• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권4호
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• pp.18-26
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• 2024

본 논문은 Generic 쿼드 틸트 로터 UAM 항공기 비행 동력학 기반 비선형 수학적 모델링 및 실시간 시뮬레이션 소프트웨어 개발에 관한 연구 결과를 기술한다. 본 연구에서는 NASA의 UAM 임무 형상 및 요구도를 참고하여 Generic 쿼트 틸트 로터 eVTOL UAM 항공기 형상을 설계하고, 공력 데이터베이스 기반 공기역학, 추력 데이터베이스 기반 프롭로터역학, 항공기의 지면반력, 대기환경을 운동모델로 모델링하였다. 또한 회전익 모드, 천이 모드 및 고정익 모드 별 조종방법을 정의, 나셀 틸트각 Corridor 설정 후 실시간 비행 시뮬레이션 소프트웨어에 구현 후 수평비행 트림 해석을 수행하였다. 본 실시간 비행 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 쿼드 틸트 로터 UAM 항공기의 트림 해석뿐 아니라 조종성(Handling Qualities) 예측, 동특성을 고려한 나셀 틸트각 스케줄러 최적화와 회전익, 고정익 및 천이 모드 별 비행 제어법칙 설계/검증 및 비행 시뮬레이터 탑재를 통한 비행 훈련 등 쿼트 틸트 로터 UAM 분야에서 다양한 목적으로 활용 가능할 것으로 예상한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.512-519
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• 2003

본 논문에서는 계층적 클러스터링과 GMM을 순차적으로 이용하여 최적의 파라미터를 추정하고 이를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파리미터로 사용하여 모델의 성능 개선을 제안한다. 반복적인 시도 중 가장 좋은 파라미터를 선택하는 기존의 알고리즘 과 달리 계층적 클러스터링은 데이터들 간의 유클리디언 거리를 이용하여 클러스터를 생성하므로 반복적인 시도가 불필요하다. 또한 클러스터링 방법에 의해 퍼지 모델링을 행하므로 클러스터와 동일한 갯수의 적은 규칙을 갖는다. 제안된 방법의 유용함을 비선형 데이터인 Box-Jenkins의 가스로 예측 문제와 Sugeno의 비선형 시스템에 적용하여 이전의 연구보다 적은 규칙으로도 성능이 개선되는 것을 보였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.532-538
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• 2012

This paper proposes the Mathematical Modeling for HEV High-power Lithium-Polymer Battery. The nonlinear system of the Lithium Battery electrical characteristic express mathematical state equation. We also test charge/discharge and temperature experimental used to identify parameters of the cell find parameter of the least error. The proposed model experimental results is used with battery cycler to verify of the proposed model.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.153-158
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• 1995

In this paper, A new design method of fuzzy modeling is presented for the model identification of nonlinear complex systems. The proposed fuzzy GMDH modeling implements system structure and parameter identification using GMDH(Group Method of Data Handling) algorithm and linguistic fuzzy implication rules from input and output data of processes. In order to identify premise structure and parameter of fuzzy implication rules, GMDH algorithm and fuzzy reasoning method are used and the least square method is utilized for the identification of optimum consequence parameters. Time series data for gas furnaceare those for sewage treatment process are used for the purpose of evaluating the performance of the proposed fuzzy GMDH modeling. The results show that the proposed method can produce the fuzzy model with higher accuracy than other works achieved previously.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.365-366
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• 2017

LLC resonant DC-DC converter is widely used in many kinds of applications such as battery energy storage systems, wireless power transfer and high voltage power supply. It is because of characteristics like high efficiency, power density, isolation, wide power level and stability enhancement at high switching frequency. Small signal modeling helps to design controller of the converter by approximating the behavior of nonlinear system with linear state equations. This paper presents comparison between small signal modeling analysis and experimental results of LLC resonant converter.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권3호
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• pp.14-21
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• 2007

조준경이 장갑차 주행에 의한 진동 등을 포함한 온갖 비선형적인 외란이 가해지는 상황에서 표적에 대해 조준선을 유지하도록 제어하는 시스템이 조준경 안정화 시스템이다. 본 논문에서는 이 조준경 안정화 시스템에 대해 시스템 인식 알고리즘의 하나인 순환최소자승법을 이용하여 시스템 파라미터를 구하여 안정화 시스템을 인식하여 모델링하였으며 이렇게 구해진 모델을 제어하기 위해 지식기반제어기인 퍼지제어기 및 퍼지 PI이득조정 제어기를 설계하였다. 또한 비선형적인 잡음을 추가한 상황에서 현재 차기보병전투장갑차의 조준경 안정화 시스템의 제어기로 사용하고 있는 Lead PI제어기와 설계된 제어기의 성능을 비교하는 시뮬레이션을 수행하여 그 성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.780-785
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• 2007

본 논문은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 이용하여 이산 시간에서의 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 동적 출력제한 제어기를 제시한다. 이산시간 비선형 상호 결합 시스템의 각 하위 시스템에 대한 T-S 퍼지 모델링을 한 후, 각각에 대해 동적 출력 궤한 제어기를 설계한다. 제어가 된 폐루프 하위 시스템들로 전체 시스템의 평형점이 안정화되는 선형 행렬 부등식 (LMI)을 구하고, 부등식을 이용하여 동적 출력 제한 제어기의 이득 값을 구한다. 마지막으로 모의실험을 통해 분산 동적 출력 궤한 제어기의 효용성을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.948-951
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• 1996

High-speed/high-accuracy control of robot manipulator becomes more and more stringent because of the external disturbance and nonlinear characteristics. To meet this ends, lots of control strategies were proposed in the past such as the computed torque control, the nonlinear decoupled feedback control, and adaptive control. These control methods need computations of the inverse dynamics and require much computational effort. Recently, a disturbance observer with unmodeled robot dynamics and simple algorithms to motion control have been widely studied. This paper proposes a motor control strategy based on the disturbance observer which estimate the disturbance of each joint from input-output relationship of the actuator and eliminate the estimated disturbance including the torque due to modeling errors, coupling force, nonlinear friction, and so on. To apply the disturbance observer to closedloop system like velocity servo pack, the modified control structure was constructed and shown that it is equivalent to a disturbance observer in open-loop system. Finally, using the proposed approach, simulation and experiments were carried out for a two-degree-of-freedom SCARA type direct drive robot, and show some results to verify the effectiveness of the proposed algorithms.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권3호
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• pp.163-172
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• 2016

Electric load forecasting is essential for effective power system planning and operation. Complex and nonlinear relationships exist between the electric loads and their exogenous factors. In addition, time-series load data has non-stationary characteristics, such as trend, seasonality and anomalous day effects, making it difficult to predict the future loads. This paper proposes a locally-weighted polynomial neural network (LWPNN), which is a combination of a polynomial neural network (PNN) and locally-weighted regression (LWR) for daily shortterm peak load forecasting. Model over-fitting problems can be prevented effectively because PNN has an automatic structure identification mechanism for nonlinear system modeling. LWR applied to optimize the regression coefficients of LWPNN only uses the locally-weighted learning data points located in the neighborhood of the current query point instead of using all data points. LWPNN is very effective and suitable for predicting an electric load series with nonlinear and non-stationary characteristics. To confirm the effectiveness, the proposed LWPNN, standard PNN, support vector regression and artificial neural network are applied to a real world daily peak load dataset in Korea. The proposed LWPNN shows significantly good prediction accuracy compared to the other methods.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제41권7호
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• pp.885-892
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• 2009

This manuscript will discuss a numerical method where the six equations of two-phase flow, the solid heat conduction equations, and the two equations that describe neutron diffusion and precursor concentration are solved together in a tightly coupled, nonlinear fashion for a simplified model of a nuclear reactor core. This approach has two important advantages. The first advantage is a higher level of accuracy. Because the equations are solved together in a single nonlinear system, the solution is more accurate than the traditional "operator split" approach where the two-phase flow equations are solved first, the heat conduction is solved second and the neutron diffusion is solved third, limiting the temporal accuracy to $1^{st}$ order because the nonlinear coupling between the physics is handled explicitly. The second advantage of the method described in this manuscript is that the time step control in the fully implicit system can be based on the timescale of the solution rather than a stability-based time step restriction like the material Courant limit required of operator-split methods. In this work, a pilot code was used which employs this tightly coupled, fully implicit method to simulate a reactor core. Results are presented from a simulated control rod movement which show $2^{nd}$ order accuracy in time. Also described in this paper is a simulated rod ejection demonstrating how the fastest timescale of the problem can change between the state variables of neutronics, conduction and two-phase flow during the course of a transient.