본 논문에서는 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 효율적 제어를 위해 퍼지-신경망에 기반한 지연시간 보상기를 제안하였다. 제안된 제어시스템은 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)라고 불리는 두개의 퍼지-신경망으로 구성되며 이중 하나는 직-병렬 방식으로 동작하고 다른 하나는 병렬 방식으로 동작한다. 직-병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 응답을 추종하는 특성을 갖으며 병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 보상하기 위한 시스템 출력을 예측하는 기능을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 시스템은 전형적인 Smith 예측기의 비선형 시스템에의 적용을 위한 확장이라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 지연시간 보상기의 상세한 설계과정을 보였으며 또한 제안된 제어기 설계 기법의 유용성 화인을 위해 비선형 수치데이터에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.
본 논문은 퍼지 제어기를 이용하여 전기 이륜차의 속도를 제어한다. 전기 이륜차는 스로틀에 대하여 빠른 응답성과, 정속주행 시 안정성이 요구 된다. 그러나 현재 양산중인 전기 이륜차는 1.5KW(50cc)급으로 탑승자 및 수화물 중량, 도로 상태(비포장 길, 아스팔트 길) 및 바람의 저항 등 부하 변동에 따라 속도 변화가 매우 크므로 정속 주행이 어려우며, 오르막길과 내리막길의 경사도에 따라 급격한 속도 변화가 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 속도의 오차와 오차의 변화량을 퍼지 제어기의 입력 값으로 사용하고, 모터의 Q축 제어 량을 퍼지 제어기의 출력 값으로 설정 하여 퍼지 제어기를 구성하였다. 모터의 D축 제어 량은 Q축 제어 량에 비례적으로 설정하여 매입형 영구 자석 동기 전동기(Interior Permanent Magnet synchronous Motor, IPMSM)를 장착한 전기 이륜차를 구동하였다. 본 논문에 적용된 제어 대상은 1.5KW급 전기이륜차로서 모터의 속도 제어를 위하여 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 사용 하였으며, 매입형 영구 자석 동기전동기의 토크 제어를 위하여 D, Q축 전류 제어기를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기는 설정된 속도를 잘 추종하였다.
10KW 이하의 소형 풍력 발전 시스템은 언덕이나, 공원, 도시와 같은 협소한 지역에 유연하게 설치될 수 있다는 장점으로 인해 신재생에너지 분야에서 지속적인 연구/개발이 이루어지고 있다. 소형 풍력 발전기는 낮은가격, 고신뢰도 및 고성능이 중요시되기 때문에 최대 전력을 추종하기 위한 다양한 기법이 요구된다. 일반적으로 제어기의 출력은 DC 부하에 전원을 공급하기 때문에 48V 배터리에 연결되어 동작된다. 본 논문에서는 소형 풍력 발전 시스템을 위한 FPGA 기반 MPPT 제어기를 제안하고자하며, 제안된 시스템에서의 다양한 MPPT 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 NI 사에서 제작된 Compact-RIO 컨트롤러를 사용하였다.
본 논문은 풍속이 변화하는 상황에서 풍력 발전 시스템의 동작을 실시간으로 모의할 수 있는 시뮬레이터의 구성과 실험 결과를 제시한다. 본 논문에서 제시하고자하는 풍력 발전 시스템 시뮬레이터는 실시간 시뮬레이터인 RTDS(Real Time Digital Simulator)와 11kW의 AC 서보 시스템을 포함하는 전동기-발전기 실험 장치(MG set, Motor-Generator Set)로 구현되었다. RTDS는 풍속 모델과 블레이드, 터빈, 발전기를 포함하는 풍력발전 시스템 모델을 실시간으로 모의하며 MG-set은 실시간으로 모의된 풍력 발전 시스템의 물리적 상태를 구현한다. 풍력 발전 시스템 모델의 동작점 궤적과 최대출력점추종(Maximum Power Point Tracking)제어에 의한 풍력 발전 시스템 시뮬레이터의 운전 결과의 제시를 통해 시뮬레이터의 유용성을 검증하였다. 본 논문에서 제시된 시뮬레이터는 상용 실시간 시뮬레이터를 이용하여 간단한 소프트웨어의 수정을 통해 다양한 모델의 풍력 반전 시스템을 모의할 수 있으며 다양한 실험 조건에서 과도상태 및 정상상태 특성 실험이 가능하므로 풍력 발전 시스템의 발전기 특성 평가, 전력 변환 장치의 성능 시험 등에 활용이 가능하다.
소형 독립형 태양광 전원장치는 조명장치, CCTV 등에 많이 활용되고 있다. 이러한 장치가 경쟁력을 가지기 위해서는 배터리와 같은 전력저장장치 수명이 매우 중요하다. 하이브리드 커패시터는 고밀도와 장수명의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 하이브리드 커패시터를 이용한 독립형 태양광 전원장치를 제안한다. 전력변환장치의 구성하기 위해 하이브리드 커패시터의 충방전 특성 및 내부저항을 측정하였다. 일사량 변화에도 안정적인 최대 출력점 추종제어 알고리즘을 제시하였다. 제시한 시스템의 타당성을 검증하기 위해 18W의 하이브리드 커패시터와 10W태양광 전지를 이용하여 시제품을 제작하고 실험하였다.
This paper proposes a grid-tied photovoltaic (PV) system, consisting of Voltage-fed dual-active-bridge (DAB) dc-dc converter with single phase inverter. The proposed converter allows a small dc-link capacitor, so that system reliability can be improved by replacing electrolytic capacitors with film capacitors. The double line frequency free maximum power point tracking (MPPT) is also realized in the proposed converter by using Ripple Correlation method. First of all, to eliminate the double line frequency ripple which influence the reduction of DC source capacitance, control is developed. Then, a designing of Current control in DQ frame is analyzed and to fulfill the international harmonics standards such as IEEE 519 and P1547, $3^{rd}$ harmonic in the grid is directly compensated by the feedforward terms generated by the PR controller with the grid current in stationary frame to achieve desire Total Harmonic Distortion (THD). 5-kW PV converter and inverter module with a small dc-link film capacitor was built in the laboratory with the proposed control and MPPT algorithm. Experimental results are given to validate the converter performance.
본 논문은 유도전동기를 저속에서 강건하게 제어할 수 있도록 개선된 벡터 제어에 관한 연구이다. 유도전동 기가 정격 속도의 10% 이하인 저속에서 구동될 경우 고조파에 의하여 발생하는 단위 벡터각 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 저속 및 과도상태에서 회전자 파라미터 변화에 대하여 강건하게 운전하도록 회전 자 시정수에 동조하는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 벡터 제어를 이용하여 자속과 토오크 리플을 감소시킴으로써 저속에서 안정된 출력특성을 얻을 수 있었다. 입출력이 정현적인 상태일 때, 제안한 벡터 제어와 직접 벡터 제어 및 간접 벡터 제어의 저속 특성을 비교 분석하였고, 고조파가 함유된 상태에서 각각의 제어 특성을 비교 분석하였다. 그리고 회전자 시정수의 추종 성능은 시뮬레이션으로 확인하였다. 전체 제어 시스템을 실제의 하드웨어로 구현하고, 제안한 벡터 제어와 직접 벡터 제어를 비교 분석하였다. 두 제어 기법을 저속에서 실험 한 결과, 정상상태에서 직접 벡터를 기준으로 할 경우 토오크 리플이 45% 개선된 특성을 얻었다. 또한 자속 전류 리플은 0.2 p.u. 감소하였고, 토오크 전류 리플은 0.6 p.u. 감소함을 확인하였다. 그리고 회전자 시정수의 변화에 대하여 동조됨을 확인하였다. 따라서 저속에서 제안한 벡터 제어의 타당성과 강건성을 입증하였다.
본 논문은 파라미터 변화나 외란이 존재하는 환경에서 컨테이너 크레인의 트롤리 위치와 컨테이너의 흔들림을 효과적으로 제어할 수 있는 모델기반 퍼지제어기를 제안한다. 이를 위해 우선 파라미터 변화에 대응할 수 있는 모델링 기법인 T-S 퍼지모델을 구현하고, 소속함수의 파라미터를 실수코딩 유전알고리즘(RCGA)으로 조정하는 문제를 다룬다. 다음으로 퍼지모델의 각 서브시스템에 대해 LQ 제어기 법을 사용하여 서브제어기를 설계하고, 이렇게 설계된 서브제어기를 ROGA로 조정된 퍼지모델의 소속함수로 퍼지결합하여 제안하는 모델기반 퍼지제어기를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 RCGA로 조정된 소속함수를 사용하는 퍼지모델은 컨테이너 크레인의 비선형 모델의 출력에 잘 추종하였고, 모델기반 퍼지제어기도 파라미터 변화와 외란이 존재하는 환경에서 강인한 제어를 수행하고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 3상 4선식 전력계통에서 새로운 전압제어 방식의 역률보상시스템을 제안한다. 제안하는 전압제어 방식의 역률보상시스템은 슬라이닥을 이용하여 가변되는 출력전압을 커패시터에 인가하는 것으로 보상에 필요한 무효전력을 생성한다. 기존의 커패시터 뱅크 방법을 이용하는 역률보상시스템은 선택 가능한 커패시터 용량이 한정되어 있어 부하 상황에 따라 역률보상 오차가 발생하지만, 제안 시스템은 변화하는 부하를 추종하여 오차 없이 역률을 100%까지 보상할 수 있다. 본 논문에서는 3상 4선식 전력계통에서 전압제어 방식의 역률보상시스템과 제어 알고리즘을 개발하였고 모의실험과 실험을 통해 성능을 확인한다. 제안 시스템을 수용가에 설치할 경우 역률 개선을 통한 전기료 감소, 선로손실 감소, 부하 용량 증대 효과가 기대된다. 특히 발전 사업가 측에서는 역률 보상 성능의 향상으로 송전 여유 용량 확보와 발전량 절감이 가능하다.
오랜기간 비행선의 이착륙은 사람에 의한 수동으로 이루어졌으나, 자동제어시스템의 개발과 함께 이를 비행선에 적용하여 보다 정확한 이착륙의 필요성이 대두되었으며, 많은 알고리즘이 개발되고 있다. 본 논문에서는 기낭의 압력제어에 의한 비행선의 이착륙제어를 다룬다. 비행선의 운동방정식은 비선형 방정식으로 매우 복잡하여 우선 간단한 PID제어기에 의한 해법을 제시하였다. 그러나, 운항시 대기조건이 빠르게 변하므로 변하는 예측 불가능한 외란에 대해서는 만족스런 성능을 보이지 못하였다. 따라서, 본지에서는 인공 신경망을 이용한 학습알고리즘을 토대로 원하는 궤적에 빠르게 추종하도록 설계하였다. 일반적으로 인공신경망은 복잡한 문제에 있어서 많은 수의 은닉층과 뉴런이 필요하고 또한 훈련시간이 많이 걸리는 단점이 있기에 이를 해결하기 위해 비행선 이착륙 문제에 대한 일반적인 인공신경망 적용에 대해 연구하였다. 본지에서는 RBFN(radial basis function network)제어기를 설계하였고, 신경 회로망의 가중치는 외란이 인가되거나 부하특성이 비선형적으로 변화되는 것을 고려하도록 기준입력과 실제 비행선 모델의 출력사이의 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행하였다. 그 결과 최대 15m의 오차를 보이는 PID제어기보다 양호한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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