본 논문에서는 전류품질 향상을 위해 다양한 전압벡터를 인가하는 모델 예측 제어 기반의 공간 벡터 변조 기법을 제안한다. 기존의 모델 예측 제어 기반의 전류제어는 제어주기 동안 하나의 스위치 상태가 인가되어 낮은 스위칭 횟수로 인해 높은 전류품질을 기대하기 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서 제안하는 방법은 공간 벡터도 상에서 전압벡터의 세분화를 통해 스위칭 횟수를 늘려 전류품질을 높일 수 있다. 또한 계통 위상각을 이용해 필요한 전압벡터만을 사용하여 비용함수를 계산하기 때문에 제어주기 동안 계산시간을 보장할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 기존의 모델 예측 제어 기법의 전류제어 기법보다 향상된 전류품질을 보장하는 것을 검증하였다.
본 논문은 Cascaded Flying Capacitor Bridge 멀티-레벨 컨버터를 위한 모델 예측 제어 알고리즘을 제안한다. 모델 예측 제어 방법은 스위치 수가 늘어날수록 예측 값을 도출하기 위한 연산이 많아지기 때문에 전압 레벨이 높은 멀티-레벨 토폴로지에 적용하는데 한계가 있다. 제안된 제어 알고리즘은 전류, 출력 전압 균형, 플라잉 커패시터 전압 균형에 대한 비용 함수를 구분하여 단계별로 제어하는 방법으로 제어에 필요한 연산을 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 제어 성능을 검증한다.
본 연구에서는 푸리에 모델, 확률 모델, 그리고 Newmark 설계 스펙트럼 방법과 같은 응답예측 모델을 사용하여 속도의존형 감쇠장치에 의해 제어되는 구조물의 응답과 제어기의 최대제어력을 예측하였다. 이를 위해, 유사 속도로부터 실제 속도를 예측하는 방법이 제안되었으며, 이 방법은 감쇠장치에 의해 증가되는 감쇠비의 실제속도에 대한 효과를 고려한다. 시간이력해석결과는 정확한 최대제어력을 예측하기 위해서는 실제속도가 사용되어야 하며, 제안된 방법에 의해 수정된 Newmark 설계 스펙트럼이 가장 전 주기구간에 걸쳐 정확한 예측 값을 산정함을 보여준다.
본 연구는 기존 구간 속도 예측기법의 고찰을 통하여 검지기에서 올라오는 교통제어변수를 이용하여 구간 속도 예측모형을 연구하는데 목적이 있다. 이를 위한 교통 제어변수로는 연속류 제어에서 통상적으로 사용되는 교통량, 점유율, 밀도, 속도 등을 사용한다. 공간적 범위로는 서울 올림픽대로의 17개의 영상 검지기 중 #3과 #16검지기에서 올라오는 속도, 점유율, 교통량 자료를 토대로 1998년 6월 11일 오전 7시부터 11시까지의 4시간동안 예측을 실시하며 Historical Traffic Pattern과 시험차량, 자동차 번호판 조사를 통한 구간 실측조사 자료를 토대로 예측을 위한 자료를 구축한다. 기존의 예측기법인 시계열 분석, 신경망 이론, 평활법과 칼만필터링을 고찰하였고, 가장 좋은 예측력을 보여주는 기법은 칼만필터링 모형이었다. 이를 토대로 Case Study를 통해 여러 구간의 다주기 예측을 통해 단기간(short-term)의 구간 속도를 예측하고 각 해당 검지기별 실측자료를 통해 비교분석을 실시하였다. 결과적으로 도출된 칼만필터링 모형의 다주기 예측을 통한 구간 통행속도의 예측이 기존의 구간 통행속도 산출 방법보다 더 나은 예측력을 보여주고 있다.
제어기와 플랜트가 공간상으로 분리되어 폐루프 내부에 시간지연이 불가피하게 존재하는 제어시스템의 시간지연 문제를 보상하기 위하여 확률 모델에 기반하여 설계된 예측제어기를 제안한다. 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 현재값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 의하여 발생되는 문제점을 최소화하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 DC 서보모터 시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연에 따른 제어시스템의 영향을 관측하였다. 실험결과에서 예측제어기는 시간지연에 대하여 PID 제어기보다 우수한 수렴특성을 나타내었으며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있음을 보였다. 제안된 예측제어기는 플랜트의 모델링을 요구하지 않고 출력의 통계적 정보만을 사용하므로 모델링이 어려운 시스템의 제어나 PID 제어의 보상기로 활용할 수 있는 범용적인 기법이다.
본 논문에서는 혼돈 시스템을 제어하기 위해 웨이블릿 신경 회로망을 예측기로 사용하여 일반형 예측 제어기를 설계하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 웨이블릿 신경 회로망의 각 파라미터에 대한 학습은 예측 오차를 이용한 경사 하강법에 의해 수행되며, 제어 신호는 웨이블릿 신경 회로망의 출력과 기준 신호 사이의 제어 오차를 최소화함으로써 생성된다. 한편, 모의 실험을 통해 본 논문에서 제안한 제어기를 각각 연속 시간 혼돈 시스템인 Doffing 시스템과 이산 시간 혼돈 시스템인 Henon 시스템에 적용하여 제어기의 효율성을 확인하고 아울러 신경 회로망을 이용한 예측 제어의 결과와 비교함으로써 제어기의 우수성을 검증한다
예측제어는 제어대상의 예측모델을 이용하여 기준명령과 상태의 미래 오차를 예측하고 최소화시키는 현재 입력을 구하며, 상태와 입력의 제한조건도 고려할 수 있는 매우 실용적인 방법이다. 이동로봇에 대해 예측제어가 적용된 연구들이 있었으나 제어성능을 결정하는 여러 제어 파라미터들이 임의로 지정됨에 따라 성능이 최적화되지 못하였다. 본 논문에서 입력제한조건을 갖는 이동로봇의 궤적추종 예측제어에 유전알고리즘을 적용하여 제어 파라미터 튜닝을 통해 궤적추종오차를 최소화하며, 입력의 제한조건을 반영하기 위해서 quadratic programming을 Hildreth 방법을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 기존 방법과 비교하여 확인한다.
위상제어 정류기 시스템에서 예측전류제어는 전류 응답속도가 매우 빠르고 오버슈트가 없는 것으로 알려져 있다. 하지만 전원과 부하의 전압 전류방정식에 의존하는 예측전류제어는 부하 파라메터 값이 틀릴 경우 전류지령 값과 피드백 사이에 정상상태 오차를 보이게 된다. 본 논문에서는 디지털 순시치 샘플링과 최소자승법을 이용하여 온라인으로 부하의 파라메터를 추정하는 알고리즘을 제안하였고, 이를 이용하여 예측전류제어를 수행함으로써 빠르고 정밀한 전류제어응답을 보였다.
본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종을 위해서, 비선형 모델 예측 슬라이딩 모드 제어(nonlinear model predictive strung mode control) 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법에서는 미래의 슬라이딩 평면을 예측하고, 이에 따른 최적화된 제어기를 유도함으로써 슬라이딩 모드 제어기 단독으로 사용하는 제언 시스템에 비해 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 제어기의 성능을 검증하고자한다.
본 논문은 5-레벨 NPC/H-브릿지 (Neutral Point Clamped/H-bridge) 인버터의 최적 제어 세트 (finite-control-set) 모델 예측 제어 (MPC: Model Predictive Control) 방법을 제안한다. NPC/H-브릿지 인버터의 출력 전류 제어 및 DC-link 커패시터 전압 균형을 유지하기 위해 출력 전류와 DC-link 커패시터 전압을 예측하고, 하나의 비용 함수 (cost function)을 통해 최적의 스위칭 상태를 출력한다. PSIM 시뮬레이션을 통해 제안된 제어 알고리즘의 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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