가스터빈 엔진을 운용하는 데 있어서 가/감속율을 크게 하면 엔진성능 천이 시간은 짧으나 압축기에서의 서지나 터빈 입구온도의 급격한 상승이 발생할 수 있으며 가/감속율을 작게 하면 엔진은 안정적이나 천이시간이 길어지게 되어 결과적으로 엔진의 동적 응답성이 나빠지게 된다. 또한 압축기에서 발생할 수 있는 서지를 방지하기 위하여 압축기 서지 마진이 l0%∼20%인 서지 한계선(조정선)을 설정하여 엔진이 서지 한계선을 넘지 않도록 제어한다.
본 논문에서는 상태간의 천이가 특정한 시간 구간에서만 발생하도록 하는 천이 제한(transition constrained) HMM를 제안하고 잡음 환경에서의 성능을 평가하였다. 천이 제한 HMM는 상태 지속을 제한하고 음성 신호의 시간적 변화를 단순하고 효과적으로 표현할 수 있다. 제안된 천이 제한 HMM은 기존 HMM 보다 성능이 우수할 뿐만아니라 계산량도 매우 감소한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 반연속(semi-continuous) HMM을 이용하여 잡음이 SNR 20, 10, 0 dB로 첨가된 음성에 화자독립 단독음 인식실험을 수행하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 잡음에 강인한 특성을 나타내었다. 두 가지 종류의 잡음을 SNR 10dB로 첨가하여 사용한 경우, 천이제한 HMM의 인식률은 기존 HMM의 단어 인식률 81.08%와 75.36%에 비하여 각각 7.31%와 10.35% 향상되었다.
터보프롭 엔진(PT6A-62)의 정상상태 및 동적 성능모사를 위한 프로그램을 개발하였다. 특히 이 프로그램은 Flat-rated 성능특성과 압축기서지 및 압축기터빈 입구제한온도 초과 방지를 위한 한도제어 알고리즘을 포함하였다. 해석오차를 최소화 하기 위해 조합 오차 값을 이용한 구성품 성능 데이터의 보간 방법과 온도의 함수로서 계산된 정압비열가 비열비가 사용되었다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램은 고도, 비행속도, 블리드유량, 흡입구온도 및 압력, 제한출력등의 여러 조건을 고려 할 수 있으며, 천이상태 성능해석 프로그램은 일반모드와 압축기 서지 방지 모드, 터빈 제한온도 초과방지 모드로 선택하여 해석을 수행할 수 있도록 구성하였다.
본 연구에서는 정상 상태 및 천이 상태에 따른 항공기용 터보팬 엔진의 성능해석 모델링을 수행하였다. 대상 엔진은 Pratt & Whitney 사의 F100-PW-229으로 선정하여 팬, 고압 압축기, 연소기, 고압터빈, 저압 터빈, Mixer, 수축-확산형 노즐 등의 구성품을 모델링하였다. 또한, 이차 유로를 통한 터빈에서의 냉각 효과를 적용하였다. Simulink를 이용하여 터보팬 엔진 성능해석 프로그램을 자체 개발함에 따라 해석의 자유도가 높으며, 엔진 제어기 설계에 활용이 용이한 구성의 성능해석 프로그램을 개발하였다. 개발된 성능해석 프로그램은 상용 프로그램인 GASTURB 해석 결과와의 비교를 통하여 검증하였다.
본 논문은 DC/DC 위상천이 풀브릿지 컨버터의 과도상태 개선을 위한 듀얼모드 제어를 제안한다. 기존의 discontinuous conduction mode (DCM)과 continuous conduction mode (CCM)을 이용하여 운용하는 위상천이 풀브릿지 컨버터는 각 모드의 상이한 전압게인의 특성을 고려하지 않아 급격한 로드 변동시 출력 전압의 언더슈트 혹은 오버슈트가 크게 발생한다. 제안하는 듀얼모드 제어는 DCM과 CCM 각 모드 별개로 제어가 적용되고 출력 전류의 변화에 대응하는 적응형 feed-forward 제어가 적용되어 컨버터의 과도상태를 개선할 수 있다. 듀얼모드의 제어 방법의 성능과 타당성을 시뮬레이션을 통해 입증한다.
소, 중형 상업용 항공기나 초등 훈련기용으로 많이 이용되고 있는 터보프롭엔진의 성능해석을 위한 프로그램을 개발하였다. 대상엔진으로는 국내 최초의 초등훈련기인 KT-1의 추진기관인 PT6A-62엔진을 선정하였고 프로그램의 검증을 위하여 지상정지조건에서의 성능, 고도에 따른 성능 및 비행마하수에 따른 성능, 그리고 고도와 비행마하수를 동시에 고려한 성능 등을 상용 프로그램인 GASTURB 및 제작사에서 제시한 성능데이터와 그 해석결과를 비교하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 비행마하수 0.2, 100% 동력터빈 회전수에서 가스발생기 회전수를 75%에서 105%까지 5% 간격으로 나누어 부분부하 성능해석을 수행하였다. 또한 연료유량의 변화에 대한 천이상태 성능해석도 수행하였다.
차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.
본 연구에서는 가변 입구 안내익과 블리드 공기 스케줄에 따른 터보팬 엔진에서의 천이 성능특성을 수치적으로 분석하였다. 대상 엔진으로 저 바이패스비 혼합 흐름 터보팬 엔진을 선정하였다. 압축기 가변 입구 안내익에 따른 성능 변화를 고려하기 위해 평균 반경 해석법을 이용하여 압축기 성능성도를 도출하고 엔진 해석 프로그램에 입력하였다. 정상상태 조건에서 축류 압축기 서지마진 10%를 만족하도록 회전속도에 따른 가변 입구 안내익과 블리드 공기 스케줄을 각각 도출하였다. 도출된 스케줄을 이용하여 엔진 천이 성능해석을 수행하였다. 엔진 천이 성능해석 수행 결과 가변 입구 안내익을 사용하는 경우가 블리드 공기를 사용하는 경우보다 천이과정에서 높은 서지마진과 낮은 터빈 입구 온도를 보였다.
주파수 쉬프트 키잉(FSK, Frequency Shift Keying) 기법을 이용하는 acoustic 모뎀[2]에서 복조기 심벌 동기 성능을 개선하는 새로운 M진 상태천이 주파수 쉬프트 키잉 변조기법을 제안하다 기존의 방식은 동일한 심벌을 연속하여 전송할 경우 복조기 동기부 성능이 저하되는 문제점이 있다. 제안하는 방식은 전송되는 매 심벌마다 항상 다른 주파수로 천이하면서 변조되므로, 복조기 동기부에서 심벌 동기 획득 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있고, 또한 간단한 변복조 구조 및 프레임 구조를 갖는다. 한편 M진 FSK의 심벌 동기 획득 기법인 modulation-derived synchronization(MDS)을 개선하고 성능을 분석한다. 마지막으로 제안하는 기법을 주파수 효율 측면에서 고찰하여 acoustic 모뎀에 적합함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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