본 논문에서는 효율적인 다물체 시스템의 동역학 해석을 위해 조인트 좌표계 기반의 부분시스템 합성방법을 위한 내재적 적분기법을 개발하였다. 부분시스템 합성방법의 내재적 적분기법을 검증하기 위해, 동일 구조를 갖는 6 개의 독립적인 현가 부분시스템으로 이루어진 무인 로봇 차량에 적용하였다. 내재적 적분기법의 복잡한 시스템 자코비언을 효율적으로 생성하기 위해 기호연산법을 도입하였다. 제안한 방법의 검증을 위해 험지주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 일반적인 내재적 적분기법 모델과 그 결과를 비교하였다. 또한 효율성을 확인하기 위해 해석 시간을 비교하였다.
Hybrid simulation (HS) is a versatile tool for structural performance evaluation under dynamic loads. Although real structural responses are often multiple-directional owing to an eccentric mass/stiffness of the structure and/or excitations not along structural major axes, few HS in this field takes into account structural responses in multiple directions. Multi-directional loading is more challenging than uni-directional loading as there is a nonlinear transformation between actuator and specimen coordinate systems, increasing the difficulty of suppressing loading error. Moreover, redundant actuators may exist in multi-directional hybrid simulations of large-scale structures, which requires the loading strategy to contain ineffective loading of multiple actuators. To address these issues, lately a new strategy was conceived for accurate reproduction of desired displacements in bi-directional hybrid simulations (BHS), which is characterized in two features, i.e., iterative displacement command updating based on the Jacobian matrix considering nonlinear geometric relationships, and force-based control for compensating ineffective forces of redundant actuators. This paper performs performance validation and application of this new mixed loading strategy. In particular, virtual BHS considering linear and nonlinear specimen models, and the diversity of actuator properties were carried out. A validation test was implemented with a steel frame specimen. A real application of this strategy to BHS on a full-scale 2-story frame specimen was performed. Studies showed that this strategy exhibited excellent tracking performance for the measured displacements of the control point and remarkable compensation for ineffective forces of the redundant actuator. This strategy was demonstrated to be capable of accurately and effectively reproducing the desired displacements in large-scale BHS.
전기 임피던스 단층촬영 기법은 전극들을 통해 전류를 주입하고 이에 유기되는 전압을 측정한 후, 이들 데이터를 기반으로 내부의 도전율 분포를 영상으로 복원하는 방법이다. 이 논문에서는 기존의 Gauss-Newton 방법의 역행렬 항목의 차원을 도메인의 원소의 개수가 아닌 데이터의 개수의 차원으로 바꿔줌으로써, 관심 도메인 내부의 도전율 분포를 보다 빠르게 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 자코비안 행렬의 대각성분의 최소-최대를 이용하여 조정인자를 계산하는 방법을 함께 제안하였다. 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안한 방법의 복원 성능을 비교분석하였다.
본 논문은 전력계통 운용에 관한 합리적인 유효전력 및 무효전력 제어방법을 제시한 논문으로 무효전력 제어에 퍼지 선형계획법을 적용하여 목적함수의 값을 최소화하고 전체 계산시간을 단축시키고 운용의 융통성을 주기 위하여 시도한 논문으로 본 논문의 특징은 다음과 같다. 1) 유효전력 제어는 선로손실을 고려한 전력수급 평형식으로서 B정수를 이용하지 않고 전력 조류 방정식의 쟈코비 행렬의 스파스한 성질을 이용하여 간단히 계산하고 Lagrange함수법을 이용함으로써 계산시간을 단축시키고 기억용량을 대폭 경감시킬 수 있으며 반복계산을 하지 않고 직접 발전기의 최적부하 배분량을 결정할 수 있다. 2) 무효전력 제어시에도 목적함수로서는 총 선로손실을 취하지 않고 발전소의 총 연료비를 취하여 이를 최소화함으로써 보다 합리적인 경제성을 도모하였다. 또 이때 필요한 제어변수에 대한 발전기 출력시 모선전압의 감도행렬의 계산은 조류 방정식의 쟈코비 행렬의 스파스한 성질을 충분히 이용하여 계산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 3) 특히 무효전력 제어시에는 많은 함수형 부등식 제약조건을 즉 모선전압의 상하한 제약조건을 일정한 값으로 고정하지 않고 어떤 허용 변동폭을 주어 조건을 완화하는 퍼지 선형계획법을 적용하므로써 확정적인 제약을 갖는 일반 선형계획법을 적용할 때보다 유리한 점이 확인되었다.
얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.
The flyback converter, which can be regarded as a nonlinear time-varying system, has complex dynamics and nonlinear behaviors. These phenomena can affect the stability of the converter. To simplify the modeling process and retain the information of the output capacitor branch, a special sampled-data model of a peak current-mode (PCM) controlled flyback converter is established in this paper. Based on this, its dynamic behaviors are analyzed, which provides guidance for designing the circuit parameters of the converter. With the critical stability boundary equation derived by a Jacobian matrix, the stable operation range with a varied output capacitor, proportional coefficient of error the amplifier, input voltage, reference voltage and slope of the compensation ramp of a PCM controlled flyback converter are investigated in detail. Research results show that the duty ratio should be less than 0.5 for a PCM controlled flyback converter without ramp compensation to operate in a stable state. The stability regions in the parameter space between the output capacitor and the proportional coefficient of the error amplifier are enlarged by increasing the input voltage or by decreasing the reference voltage. Furthermore, the ramp compensation also can extend to the stable region. Finally, time-domain simulations and experimental results are presented to verify the theoretical analysis results.
Zhou, Zhiyu;Hu, Yanjun;Ji, Jiangfei;Wang, Yaming;Zhu, Zefei;Yang, Donghe;Chen, Ji
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2529-2551
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2022
Visual servoing (VS) based on the Kalman filter (KF) algorithm, as in the case of KF-based image-based visual servoing (IBVS) systems, suffers from three problems in uncalibrated environments: the perturbation noises of the robot system, error of noise statistics, and slow convergence. To solve these three problems, we use an IBVS based on KF, African vultures optimization algorithm enhanced extreme learning machine (AVOA-ELM), and fuzzy logic (FL) in this paper. Firstly, KF online estimation of the Jacobian matrix. We propose an AVOA-ELM error compensation model to compensate for the sub-optimal estimation of the KF to solve the problems of disturbance noises and noise statistics error. Next, an FL controller is designed for gain adaptation. This approach addresses the problem of the slow convergence of the IBVS system with the KF. Then, we propose a visual servoing scheme combining FL and KF-AVOA-ELM (FL-KF-AVOA-ELM). Finally, we verify the algorithm on the 6-DOF robotic manipulator PUMA 560. Compared with the existing methods, our algorithm can solve the three problems mentioned above without camera parameters, robot kinematics model, and target depth information. We also compared the proposed method with other KF-based IBVS methods under different disturbance noise environments. And the proposed method achieves the best results under the three evaluation metrics.
영상 기반의 모션 캡처에 대한 연구는 인체의 특징 영역 검출, 정확한 자세 추정 및 실시간 성능 등의 문제를 풀기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 인체의 많은 관절 정보를 복원하기 위해 다양한 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수치적인 역운동학 방법의 단점을 개선한 실시간 모션 캡처 방법을 제안한다. 기존의 수치적인 역운동학 방법은 많은 반복 연산이 필요하며, 국부최소치 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 수치적인 역운동학 해법과 UKF를 결합하여 중간관절을 복원하는 방법을 제안한다. 수치적인 역운동학의 해와 UKF를 결합함으로써, 중간 관절 추정 시 최적값에 보다 안정적이고 빠른 수렴이 가능하다. 모션 캡처를 위해 먼저, 배경 차분과 피부색 검출 방법을 이용하여 인체의 특징 영역을 추출한다. 다수의 카메라로부터 추출된 2차원 인체 영역 정보로부터 3차원 정보를 복원하고, UKF와 결합된 수치적인 역운동학 해법을 통해 동작자의 중간 관절 정보를 추정한다. 수치적인 역운동학의 해는 UKF의 상태 추정 시 안정적인 방향을 제시하고, UKF는 다수의 샘플을 기반으로 최적 상태를 찾음으로써, 전역해에 보다 빠르게 수렴한다.
2004년 7월 단행된 서울시 대중교통 개편 정책 이후 통합거리비례요금제도와 함께 대중교통카드(스마트카드) 시스템이 새롭게 도입되었다. 이렇게 도입된 대중교통카드는 개개인의 통행, 환승 정보 및 이용 수단 등의 통행 정보를 포함하고 있기 때문에 기존에 불가능하였던 경로 기반의 개인 및 대중교통의 통행 특성을 정확히 파악할 수 있다. 따라서 통합된 대중교통망에서의 대중교통 평가에 크게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 아직까지 국내에서는 대중교통 평가를 시뮬레이션 및 자료 구축 등의 한계로 인하여 링크기반통행배정모형에 의존한 연구와 분석이 주를 이루고 있는 것이 현실이다. 앞에서 언급했듯이, 현재는 대중교통카드로부터 전수화된 경로 기반의 개인 및 대중교통 통행 특성 자료를 얻는 것이 가능하다. 결국 이는 기존의 링크 기반의 대중교통 분석 방안으로는 한계가 있었던 통합적 교통망 차원의 대중교통 평가를 경로 기반의 대중교통 분석으로 전환하는 데 크게 기여할 수 있으리라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 향후 전개될 통합 대중교통 시대에 적합하며, 대중교통카드로부터 얻어진 통행 자료를 최대한 활용할 수 있는 경로 기반 통행배정 모형에 적합한 알고리즘을 제안하도록 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존에 연구된 경로 기반 통행배정 모형에서 선험적이지만 구현이 용이하고 안정적인 해를 도출하는 것으로 알려진 Column Generation 알고리즘을 활용하는 방안을 제시한다. 특히 본 연구는 출발지와 도착지에 탐색된 경로를 이용하여 구축된 부분 네트워크에 국부적인 균형 해법을 도출하여 전체적인 해법에 도달하게 하는 기법을 활용한다.
물리검층은 시추공을 이용하여 저류층의 여러 물성을 측정하는 것으로, 암석물리모델 관계식을 이용하여 공극률, 유체포화도 등의 저류층 특성을 파악하는데 활용되어 왔다. 물리검층자료의 분석은 저류층의 조건과 특성에 맞는 적당한 암석물리모델을 선정하고, Archie식이나 시만독스법 등을 활용하여 얻은 결과를 비교함으로써 가장 신뢰성 있는 저류층 물성을 결정하게 된다. 이 연구에서는 기존에 제시된 사암 저류층에서의 물리검층자료 복합역산 알고리즘을 바탕으로, 셰일성 사암 저류층의 물성을 평가하기 위한 복합역산 알고리즘을 개발하였다. 셰일의 양을 변수로 하는 암석물리모델 관계식을 제안하였으며, 야코비 행렬을 구성하고 민감도 분석을 수행하여 물리검층자료와 모델변수의 관계를 파악하였다. 확률론적 방법을 이용한 최소제곱법을 적용하여 복합역산을 수행하였다. 개발한 알고리즘은 Colony 가스사암 지역에서 얻은 물리검층자료에 적용하였으며, 그 결과를 기존에 활용되는 시만독스법과 사암 저류층에서의 복합역산 결과와 비교해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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