본 논문에서는 파라미터 오차 보상을 통한 3상 BLDC 전동기의 DC 전류 모델 기반의 센서리스 제어 방식을 제안한다. 기존의 DC 전류 모델 기반의 센서리스 제어 방식은 상 전환 구간마다 발생하는 실제 전류와 모델 전류의 오차로 인해 추정한 역기전력과 속도, 위치에 오차가 그대로 나타난다. 이 오차 성분을 줄이기 위해 본 논문에서는 기계 방정식을 이용하여 개선된 역기전력 추정 식을 제안하였다. 또한 개선된 역기전력 추정 식에 파라미터에 오차가 없다면 센서리스 제어가 가능하지만, 오차가 존재한다면 센서리스 제어가 불안정해진다. 이를 극복하기 위한 파라미터 오차 보상 알고리즘도 제안하였다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 pulsed-CW를 사용하는 위협 레이더 신호를 상쇄시키기 위한 능동 상쇄 신호에 임의의 파라미터 추정 오차가 존재하는 경우 능동 상쇄 신호의 영향을 분석하고, 이를 기반으로 능동 상쇄 측면에서 maximum-likelihood estimation (MLE) 기법 및 2차 보간 기법이 포함하는 추정 오차의 영향을 분석한다. 그리고 능동 상쇄 신호의 성능을 향상시키기 위해 MLE 기법의 파라미터 추정 오차를 보정하는 correlation 기반의 오차 보정 기법을 개선하여 적용하고, 이 기법이 능동 상쇄 관점에서 다른 기법보다 우수함을 모의실험을 통해 검증한다.
신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.
영구자석 동기 전동기의 PI 전류 제어기 이득은 대역폭과 파라미터에 의해 결정된다. 파라미터 추정 시 필요한 전류 제어기 이득을 임의로 설정할 수밖에 없다는 문제가 있다. 본 논문은 정지좌표계에 대해 회전하는 전압 신호를 인가하여 초기 위치를 추정함과 동시에 인덕턴스를 일정 오차 내로 추정하여 빠르게 인덕턴스를 추정하고, 이를 이용해 전류 제어기 이득을 전동기의 전기적 파라미터에 맞게 설정할 수 있는 방식을 제안한다.
유도전동기의 가변속 구동시스템에서 자속축 기준제어를 이용하는 경향이 증가하고 있으며 설치환경, 가격 등의 제약으로 인하여 위치 및 속도센서가 없는 센서리스 속도제어가 많이 연구되고 있다. 대부분의 센서리스제어 방식에서 위치 및 속도추정은 전동기 전압방정식으로부터 계산된다. 따라서 파라미터 오차는 센서리스 제어성능에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 유도전동기의 속도 추정에서 파라미터 오차에 의해 발생하는 속도 오차를 배제하기 위하여 파라미터 보상을 가지는 상태관측기를 제안하고 종래의 방식과 비교하여 본 연구에서 제안한 방식을 검증한다.
본 논문은 SRM의 센서리스 속도제어를 위한 슬라이딩 모드 자속관측기법을 적용하고, 초기기동에서 센서리스 영역까지의 천이구간에서는 동일한 센서리스 추정방식과 계산된 자속의 오차 성분으로 오픈루프 상태에서 속도리플을 억제할 수 있는 방식과 전동기의 온도 및 파라미터 변화에 의한 자속 오차 성분으로 인해 발생하는 위치 추정오차를 보상하기 위한 새로운 추정위치 보상기를 제안한다. 제안된 추정위치 보상기는 SRM의 자기적인 특성에 의해 발생하는 인덕턴스 변곡점 위치를 실제 위치로 가정하여 추정된 센서리스 위치를 순시적으로 보상하는 방식이다.
인공 중이 (IMEHD, implantable middle ear hearing device)용 플로팅 매스 트랜스듀서는 제작 과정상에서 발생하는 구조적 오차 및 제작 결합시의 문제점들로 인해 설계 시 의도와 다른 진동 특성을 가질 수 있게 되고, 이렇게 제작된 진동 트랜스듀서는 향후 실제 환자에게 이식되었을 때의 진동체 진동 성능을 예측하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 제작된 플로팅 매스형 트랜스듀서에 대해 설계값과의 비교 평가 및 향후 컴퓨터 모델화된 청각 중이 집중 소자 모델에 적용이 가능하도록 기 제작된 진동체의 집중 소자 모델 파라미터들을 추정할 수 있는 방법을 제안하였으며, 제안된 방법을 LabVIEW 기반의 그래픽 유저 인터페이스 소프트웨어로 구현하였다. 제안된 방법은 실제 제작된 플로팅 매스형 진동체의 진동 변위 및 위상 데이터를 이용하여 해당 진동체의 집중 모델 파라미터들을 순차적 이차 프로그래밍 (SQP, sequential quadratic programming) 방법으로 추정하는 방식이다. 구현된 방법을 이용하여 측정 데이터에 가해지는 잡음의 양에 따른 플로팅 매스형 진동 트랜스듀서의 집중 모델 파라미터 추정 시의 발생 오차 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 조사하여 본 방법의 파라미터 추정 정확도를 확인하였다. 또한, 실제로 제작한 인공중이용 진동 트랜스듀서에 대해 측정된 진동 변위 및 위상 데이터를 이용하여 진동체의 집중 모델 파라미터들을 추정하였으며, 기존 설계값들과 비교를 통해 제안된 방법의 유용성을 평가하였다.
뇌전위 측정에 의해 흥분 뉴런군의 위치를 추정하는 source localization problem은 Evoked Potential 해석법에 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다. 이번 논문에서는 EEG실험에서의 전극 배치가 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차 사이에 어떤 영향을 미치는 가를 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사하였다. 머리 모델은 3중 구각 모델을 사용하였고 이론 이용하여 forward problem을 계산하였다. 쌍극자 파라미터를 minimization 하는 문제는 simplex method를 이용하여 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 특이한 점은 전극의 밀도와 입체각에 의해 쌍자 파라미터 오차가 변화했다는 사실이다. 이것은 곧바로 전극 배치와 연관이 된다. 실제 EEG 실험에서 전극 배치를 어떻게 했는가에 따라 그에 따른 오차가 변화한다. 이러한 오차의 원인을 제거하기 위해서 새로운 전극 배치를 모델링하여 기존의 전극 배치와 비교해 보았다. 그 결과 전극 밀도와 입체각에 대한 오차를 크게 줄일 수 있었다.
본 논문은 비선형 시스템의 상태 추정에 널리 사용 되는 Unscented Kalman Filter(UKF)를 활용하여 동역학 시스템의 상태를 추정함과 동시에 파라미터를 추정하였다. 파라미터의 추정은 시스템 제어, 모델링, 성능분석 및 예측 등 다양한 분야에서 매우 중요하다. 공학에서 다루는 대부분의 시스템은 비선형성과 잡음이 존재하므로 파라미터 추정이 매우 어렵다. 이러한 경우에 대하여 본 논문에서는 비선형 필터로서 잡음에 강한 UKF를 이용하여 상태와 파라미터를 추정하였다. 본 논문에서 제안한 파라미터 추정은 기존의 상태방정식에 파라미터 항을 추가하여 확장된 비선형 방정식을 사용하였으며, 진자와 슬라이드로 구성된 2-자유도 동역학 시스템에 적용하였으며, 시스템 운동방정식의 측정 잡음으로 가우시안 잡음을 추가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 LSM보다 좋은 성능을 보였다. 추정 오차는 3%이내이며, 0.1sec 이내의 수렴하는 것을 확인하였다. 결과적으로 UKF는 상태나 측정 데이터에 잡음이 존재하더라도 시스템의 상태 및 파라미터 추정이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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