드론이 농업 및 산업 운송 분야에 이용되기 위해서는 큰 탑재 하중과 긴 운용시간이 필요하다. 현재의 배터리 기술로는 탑재 하중과 체공 시간을 늘리는 데에 한계가 있고, 특히 현장에서 지속적인 운용이 필요할 때에 배터리의 충전 또는 교환이 번거로운 문제가 있다. 본 연구에서는 내연기관과 발전기, 그리고 배터리와 전기모터가 결합된 복합적인 추진기관을 사용하는 드론의 동력시스템을 최적화하는 과정을 제시한다. 운반과 운용의 제약을 고려하여 이륙중량 200kg 급의 기체를 선정하였다. 내연기관과 직접 연결된 2개의 주 로터가 기체 중량의 대부분을 담당하고, 내연기관으로 구동되는 발전기의 전력을 사용하는 4개의 모터가 자세제어를 담당하도록 시스템을 구성하였다. 드론의 에너지 흐름을 파악하여, 기존의 상용품 중 최적의 모터와 프로펠러를 선정하는 기법을 제시하고, 내연기관의 측정 데이터를 이용하여 최적의 운용 점과 기어비를 도출하는 기법을 제시한다.
소형무인항공기의 경우 유효탑재하중의 여유가 많지 않기 때문에 AHRS의 소형화가 필요하다. 본 논문에서는 소형무인항공기를 위해 소형, 경량으로 설계 제작한 AHRS의 성능을 가속도 외란이 적은 환경에서 시험하고 평가하였다. 센서는 저가의 MEMS 제품을 사용했으며 자세 보정을 위해 가속도계와 지자기계가 같이 사용되었다. 자세계산에는 특이점이 존재하지 않고 비교적 계산이 간단한 쿼터니언을 사용했으며 자세 보정 알고리듬에는 칼만필터가 사용되었다. 본 논문에서는 소형무인항공기에 성공적으로 적용된 사례가 있는 상용 항법장치와의 비교를 통해 설계된 AHRS의 성능시험을 진행하였다. 설계된 AHRS의 자세 데이터가 상용 항법장치와 수직축 $0.5^{\circ}$이내, 수평축 $1.5^{\circ}$ 이내로 허용 가능한 차이를 가지는 것을 보였으며, 본 시험환경 내에서 소형무인항공기제어에 적합한 자세각 출력을 내는 것을 확인하였다.
계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 연료전지, 태양전지, 배터리를 동력원으로 사용하는 전기추진시스템의 전력특성변화에 대한 시뮬레이션에 관하여 기술하였다. 각 전력원을 통합하여 400 W급 전기 추진시스템에 대하여 모델링 및 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 능동 제어로직이 없어도 배터리는 시동 및 과도상태에서 다른 동력원에 비해 빠른 출력반응을 보였으며, 연료전지와 태양전지는 순항영역에서 주 전력 공급원의 역할을 수행함을 확인하였다. 비행 후 동지때 SOC는 24.2%이고, 하지에는 93%로 시스템 안정성 확보 및 효율적인 동력분배 차원에서 적정 SOC를 유지하기 위하여 능동 전력제어가 필요함을 알 수 있다.
본 연구에서 대상으로 삼은 순항 200 W급 전기동력무인기는 태양전지, 연료전지, 배터리를 동시에 주 전력원으로 사용한다. 각 전력원별 출력은 능동전력제어 방식에 의해 연료전지의 최대 출력을 제한한 상태에서 배터리의 적정용량을 유지하도록 각 전력원별 전력제어를 수행하게 된다. 능동전력제어 방식에 의한 각 전력원별 출력변동은 지상통합시험을 통해 확인하였다. 또한 연료전지의 최대출력제한이 전체 시스템의 출력변동에 미치는 영향을 실험적으로 확인하였으며, 연료전지의 최대출력값은 연료전지 시스템용 6직렬 소형 배터리의 과방전을 방지하기 위해서는 150W가 적절함을 확인하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제9권1호
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pp.100-110
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2008
It is not easy to monitor and identify all engine faults and conditions using conventional fault detection approaches like the GPA (Gas Path Analysis) method due to the nature and complexity of the faults. This study therefore focuses on a model based diagnostic method using Neural Network algorithms proposed for fault detection on a turbo shaft engine (PW 206C) selected as the power plant for a tilt rotor type unmanned aerial vehicle (Smart UAV). The model based diagnosis should be performed by a precise performance model. However component maps for the performance model were not provided by the engine manufacturer. Therefore they were generated by a new component map generation method, namely hybrid method using system identification and genetic algorithms that identifies inversely component characteristics from limited performance deck data provided by the engine manufacturer. Performance simulations at different operating conditions were performed on the PW206C turbo shaft engine using SIMULINK. In order to train the proposed BPNN (Back Propagation Neural Network), performance data sets obtained from performance analysis results using various implanted component degradations were used. The trained NN system could reasonably detect the faulted components including the fault pattern and quantity of the study engine at various operating conditions.
본 논문에서는 풍동 실험을 통해 측정한 소음 결과를 활용하여 실제 비행하는 기체에서 발생되는 소음수준을 예측하고 비행시험을 통해 검증하는 과정을 다루었다. 항공기의 환경소음 평가를 위해서는 일반적으로 국제민간항공기구(이하 ICAO)에서 규정한 절차에 따라 소음시험 및 평가를 수행하게 된다. 본 논문에서는 고정익 및 회전익(멀티콥터)의 특징을 모두 가지고 있는 복합형 기체에 적용이 가능한 환경 소음평가 방안과 실험을 통해 검증한 결과를 제시하였다. 고정익과 회전익 소형 무인기를 활용하여 풍동실험에서 측정한 소음시험 결과를 실제 비행 시험결과로 시뮬레이션 하는 과정을 제시하였다. 또한, ICAO에서 제시하는 비행 운용조건 및 소음 측정 방법을 고려하여 풍동실험을 통한 결과와 실 기체 비행시험을 모두 수행하여 항공기 소음인증을 위한 실효감각소음레벨(EPNL)을 예측 및 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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