리튬이온 배터리의 상태를 모니터링 하는 방법에 있어서, 대표적으로 배터리의 충전 상태(SOC)와 배터리의 건강 상태(SOH)를 추정하여 상태 지표로 사용된다. 본 연구에서는 리튬 이온 배터리의 상태 지표를 위한 용량 정보의 추정을 데이터 기반의 근사 모델을 이용하여 수행하였다. 다양한 근사 모델링 방법을 적용하여 추정되는 용량 정보를 비교하고, 모델링 방법에 따른 용량 추정 성능을 확인하였다. 또한, 이를 바탕으로 리튬이온 배터리의 용량을 예측하고 예측 성능을 분석하였다. 본 연구를 통하여 근사모델을 이용하는 경우, 리튬이온 배터리의 용량 추정은 물론 예측을 수행하는 방법으로서의 활용 가능성을 확인하였으며, 또한 제안하는 방법을 이용하여 보유하고 있는 모니터링 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 성능을 평가하는데 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
제한된 출력 즉 오차 측정된 출력 값만을 사용하여 원하는 목표치에 도달하도록 하는 제어 문제를 푸는데 많은 연구가 진행되어 왔다. 종종 그러한 제어기를 설계할 때 해를 구하기 어려운 Non Linear Two Point Boundary Value Problem에 직면하게 된다. 특히 Reduced order 추정자 알고리즘은 백색 잡음에 의하여 영향을 받은 선형 시스템의 측정된 상태 뿐 만 아니라 보조 상태를 추정하기 위하여 개발되었다. 추정자를 설계할 때 상태는 무편향성이고 추정자의 편차는 추정자 및 추정상태와 공통되는 상태에 대한 모든 출력의 subspace에 수직이 된다. 특히 reduced order에서의 필터 성능은 full order에서의 필터 성능에 대해 suboptimal 이지만 상응한 Riccati equation을 푸는데 계산시간이 줄고 memory사용이 적은 이점이 있다. 본 논문에서는 Kronecker algebra와 선택행렬을 이용하여 Non Linear Two Point Boundary Value Problem을 Linear Two Point Boundary Value Problem으로 변환시켜 부수적으로 수반되는 대수적인 Riccati equation을 유도함으로써 문제를 쉽게 해결하는데 있다.
표적 상태추정은 소나 신호처리의 중요한 문제이다. 본 연구에서는 모노펄스 소나의 표적정보를 이용한 표적 상태추정에 공분산 해석기법을 적용하여 상태추정 성능을 향상시켰다. 앞서 개발된 MOST신호 합성기법으로 모의 표적신호를 발생시켜 신호대 잡음비의 변화에 따른 조건에서 제시된 기법의 성능을 평가하였다.
배터리의 상태를 추정하기 위해 전압과 전류 데이터는 사용자가 센서를 통해 얻을 수 있는 정보이며, 이때 노이즈 성분이 포함된 전압 및 전류 데이터는 배터리의 상태 추정을 할 때 정확도를 크게 감소시킬 수 있다. 기존의 확장 칼만필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 사용하여 노이즈 성분이 포함된 데이터를 통해 배터리의 상태를 추정했을 때는 노이즈의 영향으로 인해 추정 정확도가 떨어진다. 본 논문은 적응형 칼만 필터(AKF, Adaptive Kalman Filter)를 사용하여 노이즈 분산값을 업데이트 해줌으로써 SOC추정 성능을 향상시켰다. 실험 및 배터리의 모델링은 21700 NMC 고용량 배터리를 사용하였으며, 배터리의 전압에 임의의 노이즈 성분을 추가하여 배터리의 SOC를 추정 정확도를 검증 하였다.
본 논문에서는 능동 소나의 구성 방법 및 관측 오차에 따른 위치 추정 성능에 대해서 다룬다. 능동 소나는 구성 방법에 따라서 크게 단상태 (Monostatic) 소나, 양상태 (Bistatic) 소나, 다중상태 (Multistatic) 소나로 분류될 수 있으며, 각각의 오차에 대한 특성이 서로 다르다 각 수신기가 거리 정보와 방위 정보를 얻을 수 있다는 가정하에 단상태, 양상태 소나와 다중상태 소나의 위치 추정 성능에 대해 비교해 보고 기존의 정보 융합 방법인 최소 자승법 (LS: Least square)에 가중치를 주는 가중치 최소 지승법 (WLS: Weighted least square)을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 이용하여 수신기의 수, 송수신기간 거리와 위치 추정 성능과의 연관성에 대하여 알아보고 효과적인 다중상태 소나 배치에 대한 연구를 수행하였다. 모의 실험결과 다중상태 소나의 위치 추정 제곱근 오차평균이 단상태 소나에 비해 약 35.98%, 양상태 소나에 비해 약 37.45% 우수한 것을 볼 수 있었으며 WLS가 LS에 비해 평균 7.4% 우수한 성능을 나타내었고 각 센서에 입력되는 정보의 분산 차가 클수록 성능 향상율이 증가하는 경향을 보였다.
디지털 위상 고정 루프는 디지털 위상 검출기, 디지털 루프 필터, 디지털 제어 발진기, 분배기 등으로 이루어진 일반적인 회로로 전기 및 회로 분야 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 디지털 위상 고정 루프의 성능 향상을 위해 다양한 수학적인 알고리즘 등을 활용한 상태 추정기가 사용된다. 전통적인 상태 추정기로는 무한 임펄스 응답 상태 추정기의 칼만 필터를 활용해왔으며, 무한 임펄스 응답 상태 추정기 기반 디지털 위상 고정 루프는 초기값의 부정확성, 모델 오차, 다양한 외란 등의 예상치 못한 상황에서 급격한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계하기 위해 2계층 Frobenius norm 기반 유한 임펄스 상태 추정기를 제안한다. 제안한 상태 추정기는 첫 번째 층의 추정 상태를 이용하여 두 번째 층에서 상태 추정을 하는데, 이때 첫 번째 층의 추정 상태와 누적된 측정값과 결합하여 설계하였다. 새로운 유한 임펄스 응답 상태 추정기 기반 디지털 위상 동기 루프의 강인한 성능을 검증하기 위해 잡음 공분산 정보가 부정확한 상황에서 무한 임펄스 응답 상태 추정기와 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구는 슬라이딩 모드개념을 이용한 비선형 견실 상태 추정기의 선박 위치제어시스템에 대한 적용에 관한 연구이다. 개발된 상태추정기는 제어기 설계에 필요한 동적 모델에 있어서 고려되지 않은 비선형성과 불확실성 및 외란이 존재하더라도 견실히 상태추정을 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 선박의 속도 및 유체력으로 인한 외란의 추정이 가능하며, 파랑으로 인한 고주파 운동응답을 여과시킴으로 불필요한 작동기의 동작과 과도한 연료손실을 방지할 수 있다. 특히 상태 추정기에 불연속 함수를 도입함으로 비선형성, 외란 및 불확실성에 대해 강인한 특성을 가지고 있다. 제안된 상태추정기에 기초하여 Observer backstepping 방법을 이용한 위치 제어기가 설계되었으며, 제어시스템의 안정성을 Lyapunov 법을 이용하여 검증하였다. 일련의 수치 시뮬레이션을 수행함으로서 제안된 상태추정기 및 제어기의 선박위치제어시스템으로서의 성능을 예증하였다.
능동 외란제거 제어기는 루엔버거 관측기를 이용하여 상태변수를 추정하여 제어기에서 외란을 제거하는 방식이다. 루엔버거 관측기는 정상상태에서 상수의 특징을 갖는 외란을 포함하는 비선형항을 상태변수로 정의하여 추정한다. 추정된 상태변수 값을 비례적분 제어기와 적분비례 제어기에 보상하여 개선된 속도 추종 성능을 보일 수 있다. 추정된 상태의 오차는 부하변동의 경우 1.9 [%] 이내임과 정상상태 상태 추종 오차가 영으로 수렴함을 보여 상태 추종 제어기의 외란 제거성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 논문은 비선형 시스템의 상태 추정에 널리 사용 되는 Unscented Kalman Filter(UKF)를 활용하여 동역학 시스템의 상태를 추정함과 동시에 파라미터를 추정하였다. 파라미터의 추정은 시스템 제어, 모델링, 성능분석 및 예측 등 다양한 분야에서 매우 중요하다. 공학에서 다루는 대부분의 시스템은 비선형성과 잡음이 존재하므로 파라미터 추정이 매우 어렵다. 이러한 경우에 대하여 본 논문에서는 비선형 필터로서 잡음에 강한 UKF를 이용하여 상태와 파라미터를 추정하였다. 본 논문에서 제안한 파라미터 추정은 기존의 상태방정식에 파라미터 항을 추가하여 확장된 비선형 방정식을 사용하였으며, 진자와 슬라이드로 구성된 2-자유도 동역학 시스템에 적용하였으며, 시스템 운동방정식의 측정 잡음으로 가우시안 잡음을 추가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 LSM보다 좋은 성능을 보였다. 추정 오차는 3%이내이며, 0.1sec 이내의 수렴하는 것을 확인하였다. 결과적으로 UKF는 상태나 측정 데이터에 잡음이 존재하더라도 시스템의 상태 및 파라미터 추정이 가능하다.
단일센서 정보를 이용한 시스템의 상태 추정보다 다중센서 정보를 이용하여 좀 더 정확한 상태추정을 수행 할 수 있는 정보 융합 기법이 많이 알려져 있다. 실제 해상관제 시스템에서 다중센서 정보를 이용하여 해상관제를 운영하고 있다. 따라서 여러 가지 다중센서 정보를 융합함에 있어서 효율적이고 실제 시스템에 적합한 융합 기술을 알아내기 위하여 기존의 여러 가지 융합 알고리즘을 분석하였다. 본 논문에서는 단일 센서 정보를 이용한 시스템 상태추정치와 다중센서 정보를 이용하여 여러 가지 융합 알고리즘을 이용한 상태추정치의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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