본 논문은 전동기 상수 추정 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 전동기 전압방정식을 차동식 형태로 전개한 수식에 기반한다. 차동식 형태를 이용함으로써 전동기 상수 추정시 사용되는 전압 정보에 존재하는 크기 오차인 데드타임의 영향을 배제한다. 전동기의 상수값은 전동기 제어 성능 향상을 위해서 필요할 때가 있다. 예를 들면 DTC(Direct Torque Control) 제어 기법에는 토오크 및 자속 크기의 연산시 전동기의 상수를 알아야한다. 다른 예로서 예측제어의 경우 지령치 전압 생성을 위해서는 정확한 전동기의 상수 값의 정보가 필요하다. 전동기의 상수는 구동 환경에 따라 변동하는 값이므로 부정확한 전동기 상수 사용시 제어 성능의 저하를 가져온다. 따라서, 정확한 전동기 상수의 추정이 필요하다. 제안하는 기법에서 전압차동식에 기초하여 추정되는 전동기 상수는 RLS(Recursive Least Square) 기법에 의해 구해진다. 본 연구에서는 단순 수식에 의한 형태로 전동기의 상수를 추정하지 않고, RLS 알고리즘을 적용하여 노이즈에 강인하게 전동기 상수를 추정한다. 표면 부착형 영구자석 전동기의 제어시스템에 적용하여 제안하는 기법의 타당성을 보인다.
본 논문에서는 대역확산 통신을 위하여 웨이브렛 패킷 영역에서 다중적응필터뱅크를 이용하여 간섭신호를 제거할 수 있는 적응간섭제거기를 제안하고 Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용하여 AWGN과 간섭채널에서 LMS와 RLS 적응알고리즘이 적용된 간섭제거기에 따른 대역확산통신시스템의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 기존의 적응필터인 LMS(Least Mean Square)와 RLS(Recursive Least Square)의 수렴속도의 향상과 안정성을 개선하기 위한 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 시간영역 LMS 알고리즘보다 상당히 빠른 수렴속도를 보일 수 있도록 설계하였다. RLS 알고리즘는 역행렬연산으로 인한 연산량이 많고 자기상관행렬이 positive definite 특성을 잃어버릴 경우 시스템이 수치적으로 불안정하게 되어 발산하는 단점이 있다. 이런한 단점을 보완하기 위해 제안된 알고리즘을 사용하였다. 기존의 알고리즘은 전력 정규화 과정에서 입력신호의 변환이 백색화가 완전히 이루어지지 않게 되어 자기상관행렬이 순수한 대각행렬이 되지 않는 단점을 지니고 있으나, 본 연구에서는 이러한 대각화 과정에서 좀더 많은 정보를 포함하도록 설계하였다. 아울러 제안된 알고리즘을 적응 등화기에 적용하여 수렴속도가 개선됨을 검증하였다.
이 논문에서는 신호 부공간을 이용한 미상 간섭 제거 기법을 제안하고 성능을 분석한다. 제안한 미상 적응 검파 방식은 적은 계산량으로 신호 부공간의 성분들을 추적하는 개선된 자연 멱 방법을 바탕으로 구현될 수 있다. 이 논문에서 수행한 이론적 분석에 의하면 이 방식의 성능은 정확한 공분산 행렬을 알고 있을 때 상관 제거 검파기와 성능이 동일하다. 또한, 공분산 행렬을 추정할 때는 점근적 결과를 분석한다. 모의 실험을 수행한 결과 기존의 적응 RLS MOE 검파기보다 우수한 성능임을 확인하였다.
본 연구에서, 우리는 상호신호 간 간섭 및 부가적인 백색 가우시안 잡음이 존재하는 디지털 펄스폭 변조 시퀀스에 대하여 추정하는 적응 최우 추정 채널로써 회귀 최소 자승 알고리듬을 유도였으며 회귀 최소 자승 알고리듬은 기존의 최소자승 알고리듬보다 수렴특성이 더 좋음을 알 수 있었다.
이 논문에서는 VHF 대역에서 동작하는 주파수도약 송신기의 전력증폭기를 선형화한다. 적응 전치왜곡기(adaptive predistorter)를 사용하여 애널리그 다항식 선형화기를 전치왜곡기로 사용한다. 수렴 소도를 높이기 위하여 전치왜곡기의 출력신호와 후처리기의 출력신호 사이의 오차가 글로벌 최소치에 접근하도록 RLS(recursive least square) 적응 앨거리듬을 적용한다. 실험결과 설계된 선형 전력증폭기의 ACP(Adjacent Channel Power)는 10 dB 개선된다.
본 논문에서는 가정모드(assumed mode) 방법과 Lagrange 방식을 이용하여 유연성 로봇 매니퓰레이터의 동력학 방정식을 구하였으며, 조인트 구동기를 포함한 유연성 로봇 매니플레이터에 대한 제어기를 설계를 하였다. 제어기는 매개변수 추정부와 적응제어기로 구성하였으며, 매개변수 추정부는 RLS알고리즘을 이용하여 ARMA예측모델의 매개변수를 추정하도록 하였다. 적응제어기는 기준모델(reference)과 최소예측오차제어기(minimum prediction controller)로 구성하였다.
In this paper, a novel RLS-based DOB (Recursive Least Squares Disturbance Observer) scheme is proposed to improve the performance of DOB for nominal model identification. A nominal model can be generally assumed to be a second order system in the form of a proper transfer function of an ARMA (Autoregressive Moving Average) model. The RLS algorithm for the model identification is proposed in association with DOB. Experimental studies of the balancing control of a one-wheel robot are conducted to demonstrate the feasibility of the proposed method. The performances between the conventional DOB scheme and the proposed scheme are compared.
다항식형 전치왜곡기를 이용한 적응 전치왜곡 선형화기의 새로운 구조를 제안한다. 제안된 선형화기에서는 전치왜곡을 포함한 대부분의 연산이 DSP(digital signal processor)로 수행된다. 전치 왜곡기의 출력신호와 후처리기 의 출력 신호 사이 의 오차를 최소화하기 위하여 RLS(recursive least squares) 앨거리즘을 적용한다. 씨뮬레이션 결과 ACPR(adjacent channel power ratio)이 대역 가장자리에서 40 dB 이상 개선된다. 선형화기의 수렴 및 재수렴 특성 역시 만족스러운 성능을 보인다.
이 논문에서는 DSP로 구현하기에 적합한 적응 전치왜곡 선형화기를 제안한다. 기존에 제안된 선형화기와 달리 애널러그 전치왜곡기를 사용하지 않고 DSP로 전치왜곡을 시행한다. 전치왜곡기의 출력신호와 후처리기의 출력신호사이의 오차가 글로벌 최소치에 접근하도록 RLS(recursive least square) 적응 앨거리즘을 적용한다. 제안된 선형화기에 대한 컴퓨터 씨뮬레이션 결과는 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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