In this paper, the cell balance of secondary battery using a large number of MOSFETs is discussed. We can balance the cells by controlling battery charging current with help of MOSFETs. If the cells are not balanced, we can not use the whole energy of the battery while charging and discharging, therefore, the energy efficiency is decreased. To increase the energy efficiency, we propose the MOSFET control algorithm which will perform cell balancing by controlling the charging current.
본 연구에서는 인버터를 구동하는 용도의 직류전원장치에 대한 제어 알고리즘 개발을 목표로 하고 있으며, 구동과 회생기능을 갖는 전압형 PWM 컨버터에서 운전시 전원의 불평형을 보상하는 제어방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 전력회생기능을 갖는 정류기에 대하여 기존 다이오드 및 SCR을 이용한 정류방식과의 비교를 통해 본 제어방식의 우수성을 시뮬레이션과 실험을 통해 입증하고자 한다. 전력변환기가 항상 평형상태를 유지하기 위해 전류제어 루프에 의하여 불평형 상태를 보상하는 방법을 사용하였으며, 통상적으로 전력변환기의 구성시 각상의 리액턴스가 같지 않은 누설변압기 등의 사용을 가능하게 하므로 제안된 전력변환기의 리액턴스가 불평형상태가 되어도 운전시 항상 평형상태로 유지되어 시스템을 안정적으로 구동 시킬 수 있는 제어기법의 설계를 통해 어떤 환경에서도 장치의 안정된 구동특성을 확인하고자 하였다.
Six-phase motors can be used in industrial applications, such as an electric vehicle, due to their high reliability and low current magnitude per phase. An asymmetrical PMSM with two sets of three-phase windings is a commonly used structure for six-phase motors, with each winding set demonstrating a phase difference of 30°. Although the asymmetrical PMSM presents low torque ripples, its dynamic torque response deteriorates due to coupled components in the two three-phase windings. The decoupled VSD control is applied to eliminate the coupling effect. Load ratio control of two inverters for the six-phase PMSM is proposed in this study. DQ currents are controlled on the basis of two synchronous reference frames, and the six-phase drive system can be changed to a three-phase drive system when one inverter presents fault conditions. The operation and effectiveness of the proposed algorithm is verified through simulation and experiments. The six-phase drive system is transferred to a three-phase drive system by changing the current reference of the second DQ reference frame. Moreover, control of both torque and speed exhibits satisfactory performance before and after the mode change.
오늘날 복잡한 네트워크 망을 가지게 됨에 따라 네트워크 기기들의 자산식별은 관리 및 보안관점에서 중요한 사항으로 대두되고 있다. 이러한 자산들은 네트워크 망에 연결되어 있기 때문에 네트워크망 구조를 알아내고, 각 자산의 위치 및 연결 상태를 확인하는 것 또한 중요하다. 이는 네트워크 구조상의 취약점들을 밝혀내는데 사용되어지고, 이를 통하여 취약점을 보완할 수 있다. 하지만 적은 리소스를 가지는 사물인터넷의 네트워크 망에서는 네트워크 구조를 알아내기 위하여 모니터들이 보내는 Traceroute 패킷이 사물인터넷 기기들에게 과부하를 줄 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존에 사용 되던 더블 트리 알고리즘을 효과적으로 발전시킴으로써 사물인터넷이 이루는 네트워크 망의 부하를 줄인다. 이러한 부하 균형을 이루기 위하여 이 논문에서는 새로운 목적지 매칭 알고리즘을 제시하고, 통계학적으로 현재 탐색하고 있는 경로와 가장 겹치지 않은 경로로 탐색을 시도한다. 이를 통해서 네트워크의 부하 균형을 이루고, 부가적으로 모니터의 리소스 사용을 균등하게 한다.
Lithium-ion cells have become the go-to energy source across all applications; however, dendritic growth remains an issue to tackle. While there have been various research conducted and possible solutions offered, there is yet to be one that efficiently rules out the problem without, however, introducing another. This paper seeks to present a fast charging method and system to which lithium-ion batteries are charged while maintaining their lifetime. In the proposed method, various lithium cells are charged under multiple profiles. The parameters of charge profiles that inflict damage to the cell's electrodes are obtained and used as thresholds. Thus, during charging, voltage, current, and temperature are actively controlled under these thresholds. In this way, dendrite formation suppressed charging is achieved, and battery life is maintained. The fast-charging system designed, comprises of a 1.5kW charger, an inbuilt 600W battery pack, and an intelligent BMS with cell balancing technology. The system was also designed to respond to the aging of the battery to provide adequate threshold values. Among other tests conducted by KCTL, the cycle test result showed a capacity drop of only 0.68% after 500 cycles, thereby proving the life maintaining capability of the proposed method and system.
이동 통신 및 인터넷 기술의 발달과 보급화로 인하여 이동 기기(MH: Mobile Host)의 지속적이고 빠른 네트워크 연결은 필수적인 요소로 대두되고 있다. 일반적으로 무선 기기 사용자는 새로운 무선 영역에 진입할때 사용 가능한 여러 네트워크중 하나의 네트워크를 선택한다. 하지만 네트워크의 선택의 기준은 AP(Access Point)의 SSID(SubSystem IDentification)와 신호세기(Signal Strength)뿐이다. 이 두 가지 정보는 최적의 네트워크를 선택하기에는 충분한 정보는 되지 못한다. 따라서 최적의 AP의 선택을 위하여 더 많은 정보를 제공되어야 한다. 본 논문에서는 기존의 정보에 추가적으로 MH의 상태, 네트워크의 용량 및 부하, 그리고 네트워크 계층정보를 3계층 메시지인 라우터 광고 메시지(router advertisement message)를 사용하여 제공한다. 또한 이러한 정보를 기반으로 검색된 여러 AP중 자동적으로 최적의 AP를 선택하는 결정 엔진(DE: Decision Engine)을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 DE을 사용함으로 MH측면에서는 무선 연결 시간 증가, 전원 소비 감소, 신호 부하 감소함을 증명하였다. 그리고 네트워크 측면에서는 AP와 라우터에서 부하 분산과 효율적인 네트워크 토폴로지가 제공됨을 증명하였다.
In a dynamic load distribution policies, each node gathers the current system sates information before making a decision on load balancing. Load balancing policies based on this strategy can suffer from processor thrashing. In this paper, we propose a new algorithm which attempts to decrease the frequency of the processor thrashing, the algorithm is based on the integration of three components. The first, the algorithm of which determine the size of jobs be transferred. The second, negotiation protocol with obtains a mutual agreement between a sender and a receiver on the transferring job size. And the third, a symmetrically-initiated location policy. The algorithm proposed in this paper used Siman IV as simulation tool to prove the improvement of performance. I analyzed the result of simulation, and compared with related works. The mean response time shows that there are no difference with existing policy, but appear a outstanding improvement in high load. The thrashing coefficient that shows the average response time, CPU overhead and the thrashing ratio at both the receiving and sending node has been used in the analysis. A significant improvement in the average response time and the CPU overhead ratio was detected using our algorithm when an overhead occurred in the system over other algorithm. The thrashing coefficient differed in the sending node and the receiving node of the system. Using our algorithm, the thrashing coefficient at the sending node showed more improvement when there was an overhead in the system, proving to be more useful. Therefore, it can be concluded that the thrashing ratio can be reduce by properly setting the maximum and minimum value of the system’s threshold queue.
스마트폰의 급격한 보급에 따른 무선 접속망의 과부하 문제가 네트워크에서 중요한 문제로 부각되고 있다. 이 논문에서는 매크로 셀, 펨토 셀, 와이파이 접속망으로 다양하게 구성되어 있는 현재 이종 네트워크에서 접속망 과부하 문제를 해결하기 위한 최적의 셀 선정 기법과 리소스 할당 기법을 제안한다. 주어진 현재 서비스 부하 상태에서 네트워크가 동시에 추가 수용할 수 있는 사용자 수를 최대화할 수 있는 사용자-셀 간의 선정 기법을 제공한다. 이를 위해 이종 무선 접속망에서의 셀 선정 문제를 이진 정수계획 모형으로 최적화 문제를 수립하고, 이를 최적화 해법 도구를 이용하여 접속망 과부하를 억제할 수 있는 최적의 셀 선정 기법을 도출한다. 네트워크 레벨 시뮬레이션을 통해 이 논문에서 제안된 기법이 현재 무선 접속망에서 주로 사용되고 있는 국소적 셀 선정기법에 비해, 과부하가 걸린 무선 접속망에서 주어진 여러 셀들을 최대한 균등하게 효율적으로 활용함으로써 현저하게 네트워크 접속 장애율을 감소시킬 수 있음을 보인다. 또한 논문에서 사용된 이진 정수계획 모형의 최적화 문제를 푸는 데 소요되는 계산 복잡도에 대한 실험을 통해 제안된 알고리즘의 실용 가능성에 대해서 검증한다.
Guaranteeing the quality and integrity of structural health monitoring (SHM) data is very important for an effective assessment of structural condition. However, sensory system may malfunction due to sensor fault or harsh operational environment, resulting in multiple types of data anomaly existing in the measured data. Efficiently and automatically identifying anomalies from the vast amounts of measured data is significant for assessing the structural conditions and early warning for structural failure in SHM. The major challenges of current automated data anomaly detection methods are the imbalance of dataset categories. In terms of the feature of actual anomalous data, this paper proposes a data anomaly detection method based on data-level and deep learning technique for SHM of civil engineering structures. The proposed method consists of a data balancing phase to prepare a comprehensive training dataset based on data-level technique, and an anomaly detection phase based on a sophisticatedly designed network. The advanced densely connected convolutional network (DenseNet) and Transformer encoder are embedded in the specific network to facilitate extraction of both detail and global features of response data, and to establish the mapping between the highest level of abstractive features and data anomaly class. Numerical studies on a steel frame model are conducted to evaluate the performance and noise immunity of using the proposed network for data anomaly detection. The applicability of the proposed method for data anomaly classification is validated with the measured data of a practical supertall structure. The proposed method presents a remarkable performance on data anomaly detection, which reaches a 95.7% overall accuracy with practical engineering structural monitoring data, which demonstrates the effectiveness of data balancing and the robust classification capability of the proposed network.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권2호
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pp.236-243
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2005
This paper presents a new stochastic approach for solving combinatorial optimization problems by using a new selection method, i.e. SA-selection, in genetic algorithm (GA). This approach combines GA with simulated annealing (SA) to improve the performance of GA. GA and SA have complementary strengths and weaknesses. While GA explores the search space by means of population of search points, it suffers from poor convergence properties. SA, by contrast, has good convergence properties, but it cannot explore the search space by means of population. However, SA does employ a completely local selection strategy where the current candidate and the new modification are evaluated and compared. To verify the effectiveness of the proposed method, the optimization of a fuzzy controller for balancing an inverted pendulum on a cart is considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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