본 논문에서는 새로운 신경 회로망 유도 전동기 속도 추정 방법을 제안하고, 추정된 속도를 이용하여 속도 센서리스 벡터 제어를 구현한다. 제안된 신경 회로망 속도 추정 방법은 정상 상태뿐 아니라 과도 상태에서도 정확한 속도를 추정한다. 또한 off-line에 의해 사전 학습을 필요로 하지 않고, 유도 전동기의 구동과 동시에 on-line 학습을 통하여 속도를 실시간으로 추정함으로써 구현이 용이하다. 디지털 시뮬레이션과 2.2kW 유도 전동기 시스템을 이용한 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효용성과 성능을 입증한다.
유압 인버터 엘리베이터의 비선형성과 유압 펌프의 누유량으로 인한 진동 및 속도 편차를 줄이기 위한 부하 보상 및 속도 제어기를 제안하였다. 부하보상 제어기는 PI제어기로 구성하였으며 속도제어기는 PID 제어기를 이용하여 구성하였다. 제어기 제어 변수 이득은 시스템 전달함수의 주파수 응답 방법을 이용하였다. 제안한 제어기의 효용성은 실험을 통해 입증하였고 실험 결과 제안한 제어기는 부하 변동에 강인하고 비선형인 유압 엘리베이터 시스템에 안정하고 좋은 속도 및 가속도 응답 특성을 갖는다.
기존의 엘리베이터 시스템은 모든 교통 상황에 대해서 고정된 속도 패턴을 사용함으로써 교통량 변화에 다양한 속도 패턴을 제공 할 수 없었다. 운송 속도와 승차감은 엘리베이터 속도 패턴을 결정하기 위한 두개의 중요한 요소이다. 기동과 정지 시에 변속 충격을 줄이기 위해서 가속과 감속 시간이 적절히 조정되어졌다. 운송능력을 향상시키기 위해서 교통량 변화에 맞추어 저크를 조정하였고 이와 같은 방법으로 6개의 속도 패턴 곡선과 엘리베이터의 속도 제어를 위해서 뉴로 퍼지 시스템을 구현하였다. 구현된 뉴로 퍼지 시스템은 2개의 입력변수와 1개의 출력을 가진 시스템이다. 전반부는 교통량의 변화를 나타내며 후반부는 입력에 대응되는 속도 패턴을 적용시켰다.
본 논문에서는 고압용 정지형 무효전력 보상장치의 스위칭 모듈의 속도 제어 및 온도 제어 기법을 제안한다. 지속적인 전력 수요의 증가에 따른 발전 설비 및 송 배전설비의 신규 건설이 요구되고 있으며, 전력수송설비의 신 증설로 전력수송로의 병목현상에 따른 문제점이 나타나고 있다. 따라서 기존설비의 이용률을 극대화하고, 신규건설 없이 송전용량을 증대시키는 방안이 연구 되고 있다. 기존의 정지형 무효전력 보상장치 제어 방식에서는 전원입력회로에서 전위 검출하여 SCR를 직접 스위칭 동작하게 되어 있어서 노이즈가 발생하게 된다. 제안한 방법은 SCR 양단의 전위차를 바탕으로 스위칭 제어하여 스위칭 속도가 향상되고 노이즈가 감소하게 된다. 또한 스위칭 속도 증가로 발생하는 발열을 실시간 온도 제어함으로 안정성을 향상하였다. 실제 실험 환경을 구성하여 제안한 고압용 정지형 무효전력 보상장치의 속도 및 온도 제어를 실험하고, 실제 현장에서 성능을 검증하였다. 제안한 고압용 정지형 무효전력 보상장치의 스위칭 모듈을 통한 온도 제어를 실험하고, 실제 현장에서 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 2개의 비전 센서와 딥 러닝을 이용한 자율주행 차량의 속도제어 알고리즘을 제시하였다. 비전 센서 A로부터 제공되는 도로 속도 표지판 영상에 딥 러닝 프로그램인 텐서플로우를 이용하여 속도 표지를 인식한 후, 자동차가 인식된 속도를 따르도록 하는 자동차 속도 제어 알고리즘을 제시하였다. 동시에 비전 센서 B부터 전송되는 도로 영상을 실시간으로 분석하여 차선을 검출하고 조향 각을 계산하며 PWM 제어를 통해 전륜 차축을 제어, 차량이 차선을 추적하도록 하는 조향 각 제어 알고리즘을 개발하였다. 제안된 조향 각 및 속도 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해서 파이썬 언어, 라즈베리 파이 및 Open CV를 기반으로 하는 자동차 시작품을 제작하였다. 또한, 시험 제작한 트랙에서 조향 및 속도 제어에 관한 시나리오를 검증함으로써 정확성을 확인할 수 있었다.
최적이득을 구하는 해석적인 방식으로 안정여유에 의한 최적화방식과 공액경사법에 의한 최적화방식을 살펴보았으며, 두방식을 비교해 보면 몇몇 문제점이 존재하나 다음의 몇가지 점에서 공액경사법에 의한 최적화방식이 더 우수하다는 것을 알 수 있다. 1) 제어루우프내의 제어기 수에 관계없이 이 방식을 쉽게 적용할 수 있다. 2) 시스템을 수식으로 모델링할 때 거의 간략화함이 없이 표현하므로 실제 시스템과의 오차를 줄일 수 있다. 3) 평가함수 내의 가중치를 조정하여 원하는 과도응답을 가지는 최적이득으로 유도할 수 있다. 공액경사법에 의한 최적화방식은 벡터제어나 전류제어PWM등 보다 복잡한 제어루우프에도 쉽게 적용시킬 수 있으며 직류기 및 서보전동기의 속도 및 위치 제어시스템에도 적용이 가능하다.
본 논문에서는 MATLAB/SIMULINK와 dSPACE DS1104를 이용하여 유도 전동기의 속도 센서리스 벡터제어를 구현하였다. 유도 전동기의 속도 센서리스 벡터제어의 운전특성을 개선하기 위하여 전압 모델 자속 추정방식과 전류 모델 자속 추정방식을 혼합한 자속 추정기 알고리즘을 도입하여 정밀도가 높은 개선된 자속 추정방식을 사용하였다. 또한 추정된 자속을 이용하여 회전자 속도를 추정하고 이를 유도전동기의 속도 제어에 사용하였다. 전체 시스템은 직접벡터제어 방식을 기반으로 일반적인 PI 제어기를 사용한 속도 제어기, 전류 제어기, 자속 제어기로 구성하였다. MATLAB/SIMULINK를 이용하여 블록다이어그램 방식으로 속도 센서리스 벡터제어 알고리즘을 구현하였고, dSPACE DS1104의 제어보드와 Real-Time-Interface(RTI)를 이용하여 실시간 제어를 수행하였다.
본 논문은 기준 모델 적용-이산 슬라이딩 모드(MRA-DSN) 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어에 관한 연구이다. 유도전동기의 속도 제어시, 부하 변동에 따라 전체 시스템이 파라미터 변화나 외란에 대해 둔감힌 강인성을 갖도록 하기 이해 이산 슬라이딩 모드(DSM) 알고리즘을 이용하여 마이크로프로세서에 의한 디지털 제어기로 시스템의 동특성을 제어하였다. 또한 슬라이딩 동작시에 발생하는 불연속 제어 입력을 보상하고 제어 대상의 파라미터 변동에 관계없이 기준 모델을 추종하여 제어할 수 있는 기준 모델 적응(MRA) 알고리즘을 부가한 MRA-DSM제어 알고리즘을 제시하였다. 제어 시스템 구성시, 제어 시스템의 성능을 국대화하고 실시간 처리를 위하여 각각의 기능을 갖는 마이크로프로세서들로 병렬 처리 제어기를 구성하였다. 또한 소프트웨어를 이용하여 시스템을 제어함으로써 하드웨어 구성을 단순화시킬 수 있었고, 시스템의 신뢰성을 향상시켰다. 그리고 DSM 제어를 기준으로 할 때, MRA-DSM 제어시 27.2%의 빠른 응답특성을 얻었다.
Servo의 안정성: Servo는 정상상태, 과도상태의 특성을 문제삼기에 앞서 먼저 안정하지 않으면 안된다. 제어량과 제어편차와 같이 제어 loop 속의 신호가 일정치에 수검하지 않는 현상을 불안정이라 한다. 제어량의 feedback을 정(positive)으로 하며 일반 목표치에는 수검하지 않고 제어편차는 단조롭게 정, 또는 부(negative)의 방향으로 발산한다. 이것은 접속 잘못에 의한 이상현상에 속한다. 이것에 대해서, 부 feeeback으로 하여도 제어 량이 목표치에 수검하지 않고 지속적으로 진동하는 불안현상도 있다. 이들은 선형발진과 비선형발진으로 구분할 수 있다.
본 논문은 컨테이너 크레인의 속도 및 위치의 고성능 제어를 위하여 적응 퍼지제어를 제안하였다. 컨테이너 크레인의 전동기는 에너지 및 환경문제에 대한 강인성을 갖는 가변속 드라이브인 SynRM으로 설정하였다. 종래의 PI 제어기는 파라미터 변동 및 외부환경에 의하여 트롤리의 정확한 위치, 속도와 sway 각을 제어하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응 퍼지제어를 설계하여 크레인에 적용된 SynRM 드라이브의 성능을 분석하였다. 본 논문에서는 종래의 PI 제어와 적응 퍼지제어의 위치 및 속도 응답특성을 분석하고 비교함으로써, 논문의 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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