본 논문은 단안 영상열에서 기하학적으로 대칭인 세 점의 움직임 벡터의 특수한 관계를 이용하는 카메라 움직임 추정기술을 제안한다. 제안하는 기술은 특징점과 외극기하적 제한조건을 사용치 않고, 카메라 회전에 의해 야기되는 움직임 벡터와 그 특성을 이용한다. 외극기하적 제한조건을 사용하는 경우에는 E-행렬이나 F-행렬의 계산을 위해 계산시간이 많이 소요되는 수치적 해법이나 반복법을 사용해야 하지만, 제안한 기술에서는 선형방정식을 움직임 벡터에 적용하여 상하회전각, 좌우회전각, 정면회전각과 배율을 한번에 추정한다. 그리고 배경판별식을 고안하여 배경영역만을 계산에 반영하기 때문에 계산이 보다 정확하고 MPEG-4 요구조건을 수용하기에 충분히 빠르다. 다양한 영상에 대한 실험결과를 통하여 제안된 기술의 타당성과 광범위한 응용가능성을 입증한다.
고정자 전류 스펙트럼(stator current spectrum)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 큰 영향을 받는 주파수 성분들로 특징벡터(feature vector)를 구성하고, 특징벡터와 기준벡터(reference vector)와의 평균 절대치 차이(mean absolute difference)를 구함으로써, 회전자 고장을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전류 스펙트럼 중에서 추출된 매우 작은 크기(dimension)의 특징 벡터에 대한 평균 절대치 차이를 이용하기 때문에 신경회로망에 의한 고장 검출 알고리즘 둥에 비해서 훨씬 적은 계산량만으로 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다
본 논문에서는 CRPWM 인버터로 구동되는 유동전동기의 벡터젝어를 구현하였다. 회전자자속은 회전자 좌표계 자속모델을 이용하여 추정하였으며 전류제어기는 고정좌표계 삼각파 비교 제어기를 사용하였다. 회전자자속의 추정, 속도제어기, 자속제어기, 벡터회전, 상 변화 등의 연산은 80C196 마이크로 콘트롤러를 사용하여 실시간 제어를 하였으며 전류 제어기는 마이크로 콘트롤러의 처리부담을 덜어주기 위해 아날로그회로로 구현하였다. 제안한 시스템에 대하여 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검토하였으며 실험을 통하여 전류제어 특성과 시스템의 과도 응답 특성이 우수함을 보였다.
본 논문은 유도전동기 간접 벡터 제어시 회전자 시정수 변동에 대한 슬립보상 방법을 제안하였다. 회전자 시정수가 변동하면 고정자 전류의 자속 및 토크 성분의 상호 간섭이 발생하여 벡터제어가 불가능하고 성능이 저하하게 된다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실제 자속 성분과 기준 자속 성분을 비교하여 위상차 없이 자속 성분을 기준 좌표의 q축에 일치시키고 PI 제어기를 이용하여 슬립을 보상하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 이용하면 유도전동기의 회전자 저항 변동시 q축 자속 성분이 0이 되어 적정 슬립이 유지되고 정확한 벡터제어가 실현된다. 제안된 알고리즘의 타당성을 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 RLG를 사용하는 관성항법시스템에서 자이로 출력의 적분 과정에서 유발되는 비교환 오차를 정의하고 이에 대한 해석을 수행한다. 이를 위하여 RLG를 사용하는 관성항법시스템에 나타나는 진동성 운동, 원추운동, AV 마운트에 의하여 유발되는 ISA 운동, 항체의 실제 운동 등을 살펴보고, 각각의 운동에 의하여 유발되는 비교환 오차를 해석한다. 비교환 오차 해석은 회전벡터와 자이로 출력 사이의 관계식과 좌표변환행렬과 각속도 벡터 사이의 관계식을 이용하여 유도된다.
벡터 제어이론은 교류전동기의 토오크와 자속을 독립적으로 제어할 수 있는 특징이 있으므로 토오크 제어를 주로 하는 견인용 전동기의 제어에 적용하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다 그러나 선형 유도전동기 구동에는 아직 널리 사용되지 않은 실정이다 벡터 제어이론은 일반적으로 회전자자속 기준제어(Rotor flux oriented control)을 의미하며 이를 구현하기 위한 방법은 자속을 직접 측정 혹은 연산하는 직접제어 방식과 속도를 측정하여 슬립주파수 명령을 제어하는 간접방식으로 분류된다. 최근에는 기존의 회전자자속 기준방식뿐만 아니라 고정자자속(Stator flux oriented) 공극자속(Air gap flux oriented) 기준 방식등이 제안되고 있다. 본연구에서는 자기부상열차의 추진용 선형 유도 전동기의 추진에 가장 적합하다고 생각되는 고정자자속 기준벡터제어 방식과 이를 구현하기 위한 고정자 자속을 추정하는 방법에 대하여 설명한다. 또한 속도제어를 위한 속도 추정방식도 안내코일 등 부장치 없이 전동기 파라미터로 추정할 수 있는 기법에 대하여 논한다.
본 논문에서는 영구자석형 동기전동기의 벡터제어를 수행하는데 필요한 회전자의 위치, 특히 기동시의 초기 회전자 위치를 정확하게 검출하기 위하여 자기식 위치 센서를 사용하는 방법을 제안한다. 기존에는 홀센서의 출력 신호를 사용하여 초기 회전자의 위치를 판단하거나 이러한 센서를 사용하지 않는 센서리스 방식으로 제어를 수행하였으나 이 방법들은 위치 오차가 발생하고 정확도가 떨어지기 때문에 실용성 측면에서 만족스럽지 못하였다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 자기식 위치 센서(magnetic position sensor)를 사용하여 초기 회전자의 위치를 검출하고자 한다. 이 방식을 사용하여 동기전동기의 초기 회전자 위치 검출이 부정확하여 벡터제어 시스템에서 전동기의 기동특성이 나빠지는 문제점을 해결하며, 소용량의 벡터제어 인버터를 저가격화하는 목적으로 자기식 위치 센서를 속도 및 위치 검출에 사용함으로써 자극 검출용의 홀센서와 회전속도 측정용의 로터리 엔코더를 하나로 통합하여 가격을 절반 이하로 낮추는 방안을 제안한다.
본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.
목적: 생체 조직에서의 전기임피던스 분포는 생리적 기능에 대하여 풍부한 정보를 가지고 있다. 이러한 전기임피던스 분포는 전기임피던스단층촬영법(EIT)으로 구할 수 있으나 공간해상도가 열악하여 그 사용이 보편화되지 못하고 있다. 기존의 EIT의 한계점을 극복하기 위하여 EIT와 MRI 기술을 결합한 자기공명임피던스단층촬영법(MREIT: Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography)이 최근 제안되었다. MREIT는 영상복원 과정에서 x, y, z 3방향의 자속밀도 벡터를 필요로 하므로 MRI용 자석 내에서 물체를 3차원으로 회전하여 자속밀도 벡터를 구해야 한다. 이러한 3차원 회전은 MREIT가 실제 임상에 적용되는데 있어서 한계점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 물체 회전을 하지 않고 전기임피던스 분포를 얻을 수 있는 새로운 MREIT 방법을 제안하였다. 새로운 MREIT 방법의 원리에 대해서 소개하고 0.3T의 주자장세기를 갖는 연구용 MRI 시스템에서 얻은 MREIT영상을 소개하고자 한다.
영구자석 동기전동기의 고성능 제어를 위해서는 회전자 자극위치에 대한 정확한 정보가 반드시 필요하다. 대부분의 전동기 제어 시스템에서는 증분형 엔코더 또는 레졸버를 사용하여 회전자의 위치를 검출한다. 레졸버는 내환경성이 좋고 엔코더에 비해 가격이 저렴하여 골프차와 전동지게차 같은 견인구동 시스템에 적합하다. 이 논문에서는 레졸버와 R/D 컨버터를 이용한 벡터 제어 시스템을 제안하고, 실험을 통해 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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