저용량 에어컨의 압축기에 많이 사용되는 Single rotary 방식은 하나의 피스톤만을 채용하여 가격적인 면에서 큰 이점을 가진다. 그러나, 압축기 모터가 1회전할때 마다 압축과 토출을 단 1회 거치게 되므로, 부하변동을 심하여 진동이 많이 발생하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 Single rotary를 사용하는 에어컨 제품에서는 저속에서의 운전을 회피하거나 하나의 운전점에 대한 전향보상기를 채용하여 진동을 저감시켜 왔다. 본 논문에서는 모든 운전점에서 보상이 가능하도록 압축과 토출로 인한 부하의 패턴에서 각 주파수 성분을 분석하여 자동으로 부하 토크를 보상하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가장 영향이 큰 1차와 2차 주파수 성분의 속도 리플의 양을 FFT 하고, 그 양이 작아지는 방향으로 부하 토크를 전향 제어방식으로 인가하는 방식이다. 제안된 방식을 이용하여 저속 운전에서 진동이 저감 되는것을 실험을 통하여 보였다.
본 논문에서는 안드로이드 기반의 스마트폰에서 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하기 위한 운전 습관을 유도하는 방법을 제안하였다. 이 시스템은 차량의 정확한 내부 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 스마트폰으로 제공한다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 애플리케이션을 구현하였다. 이 시스템으로 경제운전으로 배기가스 감축, 에너지절약과 사고 예방을 유도할 수 있다.
본 논문에서는 유도전동기의 고정자권선 고장진단을 목적으로 이상적인 전동기의 전류신호와 실시간으로 운전하고 있는 전동기 전류신호를 Park's Vector에 각각 적용시켜 Park's Vector 패턴을 만들고 패턴 피크값의 기준치와 측정치의 편차를 이용하여 오차치를 벗어날 때 고장으로 진단하는 Park's Vector 패턴의 피크값을 이용한 고정자권선의 고장진단을 시도하였다. 숙달된 작업자가 Park's Vector패턴을 보고 고장을 분석해야 했던 방법과는 달리 패턴을 비교하지 않고도 자동으로 고장을 진단하고 경보해주는 진단 방법을 제시하였다. 실제 전류분석 및 진단을 위해 상용 프로그램인 LabVIEW를 이용하였다.
본 논문에서는 고정된 역간 거리를 정해진 운전 시분내에 주행에너지를 최소화하며 주행하는 열차의 특성을 파악하고 수학적으로 모델링한다. 도시철도차량 자동주행에 일반적으로 사용되는 PID제어기 대신 목표값에 추종하면서도 자동 주행 중 소비에너지가 최소화되도록 최적제어기를 사용하여 철도 차량를 모델링하였으며 실제 동일한 운행조건하에서 설계한다. 실제 선로 조건을 적용하여 별도의 차상장치나 선로주변시설 없이도 자동운전 중 주행에너지를 최소하여 주행에너지를 절감하고자 한다. 따라서 8호선 실 노선 구간별 운전시분 내에서 실측 데이터 분석을 위해 직선구간/구배구간/곡선구간 등 구간을 선정하고 그 구간에서 열차의 운행패턴에 따라 에너지를 절감하는 열차운행을 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 일사량과 온도 및 실부하 패턴이 고려된 3kW급 계통 연계형 태양광 발전시스템의 플랫폼을 제시하였다. 가정의 실제 전력 사용패턴 분석을 위해 하루의 일사량과 온도가 고려된 PV 시뮬레이터와 24시간 실부하의 사용패턴을 이용하여 부하모델링을 수행하였다. 또한 제안된 PV 시뮬레이터와 부하모델링을 적용하여 계절별, 시간별 태양광 발전 전력과 실부하의 전력사용량을 비교 분석 하였으며 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.
본 논문은 집중권 브러시리스 직류 전동기로 제조된 에어컨 압축기의 효율을 개선할 수 있는 새로운 운전 방법을 제안한다. 일반적으로 에어컨 압축기는 신뢰도 높은 센서리스 운전을 하여야 하기 때문에 복잡한 연산이 필요한 3상 3여자 운전을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 기존의 120도 통전 방법과 동일한 센서리스 알고리즘과 하드웨어를 사용하되 3상 2여자 방식의 제어성능상의 단점을 개선하고 운전 성능이 향상된 새로운 패턴의 통전 방법을 제안한다. 그리고 이를 실부하 에어컨에 적용하여 제안된 운전 방법의 유효성을 검증한다.
본 연구에서는 고령운전자의 지나친 조심운전 뿐만 아니라 고령운전자가 경험하고 있는 만성질환과 만성질환으로 인한 약의 복용 여부가 사고위험성 증대의 원인으로 작용하고 있는지 확인해 보고자 하였다. 조사대상자의 운전행동을 알아보기 위하여, 만 65세 이상의 고령운전자 91명에게 자기운전능력평가지와 운전경험조사지를 실시하였다. 고령운전자의 운전패턴을 살펴 본 결과, 고령운전자의 연령이 증가할수록 운전속도와 운전양이 감소하였다. 운전상황적응능력은 사회적 적응환경과 물리적 적응환경으로 이루어져 있었다. 고령운전자는 사회적 적응환경보다 물리적 적응환경에서 상대적으로 낮은 자신감을 보였으며, 더 높은 수준의 어려움과 스트레스를 경험하는 것으로 나타났다. 운전상황적응능력은 가해사고, 피해사고와 상관관계를 가지고 있었다. 이는 고령운전자의 지나친 조심성이 교통사고경험과 직접적인 관계가 있음을 시사하였다. 만성질환이 고령운전자의 가해사고에 미치는 영향을 살펴본 결과, 신경계질환이나 위염이 있는 운전자가 더 많은 가해사고를 경험하는 것으로 나타났다. 만성질환으로 인해 약을 복용하고 있는 고령운전자의 대다수는 복용하고 있는 약이 운전에 어려움이나 불편함을 준다고 생각하지 않았으며, 약을 복용하고 있는 기간에도 운전을 지속적으로 하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 특정 자동차에 대한 Charging 시스템의 적합성 여부를 판별할 수 있는 충방전 Balance 시뮬레이터의 Prototype을 개발 하였다. 차량운전 환경요건에 따른 운전 패턴 등, 시뮬레이터의 구성을 위해 각종 전기부하와 이와 관련된 배터리 모델링을 하였고 실차실험을 행하여 그 데이터를 분석 정리하였다. 제안하는 모델과 분석된 데이터를 바탕으로 충방전 시뮬레이터를 개발하였고, 개발된 시뮬레이터는 정해진 차종으로 임의의 주행환경으로 운전할 때 차량의 전기에너지 공급 문제를 실차실험을 한 것과 같이 분석할 수 있다
본 논문에서는 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하는 ECO_Driving에서 효율적으로 방법을 제안하였다. 이 ECO-Driving 시스템은 차량의 정확한 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 운전자에게 제공하여 경제운전 행동으로 배기가스 감축, 에너지절약을 유도하였다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 프로그램을 구현하였다. 제한적인 실험이었지만 연비를 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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