원전에서 개발되는 계측제어 계통의 소프트웨어에 대한 평가를 위해서 발전소 상태를 모사하는 시뮬레이터를 활용하는 방법이 있다. 기존의 정적인 데이터만을 이용해서 수행하는 시험은 시스템의 성능을 정확하게 검증하는 데 한계가 있었지만 시뮬레이터에서 생성하는 입력 데이터를 계측제어 계통에 입력하여 시험을 수행하면 동적으로 변하는 상태를 구현할 수 있고, 계측제어 계통의 동작이 정확하게 수행되는 지 확인할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 시뮬레이터를 기반으로 계측제어 계통의 시험검증 적합성 평가를 수행할 수 있는 환경을 구축하였고, 필요한 프로그램을 개발하였다.
지진력을 받는 건물의 응답을 능동적으로 제어하기 위해서는 건물의 응답을 측정하고, 이것을 바탕으로 제어력을 산정하여야 한다. 제어력의 산정 방법에는 여러 제어 알고리듬이 적용이 될 수 있는데, 2차 성능지수를 이용하는 LQ제어는 해석의 용이함과 제어의 효율성으로 인하여 널리 쓰이고 있다. 그러나, LQ제어에는 실시간으로 계측이 된 건물의 지반과의 상대 변위 및 속도를 필요로 하나 이러한 상태 변수를 계측하기가 매우 어려워 건물의 제어를 위한 적용에 한계가 있다. 따라서, 계측이 용이한 건물의 절대 가속도를 바탕으로 관측이 용이한 건물의 절대 가속도를 바탕으로 관측기를 이용하여 상태 변수를 추정하여 제어력을 산정하는 LQC 제어 알고리듬이 지진력을 받는 건물에 대한 실용적인 알고리듬이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 LQC 알고리듬의 성능을 검증하기 위하여 능동제어추진기가 설치된 축소 1층 모형에 대한 해석 및 실험을 수행하였으며, 그 결과 LQC 알고리듬의 제어 효율을 확인할 수 있었다.
This paper presents a vector controlled induction motor is implemented by neural networks system compared with PI controller for the speed control. The design employed the training strategy with Neural Network Controller(NNC) and Neural Network Emulator(NNE) for speed. In order to update the weights of the controller First of all Emulator updates its parameters by identifying the motor input and output next it supplies the error path to the output stage of the controller using backpropagation algorithm, As Controller produces an adequate output to the system due to neural networks learning capability Vector controlled induction motor characteristics actual motor speed with based on neural network system follows the reference speed better than that of linear PI speed controller.
계측기 장비들을 검증하기 위해서는 원기를 보유하고 있는 인증기관에 의뢰하여 장비의 이상유무를 검증 받게 된다. 디지털 계측기 같은 고가의 장비를 보유하고 있는 기업에게 이런 검증과정은 시간과 비용을 가져온다. 본 연구에서 제안한 '계측기-스마트 네트워크 카드 모델'은 디지털 계측기에 스마트 네트워크 모듈을 탑재하는데, 이 카드는 기존의 웹 어댑터에 원격지에서 프로그램을 적재, 삭제, 실행이 가능하도록 스마트 기능을 추가하여 원격검증 및 제어가 가능하다. 제안한 모델은 다수의 프로그램이 적재 가능하여 응용가치 또한 높으며, 국내외로 판매한 고가의 디지털 계측기 하나하나를 인터넷을 이용하여 원격제어가 가능하게 하고, 원격으로 검증 조건을 교체할 수 있도록 함으로써, 장비의 질과 경쟁력을 높일 수 있다.
본 논문에서는 벡터제어 기법을 적용하는 교류 전동기 PI(비례-적분) 전류제어를 위한 주요 시스템 파라미터를 측정하는 방법을 제시한다. 전류제어를 위해서 PI 제어입력은 여러 선택적 방법에 의해 튜닝될 수 있다. 그 여러 방법들 중에서 주요 계통 파라미터인 권선 저항과 인덕턴스를 이용하는 방법이 빈번히 사용된다. 본 연구에서는 단순 궤환 제어의 결과들을 통해서 이 두 파라미터를 분석, 계측하는 기법을 제시한다. 이 분석적 측정 방법은 단위 계단 또는 다중 계단 기준 명령에 대해 단순 비례 궤환 이득을 이용하는 P 제어의 출력들을 분석하여 단계적으로 파라미터들을 계측해 내는 방법이다. 이 기법은 실시간적인 해석적 계측 방법으로 추가 계측 회로들 및 복잡한 계측 알고리즘들을 사용하지 않고 교류전동기의 벡터제어를 위한 토크성분과 자속성분 전류 제어이득을 같이 연산할 수 있는 방법이다.
수평 자세제어에 관한 연구는 플랜트 외부에서 발생하는 미지의 진동이나 불특정 외란이 인가되었을 때 이러한 외란을 적절히 제거하여 플랜트의 안전성을 확보할 수 있는 중요한 기술이다. 특히 수평 자세제어에 대한 문제는 선박이나 항공기 등 진동이나 미지의 외란이 발생하는 비선형시스템에 대하여 플랜트의 안전성을 확보하기 위하여 다양한 제어 알고리즘을 적용하여 진동 및 외란을 제거하고 있다. 본 논문에서 활용하고자하는 수평 자세제어용 액추에이터는 전자기적 에너지를 직선운동을 하는 기계적 운동 에너지로 변환하는 장치로서 산업현장에서 많이 활용하고 있는 액추에이터이다. 이러한 리니어 액추에이터(linear actuator) 3개로 구성된 3축을 활용하여 리니어 액추에이터 상부에 놓여진 플랜트의 수평을 제어하고자 한다. 또한 플랜트의 수평 상태를 계측하기 위한 센서로는 플랜트에 인가되는 외란을 계측하기 위한 가속도 센서 및 정확한 플랜트의 자세를 계측하기 위한 자이로 센서를 활용하여 플랜트의 수평 상태를 계측하도록 하며, 3개의 리니어 액추에이터를 제어하기 위한 마이크로프로세서를 기반으로 PID 제어기를 설계하여 리니어 액추에이터를 활용한 수평제어 성능을 제시하고 한다.
Remotely operated vehicle(ROV) and autonomous underwater vehicle(AUV) have been used for underwater surveys, underwater exploration, resource harvesting, offshore plant maintenance and repair, and underwater construction. It is hard for people to work in the deep sea. Therefore, we need a vision control system of underwater submersible that can replace human eyes. However, many people have difficulty in developing a deep-sea image control system due to the deep sea special environment such as high pressure, brine, waterproofing and communication. In this paper, we will develop an Ethernet based remote image control system that can control the image mounted on ROV.
본 논문에서는 RF방식을 이용하여 제어 신호를 무선 LCD 셔터 고글로 전송하는 무선 입체 영상 재생 장치의 원리를 제안하고 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안한 장치는 기존의 유선 장비에 비해 자유로운 이동성을 보장하고 다수의 사용자가 별도 추가장비 없이 입체 영상을 감상할 수 있다. 본 논문에서는 입체 영상 지각 원리, 입체 영상 재생 모드, 제안한 입체 영상 재생 장치, 무선 LCD 셔터 고글 동작을 논하였다. 마지막으로 PC의 모니터를 통한 시각적 검증으로 제안한 무선 입체 영상 재생 장치의 성능평가를 수행하였다.
본 논문은 회전 동력을 직접 바퀴에 전달하는 휠-인 직구동 모터를 제어 대상으로 하여 속도 계측 및 제어시스템을 설계하는 방법에 대한 논문이다. 지능 제어기로서 16비트급 모션제어 전용의 dsPIC30F2010 마이크로프로세서를 사용한다. 프로세서의 여러 기능 중 내부의 최소 기능인 시스템 클럭, PWM, I/O, Timer 및 통신만을 사용하였고, 홀 신호 계측 및 제어 소프트웨어 기능에 대한 동작 특성을 시험하였다. 또한 이러한 기능을 이용하여 PDFF 속도제어 프로그램을 구현하고, 그 실험 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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