본 논문에서는, 직류단 1-션트 전류 측정을 이용하는 고속 BLDC 전동기 운전 시스템의 제어 성능 향상 및 전류 측정 영역 확장을 위한 제어 방법을 제안한다. 고속 BLDC 전동기의 PWM 기법과 그에 따른 직류단 1-션트 전류 측정 방법 및 측정 영역을 분석하고, 측정 가능 범위를 수식적으로 정리한다. 제안된 제어 방법은 전류 맥동 감소 및 고속 운전 정밀도 향상에 적합한 PWM 기법과 직류단 1-션트 전류 측정 범위가 넓은 PWM 기법을, 정리된 수식을 바탕으로 운전 영역에 따라 사용하여 제어 성능을 향상 시킨다. 계산 데이터 및 실험 결과를 통해 제안된 방법의 효용성을 확인한다.
본 논문에서는 PMSM 제어를 위한 Look-up Table 사용시 적용되는 인터폴레이션 개선기법에 대하여 설명한다. PMSM은 약계자 영역에서 속도 증가에 따라 전류제한원의 영향에 의해 q축 전류가 감소하는 운전을 하게 된다. 기존의 PMSM 약계자 영역에서는 Look-up Table을 이용한 제어시 d,q축 전류 데이터 부족에 의해 선형 인터폴레이션 구간이 늘어나기 때문에 지령과 실제 전류에 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 약계자 영역에서 q축 전류 보상기를 통해 선형 인터폴레이션에 의해 발생하는 오차를 보상하는 전류제어 방법에 대하여 제안한다.
초전도한류기(SFCL)는 고장전류에 대한 초고속 감지, 고장전류 제한이 가능하고, 정상계통에서는 무손실 운영이 가능한 신개념의 기기이다. 공급신뢰도 측면에서 SFCL은, 고장전류 저감으로 송전을 지속할 수 있는 장점이 있는 반면, 기존 계통에 직렬연결되므로 자체 고장으로 인해 공급신뢰도를 악화시킬 수도 있다. 특히, 고속스위치를 필요로 하는 하이브리드형 SFCL의 경우 계통연계 이전에 SFCL 자체의 신뢰성이나 주위 계통에 미치는 영향을 미리 검토해야 한다. 본 논문에서는 SFCL의 신뢰도 데이터를 계산하는 기법과 SFCL 인근 설비의 신뢰도 데이터를 갱신하는 방법에 대해 제시하였으며, 이는 SFCL가 연계된 배전계통의 수용가 공급신뢰도를 산출하기 위해 필요한 사전단계에 해당한다.
RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링 하는 층으로 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링 하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하고자 하였다. 그리하여 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하여 그 원인을 판단, 분류하기 위하여 전력계통의 고장 기록 장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 FCM을 이용 분류하여 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다.
본 논문에서는 기존 원격 검침 시스템의 불필요한 전류 소모를 줄이고 실시간 유지보수를 실현하기 위한 효과적인 M2M 데이터 송수신 기법을 제안하였다. 명령에 따른 수행시간을 예측하여 통신이 이루어지지 않는 구간에서 CDMA 연결 해제 및 Sleep 전환을 탄력적으로 수행함으로써 전류소모를 최소화 하였으며, 근 실시간 메시지를 이용한 양방향 M2M 기법을 실현하였다. 실험 결과 기존 시스템에 비해 전류소모가 약 17 배 감소하였고, 근 실시간 명령 요청에 대한 빠른 응답을 통해 기존의 단점을 보완한 제안 기법의 우수성을 입증 하였다.
본 논문에서는 레이저 광원을 적용한 무선전력전송 시스템에 적용되는 PV 모듈의 출력 특성을 분석하고, PV 모듈로부터 최대 전력을 발생시키면서 배터리를 충전시킬 수 있는 컨버터 개발 결과를 제시한다. 먼저, 특정 파장에서 최대전력이 발생되도록 개발된 PV 수신모듈에 레이저 빔을 조사하였고, 레이저에 공급되는 전력 크기에 따른 PV 모듈의 전압-전류의 특성 데이터를 확보하였다. 전압/전류 특성 데이터로부터 PV 수신모듈의 소신호 저항을 분석하였고, 이를 컨버터 회로모델에 적용함으로써 제어기 설계를 위한 시스템의 전달함수를 유도하였다. 이로부터 레이저 일사량에 따른 전류원/전압원 전영역에서 PV 모듈의 입력전압을 안정적으로 제어할 수 있는 제어기를 설계함으로써 레이저 수신용 PV 모듈이 최대 전력을 발생시킬 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 MCU 제어기반 25W급 배터리 충전용 부스트 컨버터의 프로토타입 제품을 통해 실험 검증되었다.
본 논문에서는 파워게이팅과 전압레벨조절을 이용하여 누설전류를 줄인 SRAM을 제안하였다. 제안된 파워게이팅 기법은 데이터를 저장하지 않은 메모리 셀 블록의 전력공급을 차단함으로써 누설전류를 크게 감소시키고, 제안된 전압레벨조절 기법은 데이터가 저장된 메모리 셀 블록의 접지전압을 올림으로써 누설전류를 줄여준다. $4K{\times}8$비트 SRAM 칩은 $0.13{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작되었고 VDD=1.2V로 동작하였다. 메모리 사용률이 0~100%에 대하여, 동작 모드에서의 누설전류는 $1.23{\sim}9.87{\mu}W$이고 대기 모드에서 누설전류는 $1.23{\sim}3.01{\mu}W$였다. 대기 모드 동안에, 제안된 SRAM의 누설전류는 기존의 SRAM의 12.5~30.5%로 감소하였다.
송전선로에 설취된 애자들은 지속적인 전기적 기계적 스트레스에 노출되어 있기 때문에 여러 환경적 요인으로 인해 애자 표면의 열화가 가속된다. 이와 같은 애자의 표면 열화는 dryband를 형성하게 되고 지속적인 애자 표면상의 dryband와 누설 전류 증가의 상호작용은 애자의 섬락를 일으키는 원인이 된다. 이러한 연구의 결과 고전압용 애자로 유입되는 누설 전류는 애자 열화의 정도를 평가할 수 있는 매우 중요한 parameter임을 알 수 있다. 따라서 고전압용 애자의 누설전류를 분석하고 취득하여 애자의 열화 평가 및 이로 인해 발생할 수 있는 결함 애자의 검출에 대한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 고전압용 애자 중 자기애자의 습도변화에 따른 누설전류 특성을 조사하기 위해 자체 제작한 실험 챔버, power transformer, 전류센서, 오실로스코프, PC등으로 구성된 실험 시스템을 구축하였고, 데이터 분석을 위한 S/W로서 LabView를 사용하였다. 그에 따른 실험결과로서 다양한 습도변화(30%~90%)의 경우 정상 애자련과 결함 애자를 포함한 애자련의 누설전류 데이터를 취득하여 본 연구에서 제시한 알고리즘을 통해 분석함으로써 정상 애자 내의 결함 애자 포함 여부를 판별하고 다양한 습도 변화시에 정상 애자련과 불량 애자련의 특징을 볼 수 있었다.
최근 많은 광대역 유무선 통신 응용분야에서 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식을 표준기술로 채택하고 있다. OFDM 방식의 고속 무선 데이터 통신을 위한 FFT 프로세서는 일반적으로 DSP(Digital Signal Processing)로 구현되었으나, 큰 전력 소비를 필요로 한다. 따라서, OFDM 통신방식의 단점인 전력문제를 보완하기 위해서 전류모드 FFT LSI가 제안되었고, 저소비전력 전류모드 FFT LSI를 동작시키기 위해서는 전류모드를 전압모드로 바꾸는 VIC(Voltage to Current Converter) 그리고 다시 전류모드를 전압모드로 바꾸어 주는 IVC(Current to Voltage Converter)가 필요하다. 그러나, OP-AMP로 구현되는 종래의 IVC는 회로규모가 크고, 전력소비가 크며, LSI 내에 크고 정확한 높은 저항을 필요로 한다. 또한 전류모드신호처리에서 많이 이용되는 Current Mirror 회로 등의 출력단자로부터 전류신호를 입력받은 경우, 입력단자간의 전위차가 발생하며, DC offset 전류가 발생하는 등의 문제점을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 저전력 동작이 가능하고, 향후, single chip 응용이 가능한 IVC를 $0.35{\mu}m$ 공정에서 설계함으로서, $0.35{\mu}m$ 공정에서의 전류모드 FFT LSI의 전압모드 출력이 가능해졌다 설계된 IVC는 FFT LSI의 출력이 디지털신호로 환산한 ${\pm}1$인 점을 감안하여, 전류모드 FFT LSI의 출력이 $13.65{\mu}A$ 이상일 때에 3.0V의 전압을 출력하고, FFT LSI의 출력이 $0.15{\mu}A$ 이하일 때에 0.5V 이하의 전압을 출력하도록 하였으며, IVC의 총 소비전력은 약 1.65mV이하로 평가되었다.
산업화와 더불어 자동화의 요구에 따라 여러 분야에서 유도전동기의 응용 사례가 늘어나고 있다. 본 연구는 인버터단의 전류센서에서 실시간 얻어진 전류신호로 부터 대표적인 전기, 기계적인 4가지 고장(Bearing Fault, Broken Rotor bar, Misalignment, Unbalance)을 검출하여 예기치 못한 고장에 대비할 수 있는 실시간 진단 알고리듬을 제시한다. 실시간 진단의 핵심요소인 동기화 방법으로서 Hilbert Transform을 응용하였다. 총 40세트의 정상 모터 데이터를 임의로 선택하여 두 데이터의 차를 이용하여 0에 근사한 정상 모터 뎀플릿 값을 설정하였다. 이를 이용하여 진단 대상 전동기의 고장 유무를 미리 판단하게 된다. 만약 기준치 이상의 오차가 나타나게 되면, 이와 비교하기 위한 미리 수집된 각4가지 고장 전동기의 미소신호 템플릿 데이터와의 유사성을 비교하여 고장의 종류를 표시하며, 고장의 종류가 진단되지 않은 대상은 고장 유무만 표시된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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