본 논문에서는 신재생에너지원인 1.5MW 풍력발전기가 연계된 계통에 2MVA/500kWh BESS(Battery Energy Storage System)를 적용하여 실증시험을 수행한 결과를 기술하였다. 풍력발전기의 출력 전력을 측정하여 제어 알고리즘에 따라 충, 방전 지령값을 계산하는 상위제어기 EMS와 BESS를 연동하여 운전하였다. 이를 통해 BESS를 이용하여 풍력발전기의 출력이 심하게 변동하여도 계통으로 송전되는 전력을 안정적으로 제어할 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 태양광 발전 시스템의 직류 모듈 집적형 전력변환장치를 인덕터 전류 및 입 출력 전압을 이용하여 MPPT 및 출력 전류 제한을 수행하는 제어 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 입 출력 전류 및 입력 전압을 이용하는 방식에 비해 전류 센서를 한 개 줄이면서 동일한 특성으로 제어가 가능하다. 또한 실험을 통해 제안하는 방식의 타당성을 검증한다.
본 논문은 임의의 입력지연을 갖는 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 출력궤환 제어 시스템을 논의한다. 설계된 연속시간 T-S 퍼지 관측기 시스템을 영차의 샘플/홀드 함수를 이용하여 이산시간 관측기를 설계한다. 이때 플랜트와 관측기의 출력에러가 제어기를 통하여 궤환되기 때문에 이산화 과정에서 발생한 에러를 보정할 수 있다. 여기에서 시스템의 제어 입력은 임의로 변화하는 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현한다. 생성된 시스템의 확률적 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 이러한 결과를 2자유도 헬리콥터의 모델에 대한 모의실험을 통하여 효용성을 확인한다.
전력 변환 장치에서 전자기파 장해를 막기위한 EMI 필터는 큰 부피를 차지하고 있기 때문에 이를 줄이는 것이 전력 변환장치의 제작 비용뿐 아니라 크기도 줄일 수 있어 전력 변환밀도를 높이는 유용한 방법이 된다. 기존에는 전력 변환 장치측면에서 스프레드 스팩트럼 및 소프트 스위칭을 구현하는 방법, 능동형 EMI 필터를 사용하는 방법 등이 제안되어 왔다. 하지만 공진형 컨버터의 경우 동작주파수를 흔드는 스프레드 스펙트럼을 사용하면 전압이득이 크게 영향을 받아 출력 전압의 제어 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 공진형 컨버터에서 스프레드 스펙트럼을 구현하여 EMI 노이즈를 줄이는 동시에 원하는 출력 전압 제어 성능을 확보하기 위한 공진 탱크와 스프레드 스펙트럼 기법의 디자인 방법을 제안한다. 제안하는 디자인 방법의 타당성을 검증하기 위해 실험적으로 출력 전압제어 성능과 EMI 감소분을 보이고자 한다.
본 논문은 그림자 영향을 고려한 PV(Photovoltaic) 시스템의 VPO(Variable Perturbation & Observation)MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어를 제시한다. 태양전지의 출력 특성은 비선형이고 온도, 일사량 및 그림자의 영향을 많이 받는다. MPPT 제어는 태양광발전 시스템의 출력 및 효율을 증가시키기 위한 매우 중요한 기술이다. 종래의 PO(Perturbation & Observation)와 IC(Incremental conductance) 등은 지속적인 자려진동에 의해 MPP(Maximum Power Point)를 찾는 방법으로 그림자 영향에 의해 출력이 급격하게 변할 경우 MPPT 제어를 수행하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 출력 변동에 따라 스텝 값이 변하는 새로운 제어 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 일사량, 온도 및 그림자 영향에 대해 종래의 제어 알고리즘과 응답특성을 비교하고 이를 통해 제시한 알고리즘의 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 다단 연소방식의 액체로켓엔진인 우주왕복선 주 엔진(Space Shuttle Main Engine, SSME)의 제어 알고리즘을 다룬다. 이를 위해 SSME의 각 구성품들을 기준으로 크게 7가지 분류로 나누어 구성하여 수학적 모델링을 하였으며 순항상태 추력을 기준으로 Rated Propulsion Level (RPL)에 따른 정상상태 작동점을 구하였다. 폐루프 시스템을 위하여 순항상태인 RPL 104% 조건에서의 선형모델을 이용하여 최적 출력피드백 LQR 제어기 설계를 하였으며 시뮬레이션을 통해 제어기의 성능을 검증하였다.
중기발생기의 수위조절과 관련하여 최적제어이론을 이용한 디지탈 제어시스템을 설계하였다. 우선 급수변을 일차 지연함수로 취급하여 전체 시스템에 포함시킴으로써 보다 실제에 가까운 시스템이 되게 하였다. LQ 방법을 이용하여 급수변의 작동 및 요구신호량과 급수출력과의 차이를 최소화시킬 수 있는 최적 이득상수를 결정하였으며, 아울러 저출력에서의 급수유량 측정이 불확실함을 고려하여 급수신호에 대한 칼만 관측기를 설계하였다. 그리고 전출력 구간에서 일정한 안정여유도를 유지시킬 수 있는 가변상수 디지탈 제어기를 설계하였다. 이러한 제어시스템은 보다 현실적인 상황을 반영하고 있으며 저출력에서 급수와 반대현상을 보이는 중기발생기의 동특성에도 불구하고 만족할만한 제어특성을 보이고 있다.
본 논문에서는 가변속 풍력발전시스템의 동적 모델링과 운전제어 시뮬레이션을 수행하였다. 풍속모델, 풍력터빈과 PMSG 모델, MPPT 및 피치 운전제어 모델 등을 구현하였다. 그리고 상용화된 5MW급 풍력터빈 데이터들을 참고하여 실제적인 시스템과 유사한 출력계수 및 가상 운전 조건으로 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 정격속도 12[m/s]까지 최대출력계수를 유지하면서 최대전력추종을 확인하였다. 또한 12[m/s]이상의 고속 풍속에서는 동적으로 피치 각도를 제어하면서, 정격상태의 안정적인 출력을 유지하였다.
본 논문에서는 산업 현장에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 PID 제어기의 비례, 적분, 미분 파라미터를 다층 신경회로망을 이용하여 자동으로 동조하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 자기 궤환 뉴런을 가진 다층 신경회로망이 플랜트의 입력과 출력을 이용하여 PID 제어기의 파라미터들을 학습에 의하여 자동 동조한다. 다층 신경회로망은 자기 궤환 뉴런을 이용하여 입력층, 은닉층, 출력층의 3층으로 구성하고, 출력은 3개의 값을 갖는다. 이것은 PID 제어기의 비례(P), 적분(I), 미분(D) 파라미터로 사용된다. 이 값들은 특정한 값으로 고정되는 것이 아니라 제어 수행 과정 중에서도 다층 신경회로망의 학습에 의해 계속 변화된다. DC 서보 모터와 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 통해서 제안한 방식의 유용성을 확인한다.
비선형 시스템을 제어하는 효과적인 방법으로 신경망과 연동된 퍼지구조를 적용한 ANFIS 제어기를 이용되고 있다. 전통적인 ANFIS에서는 다차원의 입력에도 불구하고 단일출력에 대한 공정을 모델링하고 제어 하는데 사용된다. 멤버쉽 함수의 파라미터는 최소자승예측과 역전파 알고리즘을 이용하여 조정된다. 이동로봇의 경우에는 좌측과 우측의 바퀴를 각각 구동할 필요가 있다. 본 논문에서는 이동로봇의 궤적을 추적하기 위하여 2-입력 2-출력을 가진 ANFIS제어기를 적용한 제어시스템 구조를 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 구조가 이동로봇에 대한 가능한 제어기임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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