불확실한 비선형 다중입출력 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 적응출력피드백제어기법이 제안되었다. 역변환 기반의 제어입력으로부터 불확실한 비선형성을 분리하기 위해 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)이 도입되었다. MDIM은 근사된 운동 역변환 모델과 역변환 모델 오차로 구성되었고 한 개의 신경회로망이 MDIM을 보상하는데 적용되었다. 여기서 신경회로망의 출력은 필터링된 근사오차 기반의 제어기를 증대시킨다. 추적성능과 종국적 유계성(ultimate boundedness)을 보장하기 위해 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 수치적 시뮬레이션을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는, 동기 전동기 구동을 위해 세 개의 Shunt Resistor를 이용하여 전류를 피드백 받는 방법에 대하여 분석한다. 특히 세 개의 Shunt Resistor를 이용하여 전류를 피드백 받는 경우 인버터 출력 전압의 크기에 따라 피드백 받은 상전류 정보의 왜곡이 발생하는 문제점에 대하여 분석하고 이를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하며, 실험 결과를 통하여 검증한다.
기후변화 대응을 위해 세계적으로 신 재생에너지의 분담율(penetration rate)은 갈수록 증가하고 있고, 정부에서는 2015년까지 신 재생에너지의 개발에 총 40조원을 투자한다는 적극적인 계획을 세우고 있다. 하지만 신 재생에너지 중 전력 생산에 가장 큰 비중을 차지하는 풍력발전은 비급전성과 간헐성 등의 제약으로 인해 안정적인 전력을 공급하기 힘들뿐만 아니라 전력계통의 신뢰성을 악화시킬 수도 있는 리스크를 잠재하고 있는 에너지원이다. 이에 풍력발전 등 신 재생에너지원의 출력을 안정화시키기 위한 Smart Renewable 프로젝트가 현재 제주도에서 실증 단계에 있다. 이 논문에서는 한국전력 컨소시엄의 Smart Renewable 프로젝트 대상인 660kW급 풍력터빈과 200kWh급 리튬-이온 배터리 에너지저장장치를 이용하여, 풍력터빈의 출력을 평활화시키는 평활화 제어(Smoothing Control)와 일정시간동안 균일한 출력을 낼 수 있게 하는 정출력 제어(Constant Power Control)의 두 가지 기법을 시뮬레이션 하였다. t 시점의 에너지저장장치 잔존용량을 피드백 받아 t+1 시점의 풍력터빈과 에너지저장장치 합성출력의 목표치를 설정하는 잔존용량 피드백 방법을 이용하여 에너지저장장치의 운전모드, 초기 용량, 평활화 시정수(time constant) 등의 조건 변화가 평활화 제어와 정출력 제어에 미치는 영향을 각각 확인하고, 주어진 기기 조건 하에서 최적의 시정수 값과 운전모드를 도출하였다.
본 논문에서는 전압 피드백 보상에 의한 동적 과변조 기법의 성능 향상 방법을 제안한다. 전동기 구동 시스템에서 인버터는 선형 변조 영역에서 동작할 경우 단순히 전압 이득이 1인 전압 증폭기로 볼 수 있다. 그러나 과변조 영역에서는 기존의 동적 과변조 기법 적용 시 지령 전압에 대한 인버터 출력 전압의 비선형성으로 인해 전압 이득이 1보다 작아진다. 따라서 과변조 성능이 저하되는데 본 논문에서는 제한된 전압을 피드백 보상하여 과변조 성능을 향상시켰다. 이로 인해 구동 전동기의 출력 토크 성능 및 전류 제어 동특성이 향상될 수 있다. 제안된 방법을 800W PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)의 약자속 제어에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.
본 논문에서는 개방형 액체로켓엔진의 제어 알고리즘을 다룬다. 이를 위해 엔진의 각 구성품들을 기준으로 수학적 모델링을 하였으며 추력제어를 위하여 연소실 압력을 피드백하여 제어시스템을 구축하였다. 제어시스템을 위하여 최대추력 상태에서 선형 모델을 이용하여 최적 출력피드백 LQ 추종 제어기를 설계하였으며 시뮬레이션을 통해 제어기의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터 제어를 위해 새로운 신경회로망을 제안한다. 제안한 신경회로망구조는 은닉층과 출력층의 출력이 피드백 층을 거쳐 다시 은닉층과 출력층으로 피드백되는 구조이다. 피드백 층은 한번의 시간 지연을 갖는다. 제안한 신경회로망의 학습은 일반적인 오차 역전파 알고리즘을 사용한다. 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션과 실험을 통해서 제안한 신경회로망 구조의 유용성을 확인한다.
본 논문에서는 램프가 한개 이상 개방 시 피드백 제어 회로를 동작하지 않도록 하면서, 램프를 보호할 수 있는 개방전압을 출력하는 LCD 백라이트 구동용 인버터 회로도에 관한 것이다. 램프 개방전압 출력을 위한 회로는 램프 전류 피드백 블록, 개방전압시 이상신호를 감지하는 전압 피드백 블록, 램프 개수에 상관없이 최고치 값을 감지하는 블록으로 되어 있다. 전술한 회로가 내장된 인버터는 램프의 개방 시 램프의 개수 상관없이 CCFL의 보호 스펙인 2500V의 개방전압을 출력한다. 이러한 인버터가 내장된 LCD패널은 향상된 안정화 동작을 구현하게 된다.
본 논문에서는 전압 밸런싱을 위한 부스트-포워드 컨버터를 이용한 피드백 방식 차동전력조절(DPP, Differential Power Processing) 시스템을 제안한다. 이 시스템은 서로 직렬 연결된 태양광패널을 입력으로 연결된 상태에서 DPP 컨버터가 각 태양광패널에 병렬로 연결된다. 또한 DPP 컨버터의 출력도 직렬로 연결되고 전체는 부스트 컨버터에 의해 통합되어 최종적으로 인버터를 통해 계통 및 기타 시스템에 연결된다. 이러한 구조의 DPP 시스템은 태양광패널 중의 한 부분에 그늘짐 현상이 발생할 경우 DPP 컨버터의 출력에 영향을 미치게 되어 전압불균형이 발생한다. 이는 전체 시스템의 효율과 인버터와 같은 계통과 연결 시 정상작동 여부에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 DPP 컨버터 출력부의 전압 밸런싱을 수행하는 회로가 필요하다. 제안하는 회로는 이러한 DPP 시스템에서 적용할 수 있는 부스트-포워드 컨버터를 이용한 전압 밸런싱 회로이다. 이를 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하였다.
본 논문은 입력/출력 비동기 순차 머신으로 모델링되는 시스템에 대한 모델 정합 제어 문제를 다룬다. 피드백 제어 기법을 이용하여 폐루프 시스템이 원하는 기준 모델의 상태 천이 특성을 가지도록 교정 제어기를 설계한다. 이전 연구에서는 제어기를 설계할 때 시스템의 상태를 관측하는 상태 관측기와 출력 피드백에 대한 burst 신호가 필요했으나 본 연구에서는 관측기와 출력 burst를 사용하지 않는 새로운 교정 제어기를 제안한다. 본 논문에서는 제어 대상 시스템의 '출력 등가 머신'을 정의하여 새로운 제어기의 존재 조건과 설계 과정을 기술한다. 또 사례 연구를 통해 모델 정합을 위한 교정 제어기의 동작 과정을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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