본 논문에서는 직선 및 곡선구간에서 구동력을 필요로 하는 LCD 패널 생산라인의 이송장비인 OHS 시스템에 적용이 가능한 횡자속 선형전동기의 제어에 관하여 기술한다. OHS 시스템은 클린룸 내에서 이송대차가 천장에 레일과 함께 설치되어 장거리의 직선 및 곡선 이송경로를 가지는 LCD 패널 물류 이송장치이다. 기존 선형전동기들은 그 구조상 곡선구간 구동원으로 적용하기 어렵고, 장거리 이송용으로 사용하기에 상당한 가격적인 부담이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 상대적으로 다른 선형전동기와 비교하여 가격적인 부담이 적고, 곡선구간에서 구동력을 발휘할 수 있는 횡자속 선형전동기를 OHS 시스템에 적용하고, 선형전동기의 곡선구간에서의 출력특성을 분석하며, 이동자의 위치검출 방법 및 제어 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 실제 제작된 OHS 실험장치를 통하여 제어특성을 검증한다.
본 논문에서는 ESS를 이용한 전력 계통의 Peak-Shaving 제어 알고리즘 수립에 대한 연구 결과를 제시한다. 과거의 요일별 전력수요 데이터를 이용하는 경우 ESS가 포함된 전력 시스템의 연결점(PCC)에서 전력 및 에너지 평형 방정식을 수립할 수 있고, ESS의 전력 및 에너지 용량에 따른 전기요금 최소화를 목적 함수로 한 선형 계획법 문제를 정식화할 수 있다. 선형 계획법 문제 해결을 통해 ESS가 추가되는 경우에 대한 경제성을 분석할 수 있고, 이로부터 ESS의 적합한 용량도 선정할 수 있다. 또한 부하 크기 및 시간대별 ESS 최적 전력 이용 패턴을 확인할 수 있기 때문에 실 운용 로직 설계를 위한 가이드로 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 방법을 설명하기 위한 일 예시로서, 시간대별 전력 부하 패턴의 기존 연구 결과로부터 도출한 부하 전력 곡선을 이용하여 선형 계획법을 이용한 Peak-Shaving 최적 제어 결과를 제시하고, 이를 기반으로 실시간 운전 가능한 규칙 기반 알고리즘을 설계하여 ESS의 적용에 따른 요금 절감 효과를 제시한다.
비선형 공정제어 문제에서 자주 요구되는 비선형 대수방정식들을 푸는 알고리즘을 제시하고자 한다. 먼저 방정식 변수들을 매개 변수화한 후 순환 식별 기법(recursive identification technique)을 적용하여 새로운 알고리즘을 구성한다. 결과적인 알고리즘의 형태와 그 특성은 Broyden의 Quasi-Newton법과 유사하지만, 그 유도과정과 순환식은 차이가 있으며, Broaden의 방법이 갖고 있는 거의 모든 장점을 갖고 있으면서 몇몇 풀기 어려운 함수에 대하여 더욱 빠르고 믿을 수 있음을 수치 비교로 알 수 있었다.
본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘의 장점을 결합하고, 개선된 유전자 알고리즘 기반의 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 살펴 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습은 비선형 함수를 이용하여 발생시킨 모의 자료를 통하여 수행하고 학습 수렴의 정도와 학습 속도 등을 비교할 수 있는 모의실험 결과를 일반 신경망 학습 결과와 함께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 신경망 제어기가 일반 신경망 학습 결과보다 수렴 정확도 및 학습 속도에서 더 좋은 결과를 나타내 주고 있다.
본 논문은 기존의 정전력 제어 대신에 용접품질을 향상시키기 위해 새로운 제어기법을 제안하였다. 제안된 방식을 구현하기 위해 미분기하학 이론을 근거로 한 비선형 피드백 선형화 기법을 이용하여 스폿용접 시스템을 선형시스템으로 한 후 진화전략을 이용하여 PI제어기의 최적 이득을 얻는다. 진화전략은 제어파라미터 최적화 문제를 풀기 위한 방법으로 자연진화의 원리를 모방한 알고리즘이다. 시뮬레이션과 실험결과는 진화전략에 의한 가변전력 제어의 성능이 기존의 제어방법보다 훨씬 더 우수하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 현재 운행되고 있는 선형 유도전동기의 슬립주파수 고정 방식이 아닌 선형 유도전동기를 이용한 자기부상열차의 슬립주파수와 수직력 및 추진력과의 관계를 이용, 열차의 가감속시 운행패턴에 따라 운행 중 슬립주파수가 가변할 수 있는 슬립주파수 가변패턴을 형성, 선형유도전동기 자기부상시스템에서의 에너지 효율향상 가능성을 검증하였다. 슬립주파수와 수직력, 추진력과의 관계를 이용 슬립주파수 일정 실효치전류제어 알고리즘과 슬립주파수 일정 벡터제어 알고리즘을 사용하여 운전조건과 슬립주파수를 변경하며 운전조건에 따른 가장 효율적인 슬립주파수의 패턴을 형성하였다. 이 후 모의시험과 실차를 이용한 실험을 통해 알고리즘에 대한 정당성과 실제 효율의 증가를 통해 타당성을 검증하였다. 앞선 두 가지 알고리즘을 통해 열차부상에 영향을 미치지 않는 범위의 수직력을 가지는 범위내에서 슬립주파수를 가변 운전 조건에 따른 최적의 슬립주파수에 대한 정보를 기반으로 운행 중 가변하는 슬립주파수를 자동열차운전(ATO)시스템에 적용 모의실험을 통해 그 적용가능성과 효율을 검증하였다.
100MW급 유류 연소 드럼형 열병합발전소의 주증기온도와 드럼수위 제어를 위한 비선형 PMBC를 개발하고 그 성능을 PID 알고리즘과 비교하였다. "first principle" approach를 사용하여 개발된 프로세스 모델은 정상상태를 과도상태에서 그 정확도를 현장의 데이터와 비교 검증한 것으로 제어기 성능 평가와 설계에 적합한 정교한 것이다. PMBC와 PID 제어의 성능을 부하증가와 연료의 열량변화 등의 외란에 비교한 결과, PMBC가 PID에 비하여 속응성, 절대오차 적분차, 제어노력 등에서 월등하게 우수한 것을 확인하였다. 것을 확인하였다.
장거리 이송이 가능한 선형동기 전동기 구조를 제안하고, 수학적 모델링을 하였으며, PI제어기를 포함하는 제어알고리즘을 제안하여, 실험으로 그 결과를 확인하였다. 추진제어기의 출력은 Park's, Clake's Transformation을 이용하여 코일을 구동하는 전류 명령을 발생시켰으며 개별 코일을 독립적으로 구동하는 아날로그 전류제어기를 OP-Amp로 구현하였다. 실험결과는 속도 오차는 4 ~ 10% 이하의 결과를 얻었다.
이 논문에서는 항공기의 비행제어에 적용하기 위해 각각의 비행영역에서 설계된 LQ(Linear Quadratic)제어기를 비행영역이 바뀜에도 충돌 없이 교체할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 구현 알고리즘에 비해 LQ제어기에 적용하기 편리하게 유도되었고, 비선형 모델에도 적용할 수 있도록 트림점을 포함한 식으로 제시된다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 시험표준 문제로 초음속 시험 항공기의 LQ제어문제에 적용하는 모의실험을 수행하고 제어성능이 우수함을 예시한다.
주어진 시스템의 정확한 제어를 위해 뉴로-퍼지 제어시스템의 성공적인 제어는 그 네트웍의 구성에 크게 의존한다. 현재 유전알고리즘을 사용한 제어기 구조의 최적화 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 기존의 유전 알고리즘은 고정된 길이의 스트링 구조로 인하여 적합한 연계(linkage)를 얻기 어렵다는 단점이 있다 본 논문에서는 뉴로-퍼지 제어기의 구조적 최적화 설계의 새로운 방법을 제안한다. 여기서, 우리는 구조적으로 최적화 된 뉴로-퍼지 제어기를 설계하기 위해 가변길이 스트링을 사용하는 메시 유전 알고리즘(messy Genetic Algorithm mGA)을 사용한다. 그리고 제안된 방법의 우수성을 증명하기 위해 대표적인 비선형 시스템인 cart-pole 시스템에 제안된 방법을 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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