• 제목/요약/키워드: Nonlinear systems

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현장시험에 의한 중성선 고조파 전류 측정, 모델링 및 수동필터 적용에 관한 연구 (A Study on the Measurements, Moldeling, and Passive Filter Application of Neutral Hormonic Currents by Field Tests)

  • 김경철;강윤모;이일무
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.103-111
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    • 2003
  • 교육용 건물에는 개인용 컴퓨터와 같은 비선형 부하가 증가하여, 중성선에는 많은 고조파 전류가 흐른다. 3상 4선식 배전 계통을 채용하는 중성선에 과다한 고조파 전류가 흐르면 중성선 도체 과열과 보호 시스템의 오동작등 많은 고조파 장해를 일으킨다. 본 논문에서는 현장에서 실측한 고조파 전류와 전압으로 고조파 해석용 3상 등가회로를 구성하였다. 실측한 값과 MATLAB으로 시뮬레이션한 값을 수치와 그래프로 비교 검토 하였다. 또한 중성선 고조파 전류 저감 대책으로 동조 수동 필터를 사례연구 시스템에 적용하여 고조파 저감 효과도 알아 보았다.

경사 감소 학습을 이용한 적응 PID 제어기 (Efficient Multicasting Mechanism for Mobile Computing Environment)

  • 박진현;전향식;최영규
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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    • pp.289-292
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    • 2005
  • 각종 산업기기에서 사용되는 PID 제어기는 단순한 구조와 모델링 오차에 대한 강인성으로 인하여 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 외란이 인가되거나 부하 특성이 비선형적으로 변화할 때에 적절한 이득과 성능을 얻기 어려워 고성능 제어 특성을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 구조가 간단하고, 시스템 파라메터의 변화에 강인한 적응 PID 제어기를 제안한다. 제안된 적응 PID제어기의 성능 평가를 위하여 비선형 DC 모터의 가변 속도제어에 적용하고, 결과를 모의실험을 통하여 보이고자한다.

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A Neural Network Aided Kalman Filtering Approach for SINS/RDSS Integrated Navigation

  • Xiao-Feng, He;Xiao-Ping, Hu;Liang-Qing, Lu;Kang-Hua, Tang
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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    • pp.491-494
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    • 2006
  • Kalman filtering (KF) is hard to be applied to the SINS (Strap-down Inertial Navigation System)/RDSS (Radio Determination Satellite Service) integrated navigation system directly because the time delay of RDSS positioning in active mode is random. BP (Back-Propagation) Neuron computing as a powerful technology of Artificial Neural Network (ANN), is appropriate to solve nonlinear problems such as the random time delay of RDSS without prior knowledge about the mathematical process involved. The new algorithm betakes a BP neural network (BPNN) and velocity feedback to aid KF in order to overcome the time delay of RDSS positioning. Once the BP neural network was trained and converged, the new approach will work well for SINS/RDSS integrated navigation. Dynamic vehicle experiments were performed to evaluate the performance of the system. The experiment results demonstrate that the horizontal positioning accuracy of the new approach is 40.62 m (1 ${\sigma}$), which is better than velocity-feedback-based KF. The experimental results also show that the horizontal positioning error of the navigation system is almost linear to the positioning interval of RDSS within 5 minutes. The approach and its anti-jamming analysis will be helpful to the applications of SINS/RDSS integrated systems.

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Tightly Coupled INS/GPS Navigation System using the Multi-Filter Fusion Technique

  • Cho, Seong-Yun;Kim, Byung-Doo;Cho, Young-Su;Choi, Wan-Sik
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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    • pp.349-354
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    • 2006
  • For robust INS/GPS navigation system, an efficient multi-filter fusion technique is proposed. In the filtering for nonlinear systems, the representative filter - EKF, and the alternative filters - RHKF filter, SPKF, etc. have individual advantages and weak points. The key concept of the multi-filter fusion is the mergence of the strong points of the filters. This paper fuses the IIR type filter - EKF and the FIR type filter - RHKF filter using the adaptive strategy. The result of the fusion has several advantages over the EKF, and the RHKF filter. The advantages include the robustness to the system uncertainty, temporary unknown bias, and so on. The multi-filter fusion technique is applied to the tightly coupled INS/GPS navigation system and the performance is verified by simulation.

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다변량 통계기법을 활용한 데이터기반 실시간 진단 (Data-based On-line Diagnosis Using Multivariate Statistical Techniques)

  • 조현우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.538-543
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    • 2016
  • 고품질의 제품과 조업 안전을 확보하기 위해서는 적절한 실시간 공정 감시 및 진단 시스템이 설치되어있는 것이 무엇보다 중요하다. 공정 감시 시스템과 결합된 신뢰도 높은 진단 시스템은 공정에서 발생한 특별한 사건이나 사고의 근본적인 원인과 공정 변수를 알려준다. 본 연구에서는 다변량 통계 분석과 분류기법에 기반한 공정진단 체계를 제시한다. 이 진단시스템은 비선형 데이터 표현과 필터링을 통한 지능적 데이터 표현으로 구성되어 있다. 진단 성능을 평가하기 위해 사례연구를 수행하였으며 다른 방법론과의 결과를 비교하기 위하여 진단 결과와 미래값 추정 방법을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 비교된 진단 방법론들에 비해 신뢰도 높은 진단 결과를 얻을 수 있었다.

고출력 증폭기의 비선형성 보상을 위한 메모리를 갖는 적응 데이터 사전왜곡기 (An Adaptive Data Predistorter with Memory for Compensation of Nonlinearities in High Power Amplifiers)

  • 이제석;조용수;임용훈;윤대희
    • 한국통신학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.669-678
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    • 1994
  • 본 논문에서는 QAM 신호를 전송하는 디지털 통신 시스템에서 고출력 증폭기(HPA)의 비선형성을 보상하기 위한 메모리 있는 데이터 사전왜곡 방법을 제안한다. 메모리 없는 HPA의 비선형성을 줄이기 위해 구현된 종래의 데이터 사전왜곡 방법에 비해, 본 논문에서 제안된 방법은 신호 성상도의 비선형 왜곡(warping)을 줄여 줄 뿐만 아니라 메모리 있는 전송 펄스 형성 필터로 인해 일어나는 심볼의 군집(cluster)을 원래의 심볼로 보상한다. 본 논문에서는 사전왜곡단의 메모리 크기를 줄이기 위해 QAM 신호 성상도의 대칭성을 고려하여 modulo-4 연산을 이용한다.

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MIMO 송신기에서 결합한 되먹임 신호에 기반한 디지털 전치왜곡 기법 (Digital Predistortion Technique for MIMO Transmitters)

  • 정의림
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37C권12호
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    • pp.1289-1295
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    • 2012
  • 본고에서는 MIMO 송신기에서 비선형 전력증폭기를 선형화하기 위한 디지털 전치왜곡 기법을 제안한다. 기존의 시스템에서는 각 전력증폭기에 한 개씩 되먹임 회로가 필요한 반면 본고에서 제안하는 전치왜곡 시스템은 전력증폭기 출력 신호를 모두 결합하여 한 개의 되먹임 회로만 가지는 특징이 있다. 따라서 기존 시스템에 비해 훨씬 간단한 구조를 가진다. 이러한 구조를 바탕으로 결합된 피드백 신호로부터 각 전력증폭기를 선형화하는 전치왜곡 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과에 의하면 제안된 방식은 각 전력증폭기에 하나씩 되먹임 회로를 구성한 기존 방식과 거의 동일한 선형화 특성을 보임을 확인하였다.

구동 시스템 시험을 위한 고성능 다이나모메터 제어 (A Highly Efficient Dynamometer Control For Motor Drive Systems Testing)

  • 김길동;신정렬;이한민;이우동
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.1291-1293
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    • 2004
  • The control method of programmable dynamometer for overall test of machine is to load the reference torque which is computed from torque transducer into motor under test. But the torque information detected from torque transducer have a lot of noise when the load torque of meter is a small quantity or changing. Thus, torque transducer must have a low pass filter to detect a definite torque information. But The torque delay generated by filter with torque transducer occur a torque trouble for moter torque of programmable dynamometer. Therefore, this kind of system could not perform dynamic and nonlinear load. In this paper, the control method using the load torque observer without a measure for torque transducer is proposed. The proposed system improved the problem of the torque measuring delay with torque transducer, and the load torque is estimated by the minimal order state observer based on the torque component of the vector control induction meter. Therefore, the torque controller is not affected by a load torque disturbance.

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자기 동적 신경망을 이용한 RCP 감시 시스템의 경보진단 (Alarm Diagnosis of RCP Monitoring System using Self Dynamic Neural Networks)

  • 유동완;김동훈;성승환;구인수;박성욱;서보혁
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제49권9호
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    • pp.512-519
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    • 2000
  • A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.

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구동기 고장과 불확실성으로 인한 성능 저하를 가지는 로봇 매니퓰레이터에 대한 강인한 적응 내고장 제어 (Robust Adaptive Fault-Tolerant Control for Robot Manipulators with Performance Degradation Due to Actuator Failures and Uncertainties)

  • 신진호;백운보
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제53권3호
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    • pp.173-181
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    • 2004
  • In normal robot control systems without any actuator failures, it is assumed that actuator torque coefficients applied at each joint have normally 1's all the time. However, it is more practical that actuator torque coefficients applied at each joint are nonlinear time-varying. In other words, it has to be considered that actuators equipped at joints may fail due to hardware or software faults. In this work, actuator torque coefficients are assumed to have non-zero values at all joints. In the case of an actuator torque coefficient which has a zero value at a joint, it means the complete loss of torque on the joint. This paper doesn't deal with the case. As factors of performance degradation of robots, both actuator failures and uncertainties are considered in this paper at the same time. This paper proposes a robust adaptive fault-tolerant control scheme to maintain the required performance and achieve task completion for robot manipulators with performance degradation due to actuator failures and uncertainties. Simulation results are shown to verify the fault tolerance and robustness of the Proposed control scheme.