• 한국전자파학회논문지
• /
• 제23권9호
• /
• pp.1100-1106
• /
• 2012

본 논문에서는 시간-주파수 동시 해석 기법 중 하나인 수정된 HHT 기법을 이용하여 회전하는 프로펠러의 날개에서 산란되는 마이크로 도플러 신호를 분석하였다. 프로펠러의 날개 모서리에 산란되는 산란파는 등가전류법(ECM)을 이용하여 구했다. 산란파의 시간 데이터를 얻은 후, 수정된 HHT 기법을 마이크로 도플러 신호의 해석에 적용하였다. 해석 결과는 실제 날개의 동특성에 잘 부합하였으며, 회전체로부터 발생하는 마이크로 도플러의 정편파적인 특성을 보였다. 수정된 HHT를 이용한 시간-주파수 동시 해석은 작은 레이더 단면적 값을 갖는 소형 비행체를 식별하기 위한 명확한 특성을 제공하였다.

• 전기학회논문지
• /
• 제64권8호
• /
• pp.1180-1185
• /
• 2015

This paper describes the accurate inductance measurement of a switched reluctance motor (SRM). Conventionally, the inductance of the SRM is measured using the equivalent circuit of a stator phase or time constant of exponential current transient. This paper presents an effective method to measure the SRM inductance accurately and rapidly using automated voltage integration. The proposed method is validated experimentally by comparison with the existing equivalent circuit method (ECM) and the FEA(finite element analysis) simulation.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제60권3호
• /
• pp.363-370
• /
• 2022

본 논문에서는 전기자동차용 배터리 충/방전 상태 추정의 정확도를 개선하기 위해 칼만 필터(Kalman Filter, KF) 알고리즘과 등가회로모델(Equivalent Circuit Model)을 활용한 State Of Charge (SOC) 추정 방법을 적용하였다. 특히 노화된 배터리 용량을 함께 추정 가능한 관측기(observer)를 설계하였다. 우선 노화가 없는 경우, 칼만 필터를 이용하여 SOC를 단일 추정하면, 관측기 없이 모델로 계산된 경우와 비교하여 평균 절대 오차율이 1.43%(관측기 미사용)에서 0.27%(관측기 사용)로 감소하였다. 차량 주행상태에서는 전류가 고정되지 않아 SOC와 배터리 용량을 모두 추정하는 것에 일반적인 KF 혹은 Extended KF 알고리즘을 이용할 수 없다. 배터리 노화에 의한 용량 변화는 단시간에 일어나지는 않다는 점에 착안하여, 충전 시 배터리 용량 추정을 주기적으로 실시하는 전략을 제시하였다. 충전 모드에서는 일정 구간마다 전류가 고정되기에, 해당 상황에서 배터리 노화 용량을 SOC와 함께 추정 전략을 제시하였다. 전류가 고정된 상태에서 SOC 추정의 평균 절대 오차율은 0.54% 였으며, 용량 추정의 평균 절대 오차율은 2.24%로 나타났다. 충전상태에서 전류가 고정됨으로 일반적인 EKF를 활용하여 배터리 용량과 SOC 동시 추정이 가능하도록 하였다. 이를 통하여 배터리 충전 시 주기적인 배터리 용량 보정을 수행할 수 있다. 그리고, 방전 시에는 해당 용량으로 고정한 채 SOC를 추정하는, 배터리 관리 시스템에서 활용 가능한 추정 알고리즘을 제안하였다.