Due to speed acceleration, higher requirements have been put forward to high speed railway communication and signaling system. The railway applications, including intra-train, train to ground and trackside networks, demand larger bandwidth, higher reliability and shorter response time from railway communication networks to ensure security operation and passenger communication. However, the current railway communication and signaling system has lagged behind the railway development, so advanced communication technologies are needed to improve the current situation. This paper presents high speed railway communication and signaling system based on 4G LTE technology, introduces its network architecture, key technology and analyzes its technical advantages compared with GSM-R system. According to analysis, LTE based high-speed railway communication network is more effective and reliable.
This paper is proposed a newly developed approach to identify the mechanical speed of an induction motor based on artificial neural networks technique. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The back propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new method.
Precise control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) over wide speed range is an engineering challenge. This paper considers the design and implementation of novel technique of speed estimation and control for IPMSM using hybrid intelligent control. The hybrid combination of neural network and adaptive fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using adaptive neural network fuzzy(A-NNF) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed.
In Korea, TCN has applied to the Korean High-speed Train (HSR350X) through G7 High-speed Train development project. TCN is the most suitable international standard communication network for distributed control systems that is adopted for high-speed of vehicle, safety and flexibility. TCN is the network exclusively for the high-speed train and electrical trains. This TCN satisfies the network standards. The network standards are real time communication, fault tolerance design, integrated data system, resistance of environment, automated recognition for modification of vehicle formation and maintenance. The purpose of this research is applying the development of WTB analyzer which is part of communication network system TCN, to check the communication of high-speed trains and electrical trains.
This paper is proposed a fuzzy neural network controller based on the vector controlled surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive system. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of SPMSM using neuro-fuzzy control(NFC) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) Controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The back propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new method.
This paper proposes an architecture for high-speed data processing of the DF-DPD. The DF-DPD have the architecture feedbacking the detected phase to reduce the noise of the previous symbol as phase reference. However, the feedback of the detected phase results in lower data processing speed than that of the conventional differential phase detection. In this paper, an architecture is proposed for high-speed data processing of the differential phase detectors with decision feedback in the DF-DPD.
The operation frequency of High-speed Communication System becomes very fast with the advanced technology of VLSI chips and system implementation. There may exist various types of noise sources degrading the signal integrity in this system. The present main system is made of backplane, so faults can be brought whenever a board is removed, replaced or added. This backplane boards testing is a very important process to verify the operation of system. firstly, we model the effects of the internal noises in the High-speed Communication System to the signal line and propose a new design method to minimize these effects. For the design methodology, we derive the characterization value for each mode land them construct the optimal simulation model. We compare the result of own proposing method with that fo the existing methods, through simulation and show that the quality of High-speed Communication System is significantly enhanced. Secondary our proposing BIST for the Backplane Boards Testing is designed to guarantee that there is no fault in the high-speed communication system.
5G 목표 중 하나는 기차와 같이 고속으로 이동하는 사용자에 대해 고속의 데이터 속도를 제공하는 것이다. 따라서, High speed train (HST) 시나리오와 같은 높은 이동성 시나리오는 5세대 통신 시스템의 전형적인 시나리오가 될 것으로 예상된다. HST가 급속하게 발전함에 따라 열차 승객에게 무선 통신 데이터를 전송 해야하며, 이용자들의 요구하는 통신 속도는 점차 증가하고 있다. HST 사용자는 현재 HST 통신 시스템의 기능을 벗어나는 위치 또는 속도에 관계없이 높은 네트워크 용량과 안정적인 통신 서비스를 요구한다. 따라서, 5세대 이동통신으로 사용될 mm대역에서 5G 이동통신 시스템에 맞춰 전송 frame을 구성하고 HST 통신 시스템을 구현하고 HST 시나리오에서 광대역 비 정지 MIMO HST 채널에 대한 성능을 분석한다.
LTE-R(: Long Term Evolution-Railway)은 고속열차시스템 운영을 위한 필수 기술로서 LTE를 기반으로 한다. 고속열차 이동속도는 상용인 400[㎞/h] 급을 넘어 최근에는 600[km/h] 급으로 향하고 있다. 고속열차 시스템 통신기술로서 LTE-R은 열차의 이동속도에 적합한 끊김없는 통신을 제공해야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 LTE-R 핸드오버 기술로서 예측기반 핸드오버를 제시하고 그 성능을 분석한다. 본 논문은 NS(:Network SImulator)-3에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 수행한다.
This paper considers the design and implementation of novel technique of speed estimation and control for IPMSM using hybrid intelligent control. The hybrid combination of neural network and adaptive fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using adaptive neural network fuzzy(A-NNF) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new hybrid intelligent control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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