• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
• /
• 제9권6호
• /
• pp.41-48
• /
• 1995

본 연구에서는 Extended Kalman Filter(EKF)를 이용한 속도센서없는 우도전동기의 벡터제어의 구현을 제안하였다. 또한 회전자 저항의 변동을 보상 할 수 있도록 회전자 저항도 추정한다. 이산화된 유도전동기의 모델을 통해 유도 전동기의 속도와 회전자 저항을 포함한 상태 변수를 정의하고 벡터 제어에 필요한 자속각을 추정하여 노이즈 환경에 놓인 시스템의 동작 특성을 안정되게 하였다. EKF알고리즘의 연산을 위하여 DSP를 이용하고, 전류제어 장치로 공간 전압벡터 변조 방식의 적용이 용이한 마이크로 콘트롤러를 체용하고, 인버터는 IPM(Intelligent Power Module)으로 실험 장치를 구성하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 속도 추정 특성과 회전자 저항 특성을 살펴본 결과, 본 논문의 EFK 알고리즘이 속도 센서없는 유도전동기 벡터제어에 적합함을 입증할 수 있었다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.139-148
• /
• 2014

State-of-charge (SOC) is one of the significant indicators to estimate the driving range of the electric vehicle and to control the alternator of the conventional engine vehicles as well. Therefore its precise estimation is crucial not only for utilizing the energy effectively but also preventing critical situations happening to the power train and lengthening the lifetime of the battery. However, lead-acid battery is time-variant, highly nonlinear, and the hysteresis phenomenon causes large errors in estimation SOC of the battery especially under the frequent discharge/charge. This paper proposes a novel estimation technique for the SOC of the Lead-Acid battery by using a well-known Extended Kalman Filter (EKF) and an electrical equivalent circuit model of the Lead-Acid battery considering diffusion and hysteresis characteristics. The diffusion is considered by the reconstruction of the open circuit voltage decay depending on the rest time and the hysteresis effect is modeled by calculating the normalized integration of the charge throughput during the partial cycle. The validity of the proposed algorithm is verified through the experiments.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.93-100
• /
• 2006

In this paper, a new-type Extended Kalman Filter (EKF) is proposed as a robust nonlinear filter for a stochastic nonlinear system. The original EKF is widely used for various nonlinear system applications. But it is fragile to its estimation errors because they give rise to linearization errors that affect the system mode1 as the modeling errors. The linearization errors are nonlinear functions of the estimation errors therefore it is very difficult to obtain the accurate error covariance of the EKF using the linear form. The inaccurately estimated error covariance hinders the EKF from being a sub-optimal estimator. The proposed filter tries to obtain the upper bound of the error covariance tolerating the uncertainty of the error covariance instead of trying to obtain the accurate one. It treats the linearization errors as uncertain modeling errors that can be handled by the robust linear filtering. In order to be more robust to the estimation errors than the original EKF, the proposed filter minimizes the upper bound like the robust linear filter that is applied to the linear model with uncertainty. The in-flight alignment problem of the inertial navigation system with GPS position measurements is a good example that the proposed robust filter is applicable to. The simulation results show the efficiency of the proposed filter in the robustness to initial estimation errors of the filter.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.711-719
• /
• 2010

Heliostat, as a concentrator reflecting the incident solar energy to the receiver located at the tower, is the most important system in the tower-type solar thermal power plant, since it determines the efficiency and performance of solar thermal plower plant. Thus, a good sun tracking ability as well as its good optical property are required. In this paper, we propose a method to compensate the heliostat sun tracking error. We first model the sun tracking error, which could be measured using BCS (Beam Characterization System), by multilayered neural network. Then the extended Kalman filter was employed to train the neural network. Finally the model is used to compensate the sun tracking errors. Simulated result shows that the method proposed in this paper improve the heliostat sun tracking performance dramatically. It also shows that the training of neural network by the extended Kalman filter provides faster convergence property, more accurate estimation and higher measurement noise rejection ability compared with the other training methods like gradient descent method.

• 한국공작기계학회논문집
• /
• 제18권1호
• /
• pp.50-58
• /
• 2009

For precise tracking control of a servo system with nonlinear friction, a robust friction compensation scheme is presented in this paper. The nonlinear friction is difficult to identify the friction parameters exactly through experiments. Friction parameters can be also varied according to contact conditions such as the variation of temperature and lubrication. Thus, in order to overcome these problems and obtain the desired position tracking performance, a robust adaptive back-stepping control scheme with a dual friction observer is developed. In addition, to estimate lumped friction uncertainty due to modeling errors, a DEKF recurrent neural network and adaptive reconstructed error estimator are also developed. The feasibility of the proposed control scheme is verified through the experiment fur a ball-screw system.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.237-243
• /
• 2017

배터리 팩 수명에 대한 무지는 무인항공기의 추락을 야기할 수 있으며 이로 인해 잔존수명 예측이 잔존 용량 예측에 있어서 중요 요소가 되었다. 전기자동차와는 달리, 소형 무인항공기는 무겁고 복잡한 배터리 관리 시스템을 운반 할 수 없기 때문에, 사고를 예방하기 위해서는 간단하고, 가볍고, 저렴하고, 강력한 배터리 관리 시스템을 적용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는, 두 가지 잔존수명 예측 방법들을 보여주는데, 한 가지는 내부 저항을 이용하는 것이며 다른 한 가지는 상보필터를 이용한 $SOC_I$와 $SOC_V$를 사용하는 방법이다. 결과를 통해 30 방전 사이클 후의 잔존용량은 92%로 계산되었다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.185-194
• /
• 2002

본 논문에서는 jammer를 향하여 호밍하는 대함 유도탄에 대하여 적용할 수 있는 피동 거리추정필터를 제안하였다. 최근의 jammer는 상당히 먼 거리에서 jamming이 가능하므로, 제안된 필터는 필터 초기치 오차가 큰 경우에도 이를 신속히 제거하고 잘 동작할 수 있도록 설계되었다. 함대함 유도탄의 경우, 표적에 비하여 유도탄의 운동이 훨씬 주도적이므로 교전상황은 상대거리와 시선변화율을 상태변수로 하는 2차 시스템으로 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 이와같은 2차 모델에 근거한 확장칼만필터를 구성하고, 최소자승법을 이용한 초기치 오차 추정 알고리듬을 부가함으로써 새로운 피동 거리추정필터를 유도하였다. 제안된 필터는 필터의 초기치 오차가 상당히 큰 경우에도 적은 계산량으로 우수한 거리추정성능을 보여주었다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제30권5호
• /
• pp.367-373
• /
• 2016

This paper describes the development of a navigation HILS (hardware in the loop simulation) system for an integrated navigation performance analysis of a large diameter unmanned underwater vehicle (LDUUV). The HILS system was used for the performance analysis of the LDUUV. When a conventional HILS system is used, it is not possible to calculate the velocity and position using an inertial navigation system (INS). To cope with this problem, an external acceleration was generated. To evaluate the proposed method, we compare the results of a Monte Carlo simulation and navigation HILS experiment.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.221-227
• /
• 2019

본 논문에서는 위성 항법 해를 이용하여 INS의 순수항법을 보상하는 INS / GPS 통합 항법 알고리즘을 구성할 때 불안정한 위성 항법 위치 해 출력에도 안정적인 항법 성능을 보장할 수 있는 IMM (interacting multiple model)필터를 설계하였다. INS / GPS 통합 항법 시스템 구조 내에 칼만필터를 서브 필터로 하는 IMM 필터 구조를 정의하였다. IMM필터 구성시 서브필터는 2개로 구성하였으며, 각각의 칼만필터는 INS의 오차 방정식으로부터 위치, 속도, 자세, 센서 오차 등으로 구성한 16차의 상태를 정의하고 추가로 위성항법의 유색 잡음(coloured measurement noise)영향으로 2차를 확장하였다. 제안한 IMM 필터의 성능을 확인하기위해 위성 항법에 임의의 오차를 위도와 경도에 삽입하고 필터의 추종성을 확인하는 것으로 성능을 비교 분석하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 100회 수행하여 결과를 RMS로 비교한 결과 제안한 필터 방식이 오차에 대해 안정적이며 빠른 수렴결과를 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국항공운항학회지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.1-6
• /
• 2012

The accurate information of mass properties is required for the precise control of the spacecraft. The mass properties, mass and inertia, are changeable by some reasons such as consumption of propellant, deployment of solar panel, sloshing, environmental effect, etc. The gyro-based attitude data including noise and bias reduces the control accuracy so it needs to be compensated for improvement. This paper introduces a real-time inertia estimation method for the attitude determination of STSAT-3, Korea Science Technology Satellite. In this method we first filter the gyro noise with the Extended Kalman Filter(EKF), and then estimate the moment of inertia by using the filtered data from the EKF based on the Recursive Least Square(RLS).