본 논문에서는 PWM 스위칭 주파수 신호 주입 센서리스 제어와 전압 펄스 인가 방법을 혼합한 회전자의 초기 위치 추정 기법을 제안하였다. d축 전류제어기 출력에 PWM 스위칭 주파수의 펄스 전압 신호를 주입하여 회전자의 위치를 추정하고, 추정한 위치에 해당하는 전압 벡터를 인가하여 자기 포화에 따른 인덕턴스의 차이를 이용함으로써, 회전자 영구자석의 극성을 판별하였다. 실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.
In recently, studies concerned to the diesel engine uses a natural gas as a fuel oil whose infra has been built already was approached to PCCI or HCCI with keeping a high thermal efficiency and reducing NOx and PM have been researching actively in normally single cylinder. An ignition source is required to bum the natural gas by a spark plug in gasoline engines, due to a higher auto-ignition temperature of natural gas. Then gas oil and DME were introduced as the ignition source. In this study as basic data for practical use of natural gas PCCI and HCCI engines, combustion characteristics and emission characteristics on 4-cylinders natural gas PCCI and HCCI engines with gas oil and DME as ignition sources were analyzed and the engine load range that is main object for practical use of PCCI and HCCI engines was made clearly by empirical experiment.
유선망에 최적화되도록 진화해온 TCP는 무선망이 가지는 링크의 불안정함으로 인한 손실을 네트워크의 혼잡으로 인한 손실로 오해한다. 그 결과 혼잡 제어 메커니즘이 수행되어 불필요하게 전송율을 줄이므로써 전송 성능을 저하시키는 문제점을 초래한다. 이러한 이유로 최근 유 무선 혼합망에서 TCP의 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 성능향상 기법들 중 상대적으로 뛰어난 성능을 보이는 Snoop 프로토콜이 유 무선 혼합망 특히 IEEE 802.11 MAC 프로토콜을 사용하는 무선망에서 가지는 문제점을 분석하고, Cross-layering 기법을 통하여 이를 보완하는 기법을 제안한다.
농약의 직주입 혼합방식은 작업자의 안전에 기여하며 남은 농약은 용기와 함께 수거되어 재사용 되므로 환경보전 및 경제적 이점이 있다. 그러나 주입식 방제기의 분관내 농약혼합액이 노즐에 이르는 시간까지의 유동특성인 지연시간은 농약 살포량에 오차를 유발한다. 본 연구는 이 지연시간이 미치는 실제 살포오차의 정도를 파악하려 시뮬레이션을 행하였다. 시뮬레이션의 결과에 의하면 오차는 상당히 심각한 것으로 판단되었으며 지연시간을 단축하려는 여러 방법을 검토하였다. 분관의 직경을 줄여 유동속도를 빠르게 하거나, 혼입 농약의 양을 일정하게 유지하며 방제속도를 가능한 목표속도에 맞추는 방법 등은 약간의 오차를 줄일 수 있을 뿐이었고, 농약을 각 노즐에 주입함으로써 오차를 최소화할 수 있으나 미소계략의 문제를 내포하였다. 따라서 농도의 변화에 따른 지연시간을 없앤 직주입 총유량 제어방식을 통하여 노즐 배출유량을 방제속도의 변이에 따라 보상하며 비례적으로 농약을 주입하여 농도를 일정하게 유지할 수 있을 것으로 판단된다.
내연기관의 혼합 가스 생성 장치로 흡입되는 공기의 유량을 조절하기 위해 Butterfly 밸브가 사용 된다. 이 밸브는 유량의 제어에는 매우 유용한 반면, 밸브 후면에서의 복잡한 공기의 유동현상[6] 으로 인하여 혼합가스의 생성에 장해적인 요소를 제공하기도 한다. 특히 밸브가 많이 닫힌 상태 에서는 밸브와 관로벽 사이의 간격이 좁아지는 Throttling 현상으로 인하여, 엔진에 고 부하시 흡 입되는 공기의 양이 증가하게 되어, 밸브 주위에서 공기 속도의 급증으로 인하여 유동장의 압축 성 현상을 기대할 수 있다. Throttle의 Choking 현상으로 인하여 공기의 입자는 운동에너지를 잃 게 되고, 궁극적 혼합가스의 생성에 영향을 미쳐 엔진성능의 저하를 초래하게 된다. 본 연구에서 는 실제 엔진(Central Fuel Injection Engine, 5 liters) [1]의 흡인 manifold를 modelling하여, 특히 밸브가 많이 닫힌 상태에서, 밸브 주위에서의 난류 유동의 압축성 현상을 정량적으로 분석해 보았다.
유선망에 최적화되도록 진화해온 TCP는 무선망이 가지는 링크의 불안정함으로 인한 손실을 네트워크의 혼잡으로 인한 손실로 오해한다. 그 결과 혼잡 제어 메커니즘이 수행되어 전송율을 줄이므로 네트워크 성능이 저하되는 문제점을 초래한다. 이러한 이유로 최근 유ㆍ무선 혼합망에서 TCP의 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 기법들 중 상대적으로 뛰어난 성능 향상을 보이는 snoop protocol이 유ㆍ무선 혼합망 특히 CDMA망에서 가지는 문제점을 분석하고 이를 보완하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 NFC(Neuro-Fuzzy Controller)와 ANN(Artificial Neural network) 제어기를 이용한 IPMSM의 속도 제어 및 추정을 제시한다. PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합적용한 NFC를 설계한다. 신경회로망의 고도의 적응제어와 퍼지 제어기의 강인성 제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 IPMSM 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 IPMSM 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다.
UTCS와 같은 고정식 신호제어시스템은 미리 정해진 신호시간계획에 의해 운영되는 방식으로 통과폭을 최대화하거나 지체를 최소화하하는 신호시간을 산정해 주지만 교통량 변화를 고려하지 못한다. 감응식은 신호시간 변수들을 일정량씩 변화시키면서 교통량 변화에 대응하는 SCOOT 같은 방식과 동적교통모형을 이용하여 시간대별로 신호시간 변화를 최적화 하는 PRODYN 등과 같은 방식이 주를 이루고 있다. 전자의 경우에는 교통량 변화에 즉각적으로 대응하지 못하는 단점이 있고, 후자와 같은 실시간 동적 신호제어모형의 경우 신호제어 상태에 따른 교통류 흐름이 적절하게 반영되지 못하는 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 후자의 방법을 토대로 시간대별로 신호상태에 따른 다양한 교통흐름을 반영할 수 있는 동적 신호제어 알고리즘을 제시하였다. 제시된 모형은 혼합정수선형계획법(BMILP)으로 매 시간단계별로 지체시간을 최소화해주는 신호제어변수를 산정해 준다. 모형적용 결과 본 모형은 단계별로 지체시간을 최소화해주는 동적신호시간을 적절하게 산정해 주었다. 따라서 실시간신호제어 등 첨단교통관리(ATMS)에 적용될 경우 그 효과가 기대된다고 할 수 있다.
제어권 전환 안정화 시간(Stabilization time of take-over)은 제어권 전환 이후 운전이 안정화 될 때까지의 시간을 의미한다. 자율주행시스템(autonomated driving system)의 제어권 전환 요청(take-over request) 직후, 운전자는 도로의 주행환경을 인지하고 수동운전을 수행해야하기 때문에 주행환경과 제어권 전환 안정화 시간의 관계를 명확히 규명하는 것은 매우 중요하다. 반면, 제어권 전환 안정화 시간에 대해 특정하여 수행된 기존 연구는 드물었으며, 주행환경을 고려한 연구도 부족한 실정이다. 이 점에 기인하여 본 연구는 드라이빙 시뮬레이터를 활용한 제어권 전환 실험을 수행하고, 실험 결과를 선형혼합모형(linear mixed model)을 통해 분석하여 제어권 전환 안정화 시간에 영향을 미치는 주행환경 요소를 정량적으로 도출하였으며, 각 영향요인에 따른 제어권 전환 안정화 계수를 도출하였다.
This paper is concerned with a control allocation strategy using the dynamic inversion and the pseudo inverse control which generates the nominal control input trajectories. In addition, an autopilot design method is proposed by using time-varying control technique which is time-varying version of the pole placement of linear time-invariant system for an agile missile with aerodynamic fin and thrust vectoring control. The control allocation proposed in this paper is capable of extracting the maximum performance by combining each control effector, aerodynamic fin and thrust vectoring control. The adopted time-varying control technique for the autopilot design enhances the robustness of the tracking performance for a reference command. The main results are validated through the nonlinear simulations with aerodynamic data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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