UHF FRID 리더에서 태그 인식률을 향상시키기 위한 누설신호 상쇄회로 시스템을 제안하였다. 제안된 구조는 송/수신 신호의 전력 차이를 감지하는 전파환경 모니터링 블록과 누설신호를 상쇄시키는 누설신호 상쇄블록으로 구성되었다. Feed-forward 상쇄 방식을 기본으로 하여 방향성결합기, 디지털제어감쇄기, 위상천이기 등으로 구성된다. 누설신호 상쇄회로 시스템은 안테나와 리더 사이에 설치해서 기존 리더의 성능을 향상시킬 수 있다. 측정 결과 국내 UHF RFID 리더 표준에서 사용하는 주파수 대역에서 29.4~30.9dB의 누설신호 상쇄 효과를 얻었다.
In this work, an inverse dynamic control method is developed to enhance tracking performance of industrial robots, which effectively deal with the nonlinear dynamic interferential forces. In general, the DFF (Dynamic Feed-Forward) controller and the CTM (Computed-Torque Method) controller are used for dynamic control for industrial robots. We study on the practical issues for implementing these inverse dynamic controllers via simulations and experiments. We develop the dynamic models in two different ways. One is a model designed through Newton-Euler method for real time computation and the other is a model designed through SimMechanics for evaluating the developed controller via simulations. We evaluate the nominal performance and robustness of the controller via simulations and experiments using serial 4-DOF HyRoHILS (Hyundai Robot Hardware-In-the-Loop Simulation) system. The results show that the inverse dynamic controller is effective and practically useful for a real control structure.
본 논문에서는 불규칙하게 변화하는 혼합 잡음이 부가되는 추적 계통의 상태 추정을 위한 적응 추정계통을 제안하였다. 유한수(N)의 이산벡터를 혼합 잡음의 존재 가능한 크기의 범위로 설정하기 위하여 binomial분포, edge분포, binomial-edge혼합 분포, Tchebyscheff분포, Tchebyscheff-edge 혼합 분포 등 불규칙 분포시켰으며, zero detector와 data selector로 구성된 feed forward path를 기존의 적응추정 계통에 삽입시킴으로써 정확한 추정이 가능하였다. 이산 벡터를 불규칙하게 분포시킴으로써 불규칙하게 변화하는 어떠한 크기의 혼합잡음에도 적응 추정이 중단되지 않고 효율적으로 진행되는 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 얻었다.
Nowadays, due to various pollution sources, it is essential for environmental scientists to monitor water quality. Phytoplanktons form the end of the food chain in water bodies and are one of the most important biological indicators in water pollution studies. Chlorophyll-A, a green pigment, is found in all phytoplankton. Chlorophyll-A concentration indicates phytoplankton biomass directly. Therefore, Chlorophyll-A is an indirect indicator of pollutants, including phosphorus and nitrogen, and their refinement and control are important. The present study, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite images were used to estimate the chlorophyll-A concentration in southern coastal waters in the Caspian Sea. For this purpose, Multi-layer perceptron neural networks (NNs) were applied which contained three and four feed-forward layers. The best three-layer NN has 15 neurons in its hidden layer and the best four-layer one has 5 in each. The three- and four- layer networks both resulted in similar root mean square errors (RMSE), 0.1($\frac{{\mu}g}{l}$), however, the four-layer NNs proved superior in terms of R2 and also required less training data. Accordingly, a four-layer feed-forward NN with 5 neurons in each hidden layer, is the best network structure for estimating Chlorophyll-A concentration in the southern coastal waters of the Caspian Sea.
Recently may investigations have been studied on the high-speed machining by using machine tools. A CNC machine tool makes some tool path errors caused by software acceleration/deceleration. The faster a cutting feedrate is, the bigger the tool path errors are. Some known methods reduce these kinds of errors, but they make the total cutting time increased. This paper presents a feed-forward algorithm that can be generated by distorting the original tool path, and reduces the tool path errors and the total cutting time. The algorithm to generate a new tool path is represented as following; 1)calculating each distance of software acceleration/deceleration between two adjacent blocks, 2) estimating the distorted distance which is the adjacent-ratio-constant(k1, k2) multiply the distance of software acceleration/deceleration, 3) generating a 3-degree Bezier curve approximating the distorted tool path, 4) symmetrically transforming the Bezier curve about the intersection point between two blocks, and 5) connecting the transformed Bezier curve with the original tool path. The algorithm is applied to FANUC 0M. The study is to promote the high-precision machining and to reduce the total cutting time.
백색 잡음에 알 수 없는 크기를 갖는 바이어스와 충격성 잡음이 부가되어 혼입되는 상황에서 적절한 동작특성을 갖는 적응 추정 계통을 제안하였다 측정계통에 알 수 없는 바이어스가 인가되었을 때 R.L.Moose에 의해 제안된 적응 추정 이론에 Feed Forward Loop를 부가 삽입하여 충격성 잡음이 혼입되었을 때도 시간 변화 가중치(Time Varying Weights)의 합이 0이 되지 않고 적응 추정이 가능한 방법이다. 추정 기준 벡터의 요소 값들을 충분히 큰 값을 줄 수 있어 측정 신호에 부가된 어떤 크기의 바이어스와 충격성 잡음에도 적응 추정이 중단되지 않고 효율적으로 진행되는 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 얻었다.
다층신경회로망 구조의 재구성은 회로망의 일반화 능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제로 연구되어왔다. 본 논문에서는 신경회로망에 학습된 은닉 지식들을 추출하여 조합함으로써 신경회로망의 구조를 재구성하는 새로운 방법을 제안한다. 먼저, 각 노드별로 학습된 대표적인 지역 규칙을 추출하여 각 노드의 불필요한 연결구조들을 제거한 후, 이들의 논리적인 조합을 통하여 중복 또는 상충되는 노드와 연결구조를 제거한다. 이렇게 학습된 지식을 분석하여 노드와 연결구조를 재구성한 신경회로망은 처음의 신경회로망에 비하여 월등히 감소된 구조 복잡도를 가지며 일반적으로 더 우수한 일반화 능력을 가지게 됨을 실험결과로서 제시하였다.
This paper proposes a new reduction scheme of circulating current when two units of BESS (Battery Energy Storage System) are operated in parallel with conventional droop control. In case of using conventional droop, the terminal voltage of each BESS are not equal due to the unequal line impedance, which causes the circulating current. The operation performance of BESS is critically dependant on the circulating current because it increases system losses which causes the increasement of required system rating. This paper introduces a new reduction scheme of circulating current in which the terminal voltage difference of each BESS is compensated by adding feed-forward path of line voltage drop to the droop control. The feasibility of proposed scheme was first verified by computer simulations with PSCAD/EMTDC software. After then a hardware prototype with 5kW rating was built in the lab and many experiments were carried out. The experimental results were compared with the simulation results to confirm the feasibility of proposed scheme. Two parallel operating BESS with proposed scheme shows more accurate performance to suppress the circulating current than those with the conventional droop control.
본 논문에서는 저가 하드웨어 기반의 멀티로터용 비행제어 컴퓨터의 하드웨어 개발과 항법 및 제어 알고리즘의 설계 및 구현, 그리고 실제 비행실험을 통한 검증 과정을 서술하였다. 개발된 비행제어 컴퓨터는 마이크로컨트롤러를 통하여 멀티로터를 안정적으로 제어하며 통합된 Linux 컴퓨터를 활용하여 복잡한 임무에 대응이 가능하도록 설계되었다. 항법 해는 Complementary Filter를 통하여 500 Hz의 속도로 계산을 수행하고, 멀티로터의 운동모델을 기반으로 Observer를 설계, 측정 잡음을 크게 줄였다. 제어 알고리즘은 3차원 Curve Fitting을 통하여 얻은 Feed-forward Term을 사용하여 반응속도를 크게 향상시켰으며, 다수의 비행실험을 통하여 실제 상황에서 효과적으로 동작함을 확인하였다.
제어대상인 현수형 케이블의 수학적 모델을 구성하고 이것에 장력이 발생하는 교류서보 전동기의 수학적 모델을 구하였다. 제어방법은 제어대상의 동적 모델이 비선형 시변계이기 때문에 강인성이 있는 퍼지제어를 적용하고 차대가 움직이기 시작할 때 발생하는 오버슈트를 억제하기 위해서 피드포워드 제어를 도입하여 정장력 제어 시스템을 구성하였다. 시뮬레이션에 의해 그 유효성을 평가하였으며 양호한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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