본 연구에서는 기존 소방시스템의 문제점을 개선한 인공지능형 방향성 유도등 제어 시스템에 적용하기 위해 필요한 최적 피난유도 알고리즘 설계기법을 제시하였다. 인공지능형 방향성 유도등 제어 시스템은 화재 감지기 및 수신반과 연동하여 화재 발생시 발화부 및 연기 이동에 대한 판단을 통하여 최적의 비상대피 유도라인을 계산하여 인명 피해를 최소화하는데 그 목적이 있다. 이러한 최적 피난유도 알고리즘 구현을 위하여 최단거리 계산 알고리즘인 FLOYD 알고리즘을 이용하였으며, 각 지역 감지기의 감지 신호에 대한 위험상태에 따라 지역 위험인자를 적용한 최단거리 산출기법으로 구현하였다.
본 연구에서는 다수의 추력기를 이용한 발사체 상단 RCS 자세 제어 시스템에 대해 다룬다. 이때 추력기 배치 위치와 부착 각도에 따라 시스템 응답 특성, 연료소모량, 추력 분배로직에 의한 유효 토크량, 고장대응 용이성이 달라진다. 최적화 기법을 이용하여 27개의 명령에 대해 명령 방향과 일치하면서 최대 응답 토크량을 갖도록 하는 최적의 배치를 찾는 방법을 제안하였다. 기존에 주어진 추력기 배치 형상과 제안된 추력기 배치 형상에 대한 수치 해석 결과를 비교함으로서 제안된 추력기 배치 형상에 정당성을 찾고자 한다.
본 논문은 복합형 하이브리드 굴삭기를 위한 동력전달계 제어기법에 대하여 기술하였다. 하이브리드 굴삭기는 기존 굴삭기의 동력전달계를 하이브리드화 하여 연비향상 및 배출가스 저감을 목표로 개발되고 있다. 특히 복합형 하이브리드 굴삭기는 유압시스템의 일부를 전기시스템으로 대체하여 낮은 유압효율로 인한 에너지 손실을 줄일 수 있도록 구성되어 있다. 해당 굴삭기의 하이브리드 동력 제어기는 동력전달계의 동력 흐름을 관리하여 굴삭기의 연비를 향상 시키고, 슈퍼 커패시터의 충전량을 적절한 범위에서 유지하며, 기존 굴삭기에 준하는 성능을 유지하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 슈퍼 캐패시터의 충전량 기반의 서모스탯(Thermostat)형 제어기와 실시간 최적해를 이용한 ECMS 제어기를 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과, 하이브리드 굴삭기의 연비가 대략 20% 이상 향상될 것으로 기대되며, 특히 등가 연료 개념을 이용한ECMS 제어기의 성능이 서모스탯(Thermostat)형 제어기에 비해 연비 및 슈퍼 커패시터 충전량 관리 측면에서 보다 향상된 것을 확인하였다.
고추건조에 있어서 품질의 최적화를 위한 최적건조 공기온도와 상대습도를 수학적 최적화기법에 의하여 찾았다. 얻어진 최적 건조조건을 품질변화 kinetics와 제어변수가 상태변수의 변화에 미치는 영향을 관점에서 분석하였다. Carotenoids의 보존과 갈변억제를 위한 최적 건조조건은 거의 일치하였다. 2단계 건조의 최적 조건은 상대습도는 약 10%의 하한값을 취하면서 첫 번째 단계 건조에서 50%의 하한온도를 취하고 두 번째 단계 건조에서는 고온으로 증가하였다. 두 번째 단계 건조온도와 단계 이동시간은 전체건조 소요시간에 따라 달랐다. 제어변수가 시간에 대해 일정한 경우의 고추건조를 반응표면 분석에 의하여 제어변수의 영향을 살펴볼 때 최적점이 하한의 상대습도에서 목적건조 수분함량 0.2(건물기준)를 얻을 수 있는 가장 낮은 건조온도로 결정됨이 확인되었다. 2단계 건조는 건조 소요시간이 비교적 짧을 때 3-5%의 목적함수 개선의 효과가 있었다.
비선형 시스템의 제어에서 널리 사용되는 방식이 퍼지 제어기이다. 퍼지 제어기에서 가장 중요한 것은 퍼지 룰의 설계이다. 퍼지 룰을 설계하는 많은 기법들이 제안되어 있는데, 최근 들어 진화 알고리즘에 대한 관심이 증가하고 있다 그 중에서도 공생적 공진화 알고리즘이 최적의 퍼지룰을 찾기 위해 이용되는데, 본 논문에서는 스키마 공진화 알고리즘을 이용한다. 스키마 공진화 알고리즘의 성능을 입증하기 위해, 이동 로봇의 행동제어를 위한 퍼지 제어기를 스키마 공진화 알고리즘을 이용하여 설계하고, 다른 공생적 공진화 알고리즘인 바이러스_진화 유전 알고리즘과 Handa의 공진화에 대해 비교하고 실험한다.
본 연구에서는 전방항성 초음파 액추에이터의 제작, 시뮬레이션, 구동 드라이버 제작, 제어 방법에 대하여 연구하였다. 우선, 시뮬레이션 툴인 ATILA를 사용하여 전방향성 초음파 액추에이터를 설계하였고 구동 주파수, 어드미턴스 특성 그리고 액추에이터의 움직임을 분석하여 최적의 구동 주파수 영역을 파악하였다. 실제 구동을 확인하기 위하여 액추에이터 스테이지와 구동 드라이버를 개발 하였다. 전방항성 액추에이터 스테이지의 구조는 액추에이터와 4개의 볼 베어링이 알루미나 볼을 압착하는 형태이며 세라믹에 인가되는 사인파의 위상차에 의하여 4개의 방향으로 구동 할 수 있다. 또한, 액추에이터를 위치 제어를 위하여 로터리 엔코더 두 개를 사용하여 구의 움직임을 파악하였고 PID 제어기법을 사용하여 액추에이터의 움직임을 제어하였다. 스테이지 구조상 엔코더의 $70^{\circ}$ 내에서만 구동 가능하며, 실험 결과를 통하여 전방향성 초음파 액추에이터는 약 $1.2^{\circ}$의 분해능을 가지고 구동영역 내 원하는 좌표로의 이동이 가능했고, 향후 고 정밀 관절 및 인공 눈에 응용 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 최근 많은 관심이 되고 이는 퍼지제어 알고리즘을 이용하여 유도 전동기 가변속 운전을 실현하였다. 퍼지 제어기는 전문가의 지식이나 경험에 기초로 하여 설계되기 때문에 안전한 제어 성능을 기대하기는 어렵다. 따라서, 견실한 퍼지 제어기 설계를 위하여 최적스케일 팩터 선정법을 제안하였다. 실험 결과, 퍼지 제어기의 제어 성능 및 외란 특성이 종래의 PI제어기에 비하여 우수함을 입증하였다.
본 연구에서는 실증기능 구현을 위해 75KW로 설계된 리튬-폴리머배터리(Lithium Polymer Battery 이하 배터리)와 ESS(Energy Storage System) 내장형 Hybrid-PCS(이하 PCS)을 이용하여 불균일한 풍력 발전원에 대한 Smoothing 제어 및 정출력 제어 대한 연구를 진행 하였다. 잦은 전류 변동으로 인해 발생되는 출력 변동의 안정화를 위해 인버터 전류제어, 벅/부스트 전압제어 기법을 사용하였다. 최적의 Smoothing 제어를 위한 필터 계수 값을 찾기 위한 시험을 진행 하였으며 Energy shift을 위한 정출력 시험도 진행 하였다. 또한 각 제어 모드에서 ESS 중요 파라미터인 SOC(State Of Charge 이하 SOC)변화를 배터리 특성과 관련하여 분석해 보았다.
본 논문은 모바일 환경에서 제한된 메모리를 가지고 있는 수신자에 의 한 TCP흐름 제어 방법을 제안한다. TCP 흐름 제어는 송신자에서 수신자에게 전달되는 Advertised 윈도우 크기를 조정하여 수행된다. 수신자는 무선 대역폭과 종단간 패킷 왕복 시간을 동적으로 측정하며 최적의 Advertised 윈도우 크기를 계산하고 송신자의 전송률을 무선 대역폭으로 제한한다. 제안된 흐름 제어 기법은 제한된 메모리를 가진 수신자를 고려하였으며 무선 네트웍의 특성을 고려 한 효율적 인 TCP 흐름 제어로 TCP의 전송 성능 향상과 종단간 패킷 왕복 시간의 지연을 줄일 수 있도록 하였다. 제안된 흐름 제어 기 법의 효율성과 성능을 구현과 실험을 통해 검증한다.
An electric furnace, inside which desired temperatures are kept constant by generating heat, is known to be a difficult system to control and model exactly because system parameters and response delay time vary as the temperature and position are changed. In this study the heating system of ceramic drying furnaces with time-varying parameters is mathematically modeled as a second order system and control parameters are estimated by using a RIV (Recursive Instrumental-Variable) method. A modified bang-bang control with magnitude tuning is proposed in the time optimal temperature control of ceramic drying electric furnaces and its performance is experimentally verified. It is proven that temperature tracking of adaptive time optimal control using a second order model is more stable than the GPCEW (Generalized Predictive Control with Exponential Weight) and rapidly settles down by pre-estimation of the system parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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