파(Back Propagation Network)를 이용하여 훈련 하였다. 설계점 및 탈설계 영역에서 압축기, 압축기터빈, 동력터빈의 단일 손상 탐지를 수행한 결과 손상된 구성품을 잘 탐지함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 모델 기반(Model-Based) 성능진단에 신경회로망을 적용하였고, SIMULINK를 이용하여 PW206C 터보축 엔진의 모델링을 수행하였다. 비행 고도, 비행 마하수, 가스발생기 회전수에 따른 다양한 운용영역의 성능데이터를 base로 하여 압축기, 압축기터빈, 동력터빈의 성능 저하에 대한 학습데이터를 획득하고 역전파(Back Propagation Network)를 이용하여 훈련하였다. 설계점 및 탈설계 영역에서 압축기, 압축기터빈, 동력터빈의 단일 손상 탐지를 수행한 결과 손상된 구성품을 비교적 잘 탐지함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.
무인지능형로봇 시스템에 있어서 자세의 정확도를 향상시키기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 시스템의 자세 제어는 사용되는 모터의 위치 제어로 대응된다. 이와 같은 시스템은 운용 시에 충격 진동이 발생하게 된다. 이러한 충격 진동 외란을 잘 제거해야 요구되는 위치 정도로 제어를 수행할 수 있다. 로봇 제어 분야에서 불확실한 로봇에 대한 자세 제어 분야는 가장 기본적이면서 중요한 분야중의 하나이다. 이러한 문제를 다루기 위하여 계산 토크 방식에 기초한 선형 제어 기법이나 적응 제어 기법, 강인 제어 기법 등을 이용한 연구 결과들이 발표되고 있다. 그러나 그러한 기법은 일반적으로 로봇의 정확한 동력학식을 알아야 하며, 구현하기 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 적응 규칙에 의하여 모델의 불확실성, 시스템의 변화, 외란으로 인해 발생하는 공칭 플랜트와의 오차를 보상하도록 제어 입력을 생성하는 내부 루프 부분과 공칭 플랜트 모델의 명령을 추종하도록 하는 제어 입력을 생성하는 외부 루프 부분으로 구성되는 방법인 외란관측기(Disturbance OBserver : DOB) 제어 알고리즘을 제안한다. 또한 프로세서의 신뢰성과 수치 연산 및 알고리즘의 빠른 처리를 위해 현재 사용 빈도가 높은 TI사의 DSP시리즈 중에서 부동 소수점 연산 기능을 가지면서 모터 제어에 적합한 TMS320C2000계열의 TMS320F2812을 사용하여, 운용 시 발생되는 진동 둥에 대한 외란 제거를 목적으로 한다. 본 논문은 규명된 시스템 모델식을 바탕으로 DOB 제어 시뮬레이션을 수행하고 PMSM 모터모델 시뮬링크 블록을 구성하여 검증된 외란 관측기 제어 알고리즘을 검증한다. 시뮬레이션으로 검증된 DOB 모터 자세 제어 알고리즘을 DSP에 적용하기 위해 코드변환하고 모터 실험 시스템에 실제 적용함으로써 타당성을 검증하여 상용 제어기로 실제 현장에 적용 가능함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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