기존의 속도센서가 없는 유도전동기의 고정자자속 기준제어에서 추정된 속도가 이산화 될 때, 이산화에 의한 모델링오차 때문에 회전자속도 추정에 오차가 발생한다. 이 오차는 저역통과필터에 의해 제거되지만 추정된 속도는 과도상태에서 지연이 발생해서 약계자영역으로의 천이가 지연되는 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 기존의 고정자자속 기준제어 속도 센서리스 시스템의 약계자영역에서 추정된 속도의 지연으로 발생하는 문제점을 고찰하고 또한 루엔버거관측기를 사용하여 정확한 속도 추정을 학 수 있는 방법을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권3호
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pp.591-601
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2005
지금까지 회귀모형에서 불연속점의 추정은 주로 평균함수에 대해 연구되어져 왔다. 분산함수는 평균함수와 더불어 회귀모형의 연구에 매우 중요한 함수이며 이 함수가 불연속일 때의 연구는 활발히 이루어지지 않았다. Delgado와 Hidalgo (2000)와 Perron(2001)은 시계열모형에서는 비모수적 추정법에 의해 분산함수의 추정을 연구하였다. Huh와 Kang (2004)은 Perron의 추정법을 회귀모형에 적용하여 분산함수의 불연속점의 추정에 대하여 연구하였고, Perron의 추정량보다 수렴속도가 개선된 불연속점 추정량을 제안하였다 이러한 분산함수의 추정들은 잔차의 제곱을 이용한 것으로 평균함수의 추정이 필수적이다. 결국, 전체적인 계산량이 늘어나게 되고, 늘어난 만큼 불연속점 추정의 정도가 벌어지게 될 것이다. 만약, 평균함수가 연속이고 분산함수만 불연속이라면 굳이 잔차를 이용하여 분산함수의 불연속점을 추정할 필요 없다. 분산함수만 불연속점을 가지므로 이차적률함수의 불연속점이 곧 분산함수의 불연속점이므로 이차함수의 불연속점을 추정하는 것으로 충분하다. 평균함수와 분산함수 모두 불연속이라면 불연속점의 위치가 같으므로 평균함수의 불연속점의 위치를 추정하면 분산함수의 불연속점의 위치를 추정하게 되는 것이다. 따라서 이 논문에서는 이차적률함수의 불연속점을 추정하는 방법을 제안하였고 이 제안된 추정량들의 수렴속도가 잔차를 이용한 Huh와 Kang의 분산함수의 불연속점 추정량의 수렴속도와 같음을 보였고, 모의실험 결과에서는 우수함을 보여주었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.111-120
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2016
대부분의 불연속 회귀함수의 커널추정량은 알고 있거나 추정된 불연속점을 기준으로 자료를 분리하여 각각을 독립적으로 회귀함수를 적합하고 있다. 회귀모형에서 분산함수가 불연속점을 가지고 있을 때에도 잔차제곱들을 이용하여 위와 같은 불연속 회귀함수의 커널추정법을 활용하고 있다. Kang 등 (2000)은 $M{\ddot{u}}ller$ (1992)의 불연속점과 점프크기 커널추정량을 이용하여 반응변수의 표본을 연속인 회귀함수로부터 표본인 것처럼 수정하여 불연속 회귀함수를 추정하였다. 본 연구에서는 불연속 분산함수를 추정하기 위하여 Kang 등 (2000)의 방법을 이용한다. Kang과 Huh (2006)의 분산함수의 불연속점과 점프크기 추정량으로 잔차제곱들을 수정하고, 수정된 잔차제곱들을 이용하여 불연속 분산함수 커널추정량을 제안할 것이다. 제안된 추정량의 적분제곱오차의 수렴속도를 보여주고 모의실험을 통하여 기존의 추정량과 제안된 추정량을 비교하고자 한다.
본 논문에서는 2채널 displaced phase center antenna(DPCA) 기반의 SAR-GMTI 시스템에서 지상이동 표적의 속도 정보를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제시된 알고리즘에서는 이동표적의 across-track 속도는 기존의 along-track interferometry(ATI) 기법을 이용하여 추정이 가능하다고 가정한 후 표적의 along-track 속도를 추정하는 방법을 제시한다. 이를 위해 기존 이동표적 구조를 변형하여 이동표적 속도를 영으로 만들고, 이를 레이다 속도에 반영하여 레이다 속도가 변화된 새로운 기하학적 구조를 얻는다. 이후 합성 개구면(synthetic aperture) 내의 subaperture 신호에 대한 푸리에 변환을 통해 공간 주파수 중심점 위치를 이용하여 표적의 along-track 속도를 추정한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 속도 추정 성능을 검증하고, 또한 추정된 속도가 보상되어 이동표적 영상의 해상도 및 SINR이 개선됨을 보인다.
고성능 서보 전동기 시스템을 구축하기 위해서는 저속영역과 고속영역을 포함하는 넓은 속도영역에서의 정확한 속도검출을 통한 정밀한 속도제어기 필수적이며, 관성모멘트와 같은 전동기의 파라메터 변동에 대해 강인한 속도제어와 외란 억제능력도 중요한 요소로서 고려되어야 한다. 변동하는 부하의 관성모멘트을 식별하여 PI 속도제어기를 실시간으로 적응 동정하고, 플랜트 잡음과 측정잡음을 고려하는 상태 관측기인 칼만필터의 부하관성에 대한 민감성을 제거하기 위해 이를 적응 동정하여 적응 상태 추정기를 구현함으로써 우수한 속도 추정 성능을 얻었다. 또한 외란과 불확실한 모델링은 등가 외란으로 추정되어 전향적으로 보상된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 전동기의 고성능 속도제어를 구현하고 유도전동기를 이용한 실험을 통하여 연구결과의 유효성을 확인한다.
노면에 차량 검지센서를 설치하여 개별차량의 속도자료를 수집하는 경우, 일반적으로 일정거리가 이격되게 설치한 두 개 이상의 차량 검지센서간의 반응시간을 활용하여 차량의 속도를 산출하게 된다. 본 논문에서는 차로당 센서 1개만을 설치하여 개별차량의 속도 산출을 함에 있어, 기존 방법인 파형의 기울기를 이용하여 속도 추정하는 방법(Case 1)과 평균차량길이를 적용한 속도산출(Case2), 새로 고안한 방법인 단일 테이프스위치(Tape Switch) 센서를 수평형으로 설치하고 평균축거를 적용하여 속도 추정하는 방법(Case 3), 그리고 테이프스위치 센서를 사선형으로 설치하고 차량의 평균윤거(Mean of tread)를 적용하여 속도 추정하는 방법(Case 4)에 대한 속도 추정정확도를 평가하였다. 4가지 방식 각각에 대해 현장에서 센서를 설치하고 기준값과 속도추정 값을 비교 분석을 했으며, 평가지표로는 등가계수(Equality Coefficient), 절대오차백분율(MAPE)을 통하여 평가하였다. 평가결과는 Case1 > Case 4 > Case 2, 3 순으로 양호한 결과를 보이는 것으로 분석되었다.
본 논문은 FNN과 ANN 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어 및 추정을 제시한다. 먼저, PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 퍼지제어와 신경회로망을 혼합 적용한 FN 제어기를 설계한다. 퍼지제어기의 강인성 제어와 신경회로망의 고도의 적응제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 유도전동기 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 유도전동기 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 유도전동기의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 FNN과 ANN의 제어특성 및 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
본 논문은 가장 최근의 동영상 국제표준인 H.264 비디오 코덱을 사용하여 QCIF 영상을 초당 10 프레임 정도의 속도로 실시간 부호화하는 것을 목적으로, 부호화 시 필요한 연산의 약 80%-90%를 차지하는 움직임 추정을 고속으로 처리할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 내용으로 하고 있다. 제안하는 고속 움직임 추정 알고리즘은 MPEG겨 등의 고속 움직임 추정에 사용되었던 기존의 알고리즘을 다중 프레임 레퍼런스 등 새로운 특징을 갖는 H.264 코덱에 적합한 형태로 개선하고, 움직임 추정의 정밀도가 1/4 화소 단위로 향상됨으로써 늘어난 부화소단위 움직임 추정의 상대적 부담을 함께 고려하면서, 모드 선택과정과 효과적으로 결합함으로써 보다 향상된 성능을 나타내고 있다. 모의실험 결과, 기존의 공식 JVT-AVC 레퍼런스 소프트웨어인 JM (Joint Model) 에 구현되어 있는 고속 움직임 추정 알고리즘에 비해서 최대 80%, 평균적으로 60%의 속도개선 효과가 있음이 입증되어, 최근 JM 의 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘으로 채택된 JVT-F0l7 알고리즘에 본 논문에서 제안하는 레퍼런스 프레임 탐색 제한 알고리즘을 결합시킴으로써 추가적으로 약 45%의 속도 개선을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 전 속도 영역에서 안정적인 자속추정이 가능한 유도전동기 자속추정방법을 제안 하였다. 제안된 방법은 전압, 전류, 속도 등의 정보를 통하여 자속각을 연산하는 유도전동기 직접벡터제어방식을 이용하였다. 유도전동기 벡터제어에 있어서 자속정보는 필수적이기 때문에 정확한 자속을 추정하기 위한 방법으로 저속영역에서 는 전류모델 자속 추정기를, 고속영역에서는 전압모델 자속 추정기를 각각 이용함으로써 전 속도영역에서 정확한 자속을 추정할 수 있었다. 또한 기본적인 속도, 전류, 자속제어기는 PI제어기를 이용하였으며, 각각의 적분에 의한 오차를 보상하기 위하여 Anti-windup PI 제어기를 추가하였다. 제시한 제어기의 타당성을 알아보고자 Matlab / simulink를 이용하여 전류모델, 전압모델 자속 추정기를 설계하여 정확한 자속추정이 이루어짐을 확인하였으며, 유도 전동기 벡터제어 시 간접벡터와 직접벡터방식의 파라미터 영향에 따른 분석을 통해 보다 정밀한 제어가 이루어짐을 확인하였다. 이와 같은 시뮬레이션 결과를 분석 하여 제시한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.
대기중 목정성분의 농도와 침적량 자료가 실측되어진 경우 침적속도를 추정하는 방법에는 직접계산에 의한 방식(Calculation method)과 그래프 방식(Graphical method)이 있는데 전자는 측정된 침적량을 대기 농도로 나눈 값으로 침적속도를 추정하는 방법이며 후자는 침적량(y축)과 대기농도(x축)자료를 회귀분석 하여 얻어진 회귀직선의 기울기로 침적속도를 추정하는 방법이다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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