Cyclosporin A 고정화배양과 현탁배양의 결과를 바탕으로 각각의 배양의 경우에 따른 비성장속도의 포도당에 대한 Monod 속도식을 제안하고 그에 필요 한 매개변수들을 구하였다. 고정화 배양이 현탁배양 에 비해 높은 ${\mu}m$와 낮은 Km 값을 갖는 것으로 나 타났는데 이는 고정화 균체의 우수한 활성과 기질에 대한 높은 친화도에 기 인한 것으로 보인다. 고정상 발효의 경우, 구한 매개변수들을 담체내에서의 물질 전달 및 반응속도의 정도를 나타내는 효율인자 값을 계산하는데 이용하였다. 중요한 고정화 공정변수인 담체크기, 균체부하의 정도가 기질의 확산저항에 미 치는 영향을 고려하여 효율인자값을 계산한 결과, 적절한 담체의 크기는 반경 $100 ~ 500{\mu}m$로 나타났 다. 고정화세포배양시 담체내의 균체의 균일한 분포 및 활성도의 유지를 위해서, 적정한 담체입자크기를 결정한 후 균체부하량을 조절하여 고정화 공정을 운 영하는 것이 중요한 것요로 판명되었다.
이기종의 다양한 장비로 구성된 현대의 네트워크는 분산 설치되어 있고, 이를 중앙 집중적이면서 효율적으로 관리하기 위해서 NETCONF 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 NETCONF의 각 계층에 대해 개선한 연구를 포함하여 하나의 시스템으로 통합하는 작업을 수행하였다. RPC 계층에서는 멀티스레드를 사용하여 비동기 통신 채널 및 병렬 처리가 가능하도록 하였고, Operation 계층에서는 장비 설정 데이터 간 종속성을 이용한 데이터 그룹을 활용하여 연산의 효율성을 증가시켰다. Operation 계층과 연동할 수 있도록 Content 계층에서의 설정 데이터 모델링 기법에 대해서도 제시하였다. 마지막으로 GUI 프로그램을 구현하고 구현 결과를 나타내었다. 개선된 NETCONF와 표준 NETCONF를 질의 처리율, 질의 처리 속도, CPU 사용률에 대해 비교하는 실험을 수행한 결과 질의 처리율과 처리 속도에서는 개선된 NETCONF가, CPU 사용률에서는 표준 NETCONF가 우수하였다.
본 논문에서는 불확실성을 포함한 연속시간 비선형 동적 시스템에 대한 퍼지 모델 기반 제어기의 지능형 디지털 재설계를 위한 조직적인 방법을 제안한다. 불확실 비선형 시스템을 표현하기 위해 연속시간 불확실 TS 퍼지 모델이 구성된다. 그리고, 안정화와 추적을 위한 퍼지 모델 기반 제어기 설계를 위해 PDC 기법이 이용된다. 마지막으로, 설계된 연속시간 제어기는 지능형 디지털 재설계 기법을 이용함으로써 이산시간 제어기로 전환됨을 증명하는 방법을 제안한다. 이 새로운 설계 기법은 퍼지 모델 기반 제어 이론과 불확실성을 가진 비선형 동적 시스템에 대한 진보된 디지털 재설계 기법의 통합을 위한 조직적이고, 효과적인 틀을 제공한다 마지막으로, 단일 링크 유연 로봇 시스템의 모의 실험을 이용해 개발된 설계 방법의 효용성과 실행 가능성을 입증한다.
This paper is related to a new solar power conditioner for a built-in step-up chopper function. In the first step-up chopper proposed solar PV power conditioner for mutually connected in series with the input voltage of the bypass diodes are respectively connected to the positive terminal should install the mutual boosting chopper diode connected in series with the boost chopper switching element between the two power supply and at the same time the first and the second was connected to a second diode and a resonance inductor and a snubber capacitor in series with each other. And the common connection point between the bypass diode and the step-up chopper and the step-up chopper diode common connection point of the switching elements of the input voltage was set to the boost inductor for storing energy. In addition, between the step-up chopper and the step-up chopper diode and a switching element of a joint connection point of the first auxiliary diode and the second common connection point of the auxiliary diode was provided, the resonance capacitor. Between the step-up chopper and the step-up chopper diode and a switching element of a joint connection point and the common connection point of the resonance inductor snubber capacitor and connecting the third secondary diode, between two power supply lines is characterized by configuring the DC link capacitor bus lines in parallel. Therefore, it is possible to suppress the switching loss through, DC link bus lines, as well as there could seek miniaturization and weight reduction of the power conditioner itself by using a common capacitor of the non-polar non-polar electrolytic capacitor having a capacitor, the service life of the circuit can be extended and it is possible to greatly reduce the loss can be greatly improve the reliability of the product and the operation of the product itself.
본 논문에서는 산소 센서를 이용하여 CMAC 신경회로망 학습제어에 의한 차량의 연료분사 제어방법에 대해 논한다. 기본 차량 내연기관과 연료 분사 제어시스템의 동역학적인 비선형성으로 인하여 불연속적인 연로를 분사한다. 정밀 연료 분사량 제어에 어려움을 발생시키기 때문에 엔진성능은 저하된다. 본 연구에서는 CMAC 신경회로망을 이용한 연료 분사시스템을 제안한다. CMAC 신경회로망은 매우 넓은 범위의 함수로부터 비선형 관계를 학습 할 수 있고, 학습이 빠르며, 수렴 특성을 가지고 있다. 그리고 산소 센서의 출력특성을 파악하여 연료분사 속도를 계산해서 설정된 공연비 값을 유지시켜준다. 게다가 기존 가솔린 엔진의 구조변경이 없이 어떤 상황에서도 공연비를 정밀하게 제어할 수 있으며, 배기가스 배출량을 절감시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 일반적인 차량의 제어 방법과 비교 분석하였고, 제안된 방법이 차량의 연비 향상과 친환경 성능 등에 더 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 하중 적분 PDC 제어 기법과 T-S 퍼지 외란 관측기를 이용한 강인하면서도 보다 정확한 이동 로봇의 궤도 추적 제어 방법을 제안한다. 하중 적분 PDC 제어 기법은 PDC 제어 기법에 하중 적분 항을 추가함으로써 정상상태 오차를 감소시켜 준다. T-S 퍼지 외란 관측기는 T-S 퍼지 모델로 표현된 비선형 시스템에 대해 외란을 추정하고 상쇄시킬 수 있도록 한다. 따라서, T-S 퍼지 외란 관측기에 기반한 궤도 추적 제어기는 강인한 궤도 추적 성능을 보여준다. 또한, 본 연구에서는 $B\acute{e}zier$ 곡선에 의한 가속도 제한을 갖는 경로 설계 방법에 의해 초기 접근 경로를 설계함으로써, 이동 로봇의 초기 위치가 기준 궤도의 초기 위치와 다를 때 제어 입력이 매우 커지게 되어 실제적으로 사용할 수 없게 되는 문제를 해결한다. 제안된 궤도 추적 제어기의 성능을 시뮬레이션을 통해서 입증하였다.
Grid-connected inverters (GCIs) with an LCL output filter have the ability of attenuating high-frequency (HF) switching ripples. However, by using only grid-current control, the system is prone to resonances if it is not properly damped, and the current distortion is amplified significantly under highly distorted grid conditions. This paper proposes a synchronous reference frame equivalent proportional-integral (SRF-EPI) controller in the αβ stationary frame using the parallel virtual resistance-based active damping (PVR-AD) strategy for grid-interfaced distributed generation (DG) systems to suppress LCL resonance. Although both a proportional-resonant (PR) controller in the αβ stationary frame and a PI controller in the dq synchronous frame achieve zero steady-state error, the amplitude- and phase-frequency characteristics differ greatly from each other except for the reference tracking at the fundamental frequency. Therefore, an accurate SRF-EPI controller in the αβ stationary frame is established to achieve precise tracking accuracy. Moreover, the robustness, the harmonic rejection capability, and the influence of the control delay are investigated by the Nyquist stability criterion when the PVR-based AD method is adopted. Furthermore, grid voltage feed-forward and multiple PR controllers are integrated into the current loop to mitigate the current distortion introduced by the grid background distortion. In addition, the parameters design guidelines are presented to show the effectiveness of the proposed strategy. Finally, simulation and experimental results are provided to validate the feasibility of the proposed control approach.
Lorzadeh, Iman;Abyaneh, Hossein Askarian;Savaghebi, Mehdi;Lorzadeh, Omid;Bakhshai, Alireza;Guerrero, Josep M.
Journal of Power Electronics
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제17권6호
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pp.1658-1671
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2017
To address the inaccurate load demand sharing problems among parallel inverter-interfaced voltage-controlled distributed generation (DG) units in islanded microgrids (MGs) with different DG power ratings and mismatched feeder impedances, an enhanced voltage control scheme based on the active compensation of circulating voltage drops is proposed in this paper. Using the proposed strategy, reactive power and harmonic currents are shared accurately and proportionally without knowledge of the feeder impedances. Since the proposed local controller consists of two well-separated fundamental and harmonic voltage control branches, the reactive power and harmonic currents can be independently shared without having a remarkable effect on the amplitude or quality of the DGs voltage, even if nonlinear (harmonic) loads are directly connected at the output terminals of the units. In addition, accurate load sharing can also be attained when the plug-and-play performance of DGs and various loading conditions are applied to MGs. The effects of communication failures and latency on the performance of the proposed strategy are also explored. The design process of the proposed control system is presented in detail and comprehensive simulation studies on a three-phase MG are provided to validate the effectiveness of the proposed control method.
By distributing computing tasks among devices at the edge of networks, edge computing uses virtualization, distributed computing and parallel computing technologies to enable users dynamically obtain computing power, storage space and other services as needed. Applying edge computing architectures to Internet of Vehicles can effectively alleviate the contradiction among the large amount of computing, low delayed vehicle applications, and the limited and uneven resource distribution of vehicles. In this paper, a predictive offloading strategy based on the MEC load state is proposed, which not only considers reducing the delay of calculation results by the RSU multi-hop backhaul, but also reduces the queuing time of tasks at MEC servers. Firstly, the delay factor and the energy consumption factor are introduced according to the characteristics of tasks, and the cost of local execution and offloading to MEC servers for execution are defined. Then, from the perspective of vehicles, the delay preference factor and the energy consumption preference factor are introduced to define the cost of executing a computing task for another computing task. Furthermore, a mathematical optimization model for minimizing the power overhead is constructed with the constraints of time delay and power consumption. Additionally, the simulated annealing algorithm is utilized to solve the optimization model. The simulation results show that this strategy can effectively reduce the system power consumption by shortening the task execution delay. Finally, we can choose whether to offload computing tasks to MEC server for execution according to the size of two costs. This strategy not only meets the requirements of time delay and energy consumption, but also ensures the lowest cost.
최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 자율 사물 기술이 주목받으면서 드론이나 자율주행차 같은 임베디드 시스템에서 DNN을 많이 활용하고 있다. 클라우드에 의지하지 않고 높은 인식 정확도를 위해서 큰 규모의 연산이 가능하고 다수의 DNN을 처리할 수 있는 임베디드 시스템들이 출시되고 있다. 이러한 시스템 내부에는 다양한 수준의 우선순위를 갖는 DNN들이 존재한다. 자율주행차의 안전 필수에 관련된 DNN들은 가장 높은 우선순위를 갖고 이들은 반드시 최우선적으로 처리되어야 한다. 본 논문에서는 다수의 DNN이 동시에 실행될 때 우선순위를 고려해서 DNN을 스케줄링하는 프레임워크를 제안한다. 낮은 우선순위의 DNN이 먼저 실행되고 있어도 높은 우선순위의 DNN이 이를 선점할 수 있어 자율주행차의 안전 필수 응용의 빠른 응답 특성을 보장한다. 실험을 통하여 확인한 결과 실제 상용보드에서 최대 76.6% 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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