본 논문은 부분방전(PD: Partial Discharge)의 패턴인식 확률 극대화를 목적으로 신경망(NN: Neural Network) 파라미터 중에서 은닉층 뉴런의 수, 모멘텀(momentum)의 Step size와 Decay rate 를 최적화하기 위하여 유전 알고리즘(GA: Genetic Algonthm)을 적응하였다. 실험적 연구의 대상으로서, GIS(Gas Insulated Switchgear)사고의 주요 원인으로 보고되어있는 결함들을 인위적으로 모의한 16개 Test cell을 이용하여 부분방전을 발생시켰다. 부분방전 신호는 본 연구팀이 개발한 센서를 이용하여 검출되어 데이터베이스가 구축되어 그로부터 추출된 학습 데이터들의 학습에 다음과 같은 5가지 신경망 모델이 적응되었다: Multilayer Perception (MLP), Jordan-Elman Network (JEN), Recurrent Network (RN), Self-Organizing Feature Map (SOFM), Time-Lag Recurrent Network (TLRN). 유전 알고리즘 적용 효율성을 분석하기 위하여 동일한 데이터를 이용하여 다음과 같은 두 가지 방법을 적용한 결과를 상호 비교하였다. 우선 상기 선택된 모델만 적용하였고 다근 하나는 상기 모델과 Genetic Algorithm이 동시에 적용되었다. 모든 모델에 대하여 학습오차와 패턴 분류 확률을 비교한 결과, 유전 알고리즘 적응 시 부분방전 패턴인식 확률이 향상되었음이 확인되어 향후 신뢰성 있는 GIS 부분방전 진단기술에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
자율운항선박 관련 기술개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나, 통신, 사이버 보안, 긴급대처능력 등 기술적으로 해결되지 못한 문제들이 아직 많이 남아있기 때문에, 자율운항선박이 상용화되기까지는 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술적으로 완전하지 않은 자율운항선박의 대체 방안으로 한 척의 리더 선박과 여러 척의 추종 선박을 하나의 그룹으로 묶어 항해하는 선박 그룹항해시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 리더 선박이 항행을 개시하면 추종 선박은 리더 선박의 항행 경로를 자율적으로 추종하며, 경로 추종을 위해 PD 제어를 적용하였다. 또한, 각 선박들은 충돌방지를 위해 안전거리를 유지하면서 일직선 형태로 항해한다. 선박 간의 안전거리유지는 속력 제어를 통해 구현된다. 선박 그룹항해시스템의 유효성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에 사용된 선박은 관련 데이터가 공개되어 있는 KVLCC2의 L-7 모델이며, 선박조종운동에는 일본조선학회에서 제안한 MMG standard method를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 리더 선박은 미리 정해진 항로를 따라 항해하였으며, 추종 선박은 리더 선박의 경로를 따라 항해하였다. 세 척의 선박은 시뮬레이션 중 일직선 형태를 유지하였으며, 선박 간 안전거리를 유지하는 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 선박 그룹항해시스템은 자율운항선박의 문제점들을 해소하는 항행시스템으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
전력시스템의 비정상적 동작에 의한 열적 현상을 감지하기 위하여 준분배형 광섬유격자 온도센서를 구현하였다. 2개의 기준격자와 4개의 센서격자를 사용하고, Fabry-Perot 가변파장필터를 사용하여 반사파장의 변화를 측정함으로써 각 센서 위치에서의 온도변화를 관측하였다. 측정의 정밀도를 높이기 위하여 광검출기의 신호를 가우시안 cure-fitting 알고리즘으로 처리한 후 계산된 파형에서 피크를 검출하였다. 실험을 통하여 기존의 피크검출방식에 비하여 높은 정밀도를 얻었으며, 반사 스펙트럼이 왜곡된 광섬유격자 센서의 출력검출에서도 뛰어난 오차보상 특성을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 2 Hz의 대역폭에서 $0.3^{\circ}C$의 정밀도를 얻었고, thermocouple 기준온도계와 비교한 온도측정실험에서 약 0.37 %의 선형화오차를 확인할 수 있었다.
T his paper presents the lateral and longitudinal control algorithm for the driving of a 4WS AGV(Automated Guided Vehicle). The control law to the lateral and longitudinal control of the AGV includes adaptive agin tuning ability, that is the controller gain of the gravity compensated PD controller can be changed on a real-time. The gain tuning law is derived from the Lyapunov direct method using the output error of the reference model and the actual model, And to show the performance of the presented lateral and longitudinal control algorithm, we simulate toe nonlinear AGV equations of the motion by deriving the Newton-Euler Method, The read path is from quay yard area to docking position in loading yard area. The quay yard area is where the quay crane loads the container to the AGV and the docking position is where the container is transferred to the gantry crane. The road types are constructed in a straight line and J-turn. When driving the straight line, the driving velocity is 6㎧ and the J-turn is 3㎧.
The paper presents the dynamic characteristics of a rotor-bearing system supported by an actively controlled hydrodynamic journal bearing. The proportional. derivative and integral controls are adopted for the control algorithm to control the hydrodynamic journal bearing with an axial groove. Also, the cavitation algorithm implementing the Jakobsson-Floberg-Olsson boundary condition is adopted to predict cavitation regions in the fluid film more accurately than conventional analysis, which uses the Reynolds condition. The speed at onset of instability of a rotor-bearing system is increased by both proportional and derivative control of the bearing. The proportional control increases the stability threshold without affecting the whirl ratio. However, for the derivative control of the bearing, increase of stability threshold speed is accompanied by a parallel reduction of the whirl ratio. The integral control has no effect on stability characteristics of hydrodynamic journal bearing. The PD-control is more effective than proportional or derivative control. Results 7how the active control of bearing can be adopted for the stability improvement of a rotor-bearing system.
본 논문은 3상 일괄형 GIS의 부분방전 진단을 위해 새롭게 개발한 진단 알고리즘에 관한 것이다. 진단 알고리즘 개발을 위해, 먼저 실시간 부분방전 데이터를 행벡터 및 열벡터로 구성하고 각각의 벡터에서 통계 특징량 및 질감 특징량을 추출하였다. 다음으로 이들 특징량을 GA-NN(Genetic Algorithm - Neural Network) 학습에 적용하여 진단 알고리즘을 구성하였다. 또한 진단 알고리즘의 위상독립성은 부분방전 신호의 위상변화에 관계없이 진단결과가 일치하는 것을 확인함으로써 검증하였다. 개발한 진단알고리즘의 실증 평가를 위해, 부분방전이 발생되고 있는 국내 3상 일괄형 GIS 변전소에 적용하였다. 적용 결과, 위상에 관계없이 부분방전 발생원을 정확히 진단함을 확인하였고, 이를 통해 개발 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
An essential ingredient in precision machining is a positioning system that responds quickly and precisely to very small input signal. In this paper, two different positioning systems were presented fot the precision positioning control. The one is a friction drive system, the other is a ballscrew system. The friction drive system was composed of an air sliding guide and a friction drive. The ballscrew system was made of a ballscrew and a linear guide. Nonlinear behaviors of the given systems tend to make the system inaccurate. The paper looked at the phenomena that has caused the positioning error. These apparently nonlinear phenomena can be attributed mainly to the presence of the nonlinear friction and slip effect plus the dynamic change from the microdynamic to the macrodynamic and form the macrodynamic to the microdynamic. For the control of the positioning system, the control algorithm based on a neural network is suggested. The FEL(Feedback Error Learning) controller can learn the inverse dynamics of a nonlinear system by using the neural network controller, and stabilize the system by a linear controller. In the experiment, PTP control is implemented withen the maximum error of 0.05 .mu.m ~0.1 .mu. m when i .mu.m step reference input is applied and that of maximum 1 .mu. m when 100 .mu.m step reference input is given. Sinusoidal inputs with the amplitude of 1 .mu.m and 100 .mu. m are used for the tracking control of the positioning system. Experimental results of the proposed algorithm are shown to be superior to those of conventional PD controls.
전력설비의 비정상적인 온도변화를 감시할 목적으로 10개의 광섬유격자를 이용하여 $1[^{\circ}C]$ 이내의 온도분해능을 가지는 준분배형 광섬유 온도센서를 제작하였다. 파장가변 FP 필터를 스캔하여 얻어지는 PD 출력파형의 피크위치를 검색하여 광섬유격자 센서의 출력변화를 읽어내었고, 가우시안 line-fitting 알고리즘으로 광섬유격자의 반사스펙트럼 왜곡에 의한 영향을 보상하고 정밀도를 향상시켰다. 제작한 센서시스템과 기준 온도계로 사용한 thermocouple 간의 측정값 오차는 1[%] 이내이며, 선형화 오차는 약 0.37[%]으로 측정되었다.
본 논문에서는 무인 쿼드콥터의 자율 비행 제어를 위해 기반이 되는 위치 인식을 위하여 EKF-SLAM 기반 위치추정 알고리즘을 제안하고 이를 쿼드콥터의 궤적 추종 제어에 적용하여 시뮬레이션을 통해 위치 추정의 성능과 이를 통한 궤적 추종의 결과를 검증하였다. 쿼드콥터의 EKF-SLAM 기반 위치 추정을 위해 쿼드콥터 비행 동역학 모델을 수립하고 이를 기반으로 EKF-SLAM의 운동 모델 및 관측 모델을 유도하였으며 궤적 추종을 위한 쿼드콥터의 수평제어와 자세제어를 위해 PD 제어기를 적용하였다. 본 논문에서는 다양한 궤적 및 랜드마크 환경에 대해 EKF-SLAM 기반 위치 추정 성능을 시뮬레이션함으로써 EKF-SLAM을 이용한 위치 추정 기반 궤적 추종 제어의 성능을 확인하였다.
프랙탈 축소변환 알고리즘을 이용하여 부호화된 영상의 복원은 일반적으로 임의의 초기영상에 대하여 축소변환을 반복적으로 수행하여 영상이 충분히 수렴할때 얻어지는 끌개영상을 구하는 과정을 거쳐 이루어 진다. 본 연구를 통하여 Monro 및 Dudbridge에 의하여 제안된 알고리즘 같이 부호화될 치역블럭에 대한 정의역블럭이 고정되어 있을 경우 복원과정에서 얻어지는 끌개영상은 해석적으로 유도됨을 보였고 이를 이용하여 반복과정없이 끌개영상을 얻을 수 있었다. 여러 테스트 영상들에 대하여 모의실험 결과 제안된 해석식을 이용하여 영상복원을 수행할 경우 기존의 방법보다 약 5배 정도 영상 복원 속도가 증가하였다. 유도된 해석식을 이용할 경우 QCIF 포맷의 동영상에 대한 실시간 복호화가 PC에서 소프트웨어적으로 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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