The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. The paper proposes high performance speed and current control of synchronous reluctance motor(SynRM) drive using adaptive learning mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) and fuzzy logic control (FLC) controller. The proposed controller is developed to ensure accurate speed and current control of SynRM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN, FLC and ANN controller.
In this paper, we design an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(ANFIS) Precompensator for the performance improvement of conventional proportional integral derivative (PID) controller that the governor system of power plant constantly maintains the load frequency of two-area power system. The ANFIS Precompensator is expressed as the membership functions of premise parameters and the linear combination of consequent parameters by Sugeno's fuzzy if-then rules using nonlinear input-output relation for the set point automatic modification maintaining conventional PID controller. The proposed compensation design technique is hoped to be satisfactory method overcome difficulty of exact modelling and arising problems by the complex nonlinearities of power system, and our design shows merit that is easily implemented by adding an ANFIS precompenastor to an existing PID controller without replacement.
라이다데이터를 이용한 다양한 활용알고리즘이 개발되고 있지만, 대부분의 제안된 알고리즘은 정성적인 검증만이 수행되고 있다. 알고리즘의 객관적이고 정량적인 검증을 위해서는 대상에 대한 참값(true value)을 알아야 하지만, 라이다데이터는 데이터 특성상 참값을 알기 어렵다. 본 연구에서는 모의 라이다데이터는 분할 알고리즘의 성능을 평가할 수 있는 참값을 가지고 있다는 점에 착안하여, 모의 라이다데이터를 이용하여 분할 알고리즘의 성능을 보다 객관적/정량적으로 평가해보고자 하였다. 이를 위해 먼저, 1) 분할 알고리즘의 결과를 객관적으로 가늠할 수 있는 정량적인 평가요소들을 정의하고, 2) 3차원 도시모델을 입력 데이터로 모의 라이다데이터를 생성한 후, 3) 분할알고리즘을 적용하여 객체표면을 나타내는 평면패치를 생성하였다. 마지막으로 4) 성능평가지표를 기준으로 생성된 패치에 대한 분석을 자동화하여 수행하였다.
The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under-parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of loaming through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. The paper proposes high performance speed and current control of synchronous reluctance motor(SynRM) drive using adaptive loaming mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) and fuzzy logic control(FLC) controller. The proposed controller is developed to ensure accurate speed and current control of SynRM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN and ANN controller.
Building extraction is one of the essential issues for 3D city modelling. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available and it brings new methodology for urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to determine building heights from monoscopic high-resolution satellite data. The algorithm is based on the analysis of the projected shadow and actual shadow of a building. Once two roof comer points are measured manually, the algorithm detects (rectangular) roof boundary automatically. Then it estimates a building height automatically by projecting building shadow onto the image for a given building height, counting overlapping pixels between the projected shadow and actual shadow, and finding the height that maximizes the number of overlapping pixels. Once the height and roof boundary are available, the footprint and a 3D wireframe model of a building can be determined. The proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the result is compared with the building height determined by stereo analysis. The accuracy of building height extraction is examined using standard error of estimate.
On the premise of ensuring that the automatic and quantitative discharging function of concrete conveyors is met, the accuracy of the weight forecast by the mathematical model of the screw conveying volume is improved, and the error of the weight of the concrete parts and the accumulation thickness is reduced. In this paper, the discrete element method (DEM) is used to simulate the macroscopic flow of concrete. Using the concrete discrete element model, the size of the screw conveyor is set, and establish the response model between the influencing factors (process and structure) and the concrete mass flow rate according to the design points of the screw discharging experiment. The nonlinear data fitting method is used to obtain the volumetric efficiency function under the influence of process and structural factors, and the traditional screw conveying volume model is improved. The mass flow rate of concrete predicted by the improved mathematical model of screw conveying volume is consistent with the test results. The model can accurately describe the conveying process of concrete and achieve the purpose of improving the accuracy of forecasting the weight of discharged concrete.
수동보정으로 수질모델링을 수행할 때는 연구자의 주관이 개입되어 해당 연구의 객관성에 영향을 줄 소지가 있기 때문에 자동보정에 관심을 갖게 된다. 본 연구에서는 WASP7 모형의 수질 매개변수 보정을 위해서 유전알고리즘과 영향계수법을 적용하였다. 이 방법에서는 대상 호수의 BOD, DO, 인, 질소, 식물성플랑크톤에 큰 영향을 미치는 매개변수를 대상으로 최적 수질 매개변수를 산정한다. 성층현상이 일어나는 대상 호수의 수온과 수리적 특성을 정확하게 계산하기 위해 3차원 수리모형인 EFDC를 적용하였고, 이 모형의 결과는 본 연구에서 이용한 호수수질모형인 WASP7 모형과 연동해서 적용되었다. EFDC와 WASP7의 적용을 위해 동일한 격자망을 구성하였다. WASP7의 보정결과 5개 보정 대상 수질변수 중에서 DO, TN, CBOD에 대한 실측치와 계산치의 상대오차제곱합은 비교적 적었다. 따라서 이 세가지 수질에 대한 보정은 적절히 수행되었으나, TP와 Chl-a에 대한 보정결과는 비교적 정확도가 낮았다.
컨테이너의 신속한 이송 및 처리는 작업시간 단축에 의한 비용절감을 의미하므로 항만에서는 가능한 작업효율을 향상시키기 위해 다양한 노력이 추진되고 있다. 1990년대 중반부터 RMGC 및 RTGC 등의 크레인이 개발되어 컨테이너 이송 및 적재를 위한 필수장비로 널리 이용되고 있다. 특히 RTGC는 타이어 구동방식이므로 주행환경에 크게 제약을 받지 않는 장점도 있으나, 타이어 슬립, 타이어에 의한 샤시의 기울어짐 등 설정된 경로를 고정도로 주행해야 하는 목적달성에 장애가 되는 요인도 많아 레일 위를 주행하는 RMGC에 비해 자동화가 용이하지 않다. 이것은 무인 RTGC 시스템 구축을 어렵게 하는 가장 큰 요인이 되어 이와 관련한 기술개발 또한 미비한 수준에 이르고 있다. 따라서 본 논문에서 RTGC의 무인자동화에 있어서 가장 기초단계라고 볼 수 있는 수학적 모델링을 기반으로 한 고정도 주행제어기를 설계하고자 한다. 먼저 제어대상인 RTGC의 주행에 따른 운동특성을 분석하여 모델링을 수행한다. 기본적인 주행성능을 달성하기 위한 주행제어기를 설계하고 시뮬레이션을 통해 설계된 제어기의 유용성을 확인하도록 한다.
건축 프로젝트에서 BIM 도입이 활성화되고 있으나 단순 반복적인 모델링 작업과 잦은 설계 오류는 BIM의 실무 활성화의 방해요소로 잔존해 있다. 특히, 건축 내부 마감부재는 가장 많은 상세화 요구사항을 포함하고 있는 만큼 설계품질 확보를 위해 모델링 효율성 증대 및 설계 오류 해결이 중요하다. 효율성 증대를 위한 방안으로 최근 실무에서는 BIM 소프트웨어에 특화된 비주얼 프로그래밍 툴을 활용한 모듈을 개발하여 일련의 반복적인 모델링 작업을 자동화하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 모듈 개발은 실무적 요구사항을 반영하지 않고 단순히 반복 작업을 대체하는 것에만 집중하고 있기 때문에, 실무 활용도가 떨어지거나 적용 결과물에 대한 전면적인 재검토가 필요한 문제점이 존재하였다. 본 연구는 실무에서 인력 투입량이 가장 많으면서도 오류가 빈번하게 발생하는 벽, 바닥, 천장 부재를 대상으로 비주얼 프로그래밍 기반 자동 상세화 모듈을 구축하였다. 성능 검증을 위해 구축된 모듈을 계획설계 단계의 근린생활시설 BIM 모델에 적용하였으며, 검토 결과 실무적 요구사항이 적절히 반영되었고 수작업 모델링에서 발생하는 오류사항이 적절히 해결된 것으로 확인되었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권1호
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pp.102-108
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2010
본 연구에서는 설계사양과 경제성을 고려한 퍼지형 자동조타기를 설계하기 위한 이전 단계로 Bech와 Wagner Smith의 Nomoto 2차 비선형 확장모델을 퍼지모델로 구현하는 것을 다룬다. 우선 퍼지형 자동조타기를 얻기 위해 선박의 동적 특성을 효과적으로 표현 가능한 T-S 퍼지모델을 얻는다. T-S 퍼지모델은 선박의 회두각속도를 설계변수로 간주하고 이것의 변화에 따라 다수개의 지역 선형모델(서브시스템)을 구한 후, "IF-THEN" 퍼지규칙으로 결합한 것이다. 이때 선형모델의 파라미터와 퍼지모델의 소속함수는 선박의 동적인 특성과 일치하도록 입 출력 데이터와 실수코딩 유전알고리즘이 결합된 모델 조정기법을 이용하여 최적으로 추정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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