A novel state of health estimation method for hybrid electric vehicle lithium battery using sliding mode observer has been presented. A simple R-C circuit method has been used for the lithium battery modeling for the reduced calculation time and system resources due to the simple matrix operations. The modeling errors of simple model are compensated by the sliding mode observer. The design methodology for state of health estimation using dual sliding mode observer has been presented in step by step. The structure of the proposed system is simple and easy to implement, but it shows robust control property against modeling errors and temperature variations. The convergence of proposed observer system has been proved by the Lyapunov inequality equation and the performance of system has been verified by the sequence of urban dynamometer driving schedule test. The test results show the proposed observer system has superior tracking performance with reduced calculation time under the real driving environments.
사람이 생활하는 환경에서 일반적인 휠베이스 이동(Mobility) 방식의 로봇은 장애물에 둘러싸여 로봇의 움직임에 있어 자유로운 주행 제약을 받게 된다. 장애물을 신속하게 회피하려면 회전과정 없이 단순히 좌우 이동만 하면 되는 홀로노믹(Holonomic) 시스템 특성의 이동로봇이 필요하다. 본 논문에서는 세 개의 옴니휠(Omni-Wheels)을 사용한 홀로노믹 이동로봇의 추적제어기를 개발한다. 옴니휠을 이용한 이동로봇은 시스템 파라미터의 불확실성(uncertainty)으로 인하여 선형 제어기로는 추적제어가 매우 어려운 상황이다. 그러므로 강인성이 탁월한 퍼지 제어기를 이용한 퍼지 적응 제어 기법을 설계하여 옴니휠 이동 로봇의 추적제어(tracking control) 성능을 높인다. 본 논문에서 제어 대상 시스템의 매개 변수의 불확실성에 강인한 퍼지 제어기를 병렬로 설계하고 시스템 인식(system identification)을 이용하여 대상 시스템이 특성 변화에 적절히 대처할 수 있는 적합한 퍼지 제어기를 선택한 후 피드백 제어를 실행하는 퍼지 다층 제어기(Fuzzy Multi-Layered Controller) 시스템을 이용한 적응 제어기법을 제시한다. 고전 적응 제어기와 기존 퍼지 적응 제어기의 문제점을 극복한 퍼지 적응 제어기를 도입하여 강인 제어기를 병렬로 설계하고 시스템 인식을 이용하여 대상 시스템의 특성 변화에 적절히 대처할 수 있는 적합한 퍼지 제어기를 선택한 후 피드백 제어를 실행하는 퍼지 다층 제어기(FMLC)를 제시한다.
Many articles have been published about a 2-degree of freedom model that includes the lateral and yaw motions for controller synthesis in intelligent transport system applications. In this paper, a 3-degree of freedom linear model that includes the roll motion is developed to design a robust steering controller for lane following maneuvers using ${\mu}$-synthesis. This linear perturbed system includes a set of parametric uncertainties in cornering stiffness and unmodelled dynamics in steering actuators. The state-space model with parametric uncertainties is represented in linear fractional transformation form. Design purpose can be obtained by properly choosing the frequency dependent weighting functions. The objective of this study is to keep the tracking error and steering input energy small in the presence of variations of the cornering stiffness coefficients. Furthermore, good ride quality has to be achieved against these uncertainties. Frequency-domain analyses and time-domain numerical simulations are carried out in order to evaluate these performance specifications of a given vehicle system. Finally, the simulation results indicate that the proposed robust controller achieves good performance over a wide range of uncertainty for the given maneuvers.
논문에서는 최근에 무선 센서 관련 연구에서 제안된 높은 정확도를 가진 센서 간의 클락 동기 기술을 멀티스태틱 레이더 시스템을 위한 무선 시간동기 알고리즘에 적용을 고려하고 특히 비가시선 상에 있는 노드들 간에 적용 될 수 없는 기존 이론의 한계를 극복하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 두 노드에서의 얻어진 타임 스탬프 관찰 결과 정보를 바탕으로 recursive robust least M-estimation (RLM) 기법을 이용하여 두 개의 센서 노드 간의 상대적인 클락 스큐(skew)와 위상 차이를 추정한다. 그 과정에서 NLOS 환경으로 인해 uplink와 downlink시에 발생하는 지연시간의 차이를 추적하여 억제시킴으로써 알고리즘의 성능 향상시킨다. 또한 mean square error (MSE)를 계산하여 알고리즘의 성능을 기존 maximum-liklihood (ML) 기법을 이용한 알고리즘과 비교 분석한다.
본 논문은 유연관절로봇의 추종성능과 정합과 비정합 외란 모두에 대한 강인성을 향상시키기 위한 강인한 제어기를 제안한다. 제안된 제어기는 백스테핑 외란관측기(DOB), 수동성기반 제어기(PBC)와 적분슬라이딩모드 제어기(ISMC)가 백스테핑기법 형태로 구성되어 있다. 백스테핑 DOB는 링크측의 비정합 외란을 고려하는데 사용되며 모터측의 기준입력을 제공하는 역할을 한다. IDA-PBC는 모터측의 추종제어를 수행하며 적분슬라이딩모드제어와 결합될 때 공칭제어기의 역할을 하며 전체 공칭제어시스템의 안정도를 보장받도록 한다. 반면에 적분슬라이딩모드제어는 정합조건을 만족시키는 모터측의 외란의 영향을 제거하는데 사용된다. 링크측의 제어기를 설계하는데 있어서는 PD타입의 임피던스제어기와 DOB가 결합됨으로써 강인한 제어특성과 함께 모터측의 기준입력에 적합한 연속적인 입력의 제공이 가능하도록 하였다.
이 연구에서는 Quantitative Feedback Theory(QFT) 기법을 이용한 승용디젤엔진의 커먼레일 압력제어 알고리즘을 제안하였다. 커먼레일 압력모델의 입력과 출력은 각각 Pressure Control Valve(PCV) 구동전류와 커먼레일 압력으로 정의하였고, Metering Unit(MeUn)이 커먼레일 압력에 미치는 영향은 모델 파라미터 불확실성으로 정의하였다. QFT 기법은 이러한 모델의 불확실성에 대하여 강건하면서도 정량적 요구사항을 만족할 수 있는 제어알고리즘 설계방법을 제시한다. 제안된 커먼레일 압력제어기는 목표 레일압력 추종성능과 안정성능이 확보되었으며, 인젝터에 의한 연료분사가 커먼레일 압력에 미치는 영향을 줄이기 위하여 외란제거성능(Disturbance Rejection)이 고려되었다. 설계된 제어 알고리즘은 엔진 동력계 실험을 통하여 검증하였으며, MeUn 구동전류와 연료분사량의 급격한 변화에 따른 제어알고리즘의 강건성과 외란제거성능을 검증하였다.
본 논문에서는 DRM(Digital Radio Mondiale) 수신기를 위한 고속 동기화 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 DRM 수신기에서 요구하는 고속 수신 성능을 만족시키기 위해 기존 동기화 방식에서 수행하는 초기 샘플링 주파수 동기과정을 생략하고 정수배 주파수(Integer Frequency) 동기 및 프레임(Frame) 검출을 수행한 후, 추적(Tracking) 과정에서 샘플링 주파수 동기를 수행한다. 샘플링 주파수 옵셋(Sampling Frequency Offset)이 포함된 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 복조 심볼로부터 프레임 옵셋을 추정하기 위해 참조셀(Reference cell)에 상관 기반 추정 알고리즘을 적용하고 그 성능을 분석하여 샘플링 주파수 옵셋에 강한 알고리즘을 선정한다. 제안된 구조는 DRM 수신 신호에 샘플링 주파수 옵셋이 존재하는 경우에도 초기 샘플링 주파수 동기화 과정에 소요되는 시간을 단축할 수 있으며, 참조셀간 차동 상관(Inter-cell Differential Correlation) 기법을 사용할 경우 초기 샘플링 주파수 옵셋의 영향에 강인함을 프레임 검출 모의실험을 통해 확인한다.
본 논문에서는 차세대 항행시스템인 ADS-B (automatic dependent surveillance - broadcast)의 성능 개선을 위해, 정보융합 기법을 제안하였다. ADS-B는 기존의 레이더에 비해 성능이 우수하지만, GNSS (global navigation satellite system) 정보에 의존하기 때문에 GNSS가 가지는 오차가 ADS-B 데이터에 포함된다. 본 논문에서는 이런 오차를 극복하기 위해 ADS-B의 데이터에 MLAT(multilateration)와 WAM (wide area multilateration)의 데이터를 융합하여 ADS-B의 성능을 개선하였다. 정보융합을 하면 기존의 데이터에 비해 정확성이 우수한 데이터를 얻을 수 있다. 기존의 정보융합 기법은 부 필터로 칼만필터나 IMM 필터를 사용하지만, 제안된 기법에서는 Robust IMM 필터를 사용하여 항공기 위치추적 성능을 향상시켰다. 또한 실제 ADS-B 데이터를 사용하여 시뮬레이션 결과 대비 신뢰도를 높였다.
본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 복합 컬러모델과 얼굴특정 정보를 이용하여 실시간으로 얼굴영역을 검출 추적하고 기울어진 얼굴영상을 보정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 컬러모텔을 사용하여 얼굴 후보영역을 검출하였다. 얼굴 후보영역에서 수평 수직 투영기법을 사용하여 얼굴을 검출하고 하우스도르프 정합 방법을 사용하여 얼굴을 추적하였다. 또한 검출된 얼굴영상으로부터 눈 특징자의 기울기 정보를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 주위환경 변화가 있는 실시간 얼굴검출과 추적 및 기울어진 얼굴인식에 강인하였다. 실험에서는 110개의 테스트 얼굴 영상을 사용하여 좋은 성능결과를 얻었다. 실험결과 얼굴검출과 얼굴추적율은 각각 92.27%와 92.70%를 나타내었고 얼굴 정보들로부터 90.0%의 얼굴인식율을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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