Recently, a permanent magnet synchronous motor of middle and small-capacity has high torque, high precision control and acceleration / deceleration characteristics. But existing control has several problems that include unpredictable disturbances and parameter changes in the high accuracy and rigidity control industry or nonlinear dynamic characteristics not considered in the driving part. In addition, in the drive method for the control of low-vibration and high-precision, the process of connecting the permanent magnet synchronous motor and the load may cause the response characteristic of the system to become very unstable, to cause vibration, and to overload the system. In order to solve these problems, various studies such as adaptive control, optimal control, robust control and artificial neural network have been actively conducted. In this paper, an incremental encoder of the permanent magnet synchronous motor is used to detect the position of the rotor. And the position of the detected rotor is used for low vibration and high precision position control. As the controller, we propose augmented state feedback control with a speed observer and first order deadbeat disturbance observer. The augmented state feedback controller performs control that the position of the rotor reaches the reference position quickly and precisely. The addition of the speed observer to this augmented state feedback controller compensates for the drop in speed response characteristics by using the previously calculated speed value for the control. The first order deadbeat disturbance observer performs control to reduce the vibration of the motor by compensating for the vibrating component or disturbance that the mechanism has. Since the deadbeat disturbance observer has a characteristic of being vulnerable to noise, it is supplemented by moving average filter method to reduce the influence of the noise. Thus, the new controller with the first order deadbeat disturbance observer can perform more robustness and precise the position control for the influence of large inertial load and natural frequency. The simulation stability and efficiency has been obtained through C language and Matlab Simulink. In addition, the experiment of actual 2.5[kW] permanent magnet synchronous motor was verified.
현재 가동 중인 월성 원자력 발전의 핵연료 교체로봇 시스템을 살펴보면 핵연료 교환에 필요한 구동압력 제어를 위해 PI제어기를 사용한다. PI제어는 구조가 간단하고 이득 설정을 통해 시스템 요구조건에 만족하는 제어 성능을 낼 수 있지만 밸브와 관로 등의 파라미터 변화로부터 적절한 이득 변경 없이 안정한 제어가 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PI제어기 이득을 동적으로 변경 하거나 PI제어기 출력을 보상하도록 제어기를 구성하는 것이 바람직하다. 본 연구개발의 목적은 파라미터 변화에도 안정한 제어가 가능하도록 제어기를 설계하여 오차와 진동현상을 줄이는데 있다. 제안한 PI/NN제어 기법은 PI제어기와 신경회로망 제어기를 병렬 결합한 구조로 신경회로망 제어기가 PI제어기 출력을 보상하여 파라미터 변화에 강인하도록 설계 하였다. 제어기의 성능평가를 위해 직접 실 공정에 테스트하기가 힘들기 때문에 공정의 특성을 반영하여 모델링한 시뮬레이터를 개발하였고, 시뮬레이션 결과를 실 공정데이터와 비교하여 공정 특성을 모사함을 보였으며, 파라미터 변화에 PI/NN제어기가 오차 및 진동현상을 줄이는 것을 확인 하였다. 또한, 실 공정에서 사용 중인 PI제어기를 주 제어기로 사용하면서 파라미터 변화에 대한 비선형성을 보상하는 제어기 역할을 하기 때문에 신경회로망을 단독으로 사용하였을 때 보다 더 신뢰성 있고 안정적인 제어가 가능하다.
본 논문에서는 이동통신채널에서 발생하는 간섭현상을 제거하기 위한 적응형 채널추정(adaptive channel estimate) 알고리듬을 제안하였다. 기존 LMS 알고리듬은 입출력사이 오차를 줄이기 위해 사용하는 첫 기준신호의 선택에 따라 수렴속도와 오차정확도에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서 제안한 적응형 채널추정 알고리듬은 간섭신호와 유사한 기준신호를 정하기 위해 LMS 알고리듬을 수행하기 전에 병렬의 컨볼루션 연산을 수행한다 컨볼루션 연산을 통해 출력된 신호는 채널의 지연시간과 진폭특성을 가지고 있어 간섭신호와 유사한 특성을 가진다. 제안된 알고리듬의 성능평가는 이동통신환경과 유사한 Jake's 모델에 Doppler 주파수는 130 Hz, Random한 5개의 경로가 존재하는 Rayliegh 다중경로 채널환경에서 실험하였다. 모의실험결과 기존 LMS 알고리듬은 데이터 150개를 반복 수행함으로써 약 -40 dB의 제곱오차수렴을 보였고 제안한 적응형 채널추정 알고리듬은 데이터 200개를 반복 수행함으로써 약 -80 dB의 제곱오차수렴을 보였다. 데이터의 반복연산에 따른 수렴속도는 다소 증가하였으나 제곱오차정확도는 약 40 dB의 우수한 개선특성을 보였다.
대화형 멀티 미디어 서비스와 요구 오차율에 따라 상향속도와 광송신전력을 설정하는 광가입자망에서 시스템의 단순화 및 상향속도 개선을 위해 임계치의 설정을 분석한다. 상향과 하향 데이터 속도비가 1:1/2, 1:1/4, 1:1/8, 1:1/16인 맨체스터 부호로 코딩된 하향신호의 재변조를 이용한 비대칭 광 가입자망에서 4가지 하향 데이터의 형태에 따라서 재변조한 상향신호의 평균오차율을 이론적으로 분석하여, 매트랩을 이용한 시뮬레이션으로 수치 결과를 분석한다. 상하향 데이터 속도비가 1:1/16, 1/8 및 1/4 의 경우 광수신전력에 관계없이 최적 임계치를 사용한 광수신기 보다 성능을 크게 악화시키지 않고 임계치가 1/2인 종래의 광수신기를 적용할 수 있음을 알 수 있다. 상하향 데이터 속도비가 1:1/2의 경우 광 수신기의 임계치를 1/3로 고정시키고 평균 광수신전력이 증가하면 최적 임계치를 사용한 광수신기 보다 성능을 크게 악화시키지 않음을 알 수 있다.
목적 : 본 논문에서는 DIR 영상을 이용하여 두뇌의 피질두께측정 연구를 수행하는 한편 평행 영상기법 중 하나인 GRAPPA (generalized autocalibrating partially parallel acquisitions)를 이용하여 GRAPPA 인자 (reduction factor, R)가 2일 때와 평행 영상기법을 이용하지 않았을 때의 결과 비교를 통해 3D DIR 영상의 획득시간 단축 가능성을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 3.0T 자기공명영상장치 (Siemens Tim Trio MRI scanner)의 3D DIR 펄스열을 이용하여 6명(남자 3명, 여자 3명, $25.33{\pm}2.25$살)의 정상인 뇌에 대한 3차원 영상을 얻었다. GRAPPA 시뮬레이션은 R=2 일 때를 가정하여 수행되었고 두뇌 피질두께측정을 위해 Analyze 9.0과 Freesurfer v.4.3.0 프로그램을 사용하였다. 결과로 얻은 데이터를 T-검증을 이용하여 비교분석 하였다. 결과 : GRAPPA 기법을 통하여 복원한 영상이 잡음이 증가하는 경향을 보였으나 두뇌 피질두께 측정에는 별다른 영향을 미치지 않았다. 통계분석을 통해 비교한 결과 대부분의 두뇌 영역에서 참조영상과 GRAPPA 기법을 이용한 영상의 차이가 유의하지 않았다. 결론 : 피질두께측정 연구에 있어서 3D DIR영상의 문제점 중 하나는 긴 영상획득시간이다. 따라서 평행영상 기법 중 하나인 GRAPPA 영상기법을 적용하면 피질두께측정 연구결과의 큰 차이없이 영상 획득 시간을 단축시킬 수 있다.
파력발전은 파도의 위치에너지와 운동에너지를 이용한 발전방식으로 본 논문에서는 선형동기발전기를 이용한 파력발전시스템에 대하여 연구를 진행하였다. 파력 발전시스템을 분석하기 위해서는 부이의 운동과 부이와 연결과 발전기의 운동을 모델링하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 발전시스템의 분석을 위하여 선형발전기와 컨버터 시스템의 모델링을 진행하였다. 선형발전기와 컨버터 시스템의 전압 방정식 및 부이의 운동방정식을 이용하여 2상 회전좌표계에서의 벡터제어기법을 적용하여 댐핑기반의 제어기 구성을 제안한다. 파도 에너지로부터 전기에너지를 추출하기 위해서 파력발전기의 전류제어를 통해 댐핑을 적절히 조절할 수 있는 벡터제어기법 구성에 대해 제안한다. 최종적으로 제안된 제어기의 검증을 위하여 MATLAB/Simulink를 이용한 2상 회전좌표계에서의 벡터제어기의 시뮬레이션을 수행하였으며 선형 발전기 축소모델와 PCS 축소모델을 통한 실험을 수행하였다.
역 RZ 부호로 코딩된 하향신호의 재변조를 이용하여 수신단에서 필터의 대역폭을 줄이기 위하여 상향신호가 저속인 비대칭 2.5Gbps/622Mbps 수동 광가입자 망을 제안한다. 하향 데이터의 형태에 따른 재변조한 상향신호의 평균오차율을 이론적으로 분석하고, 매트랩을 이용한 시뮬레이션을 통하여 최적 임계치에 의한 수신감도를 분석한다. 수신신호의 평균오차율을 $10^{-12}$미만으로 얻기 위해서는 수신전력이 약 -26dBm 이상 요구되며, 임계치의 최적치는 0.33으로 설정이가능하여 임계치가 0.5인 종래의 수신기를 사용하는 경우보다 수신감도가약 3dB 개선되는 것을 알 수 있다. 제안 시스템은 임계치의 제어가 불필요하고, 광 네트워크 유니트에서 광원 및 광선로 단국장치에서 제어회로를 제거할 수 있어, 비대칭 쌍방향 데이터 전송에 유용한 방식임을 알 수 있다.
본 논문에서는 혈중 목표 농도 자동 조절기(Target-controlled infusion system. TCI)를 개발하는 것으로써, 마취의가 혈중 목표 농도를 설정하면 사용약제의 약동학적 모델링에 의해서 주입속도를 자동적으로 계산하여 마취의 깊이를 예측하는 약동학적 모델의 수립과 검증 방법을 설명한다. 정확한 약동학적 모델의 구축은 시스템의 성능에 큰 영향을 미치므로 먼저 PART 1에서는 약동학적 모델을 구축하되 3-콤파트먼트 모델과 4-콤파트먼트 모델로 해석하였다. 기존의 TCI에서 사용하고 있는 3-콤파트먼트 모델에 가상의 효과처 구획(Effect Site Compartment)을 만들고 이를 네 버내 구획으로 가정한 4-콤파트먼트 모델(Four-Compartment Model)을 수립하였고, matlab 5.0을 이용하여 비교 분석하였다. 모델은 혈중 목표 농도 주입(Plasma Targeting)과 효과처 목표 농도 주입(Effect Site Targeting), 혈중 농도 유지를 위한 주입율 계산과 기타 마취 상태를 추정하는 정보를 포함한다. 시뮬레이션의 결과를 바탕으로 4-콤파트먼트 모델을 디지털 z-변환을 거쳐 디지털시그널프로세서에 프로그램하고 TCI시스템의 적용가능성을 평가하였다. 정맥 마취용 TCI는 오동작에 대한 검증이 반드시 요구되므로 구축한 모델링에 대한 시뮬레이션의 평가 방법을 설정하였다. 기존의 TCI시스템과는 달리 약동학적 약물 전달 속도 상수(k-파라미터)를 독립적으로 조절할 수 있는 기능이 추가되어 다양한 약제의 사용이 가능할 뿐만 아니라 새로운 약동학적 모델의 개발과 평가에 기여하게 되고, 환자의 체형과 병명에 따른 약동학적 모델의 변화에 대응할 수 있게 하였다.
The purpose of this study was to predict the failure or success of the Snatch-lifting trial as a consequence of the stand-up phase simulated in Kane's equation of motion that was effective for the dynamic analysis of multi-segment. This experiment was a case study in which one male athlete (age: 23yrs, height: 154.4cm, weight: 64.5kg) from K University was selected The system of a simulation included a multi-segment system that had one degree of freedom and one generalized coordinate for the shank segment angle. The reference frame was fixed by the Nonlinear Trans formation (NLT) method in order to set up a fixed Cartesian coordinate system in space. A weightlifter lifted a 90kg-barbell that was 75% of subject's maximum lifting capability (120kg). For this study, six cameras (Qualisys Proreflex MCU240s) and two force-plates (Kistler 9286AAs) were used for collecting data. The motion tracks of 11 land markers were attached on the major joints of the body and barbell. The sampling rates of cameras and force-plates were set up 100Hz and 1000Hz, respectively. Data were processed via the Qualisys Track manager (QTM) software. Landmark positions and force-plate amplitudes were simultaneously integrated by Qualisys system The coordinate data were filtered using a fourth-order Butterworth low pass filtering with an estimated optimum cut-off frequency of 9Hz calculated with Andrew & Yu's formula. The input data of the model were derived from experimental data processed in Matlab6.5 and the solution of a model made in Kane's method was solved in Matematica5.0. The conclusions were as follows; 1. The torque motor of the shank with 246Nm from this experiment could lift a maximum barbell weight (158.98kg) which was about 246 times as much as subject's body weight (64.5kg). 2. The torque motor with 166.5 Nm, simulated by angular displacement of the shank matched to the experimental result, could lift a maximum barbell weight (90kg) which was about 1.4 times as much as subject's body weight (64.5kg). 3. Comparing subject's maximum barbell weight (120kg) with a modeling maximum barbell weight (155.51kg) and with an experimental maximum barbell weight (90kg), the differences between these were about +35.7kg and -30kg. These results strongly suggest that if the maximum barbell weight is decided, coaches will be able to provide further knowledge and information to weightlifters for the performance improvement and then prevent injuries from training of weightlifters. It hopes to apply Kane's method to other sports skill as well as weightlifting to simulate its motion in the future study.
본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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