녹색에너지의 모델링과 시뮬레이션은 연구하고자 하는 시스템의 형태에 따라 크게 의존한다. 모델링과 시뮬레이션의 주요내용은 반도체 물리(태양전지), 전기모터/발전기(풍력터빈), 전형적인 제어전략에 의한 전력전자(계통연계)등 매우 다양하다. 이들 기술들을 정확하게 모델링하는 것은 다양한 시뮬레이션 기술과 많은 모델들을 필요로 한다. 시뮬레이션을 더욱 정확하게 혹은 상세하게 하기 위해서 모델링은 특정레벨 즉, 시스템, 회로, 요소 레벨 등으로 수행하여야 한다. 다양한 레벨의 조합은 모델 방정식과 이용 가능한 매개변수들에 대한 전체적인 모델의 유용성을 크게 개선할 수 있다.
본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.
신경회로망 기술은 다양한 공학적 및 과학적 문제에 적용되어 왔으며 복잡한 동특성을 갖는 시스템의 모델링에 특히 효율적인 것으로 알려져 있다. 신경회로망 학습은 신경회로망의 가중치 및 바이러스로서 주어지는 파라미터 벡터의 요소를 주어진 목적함수를 최소화하는 최적의 값으로 추정하는 연산과정을 의미한다. 따라서 신경회로망 파라미터 학습은 전체시스템의 성능을 직접적으로 좌우하는 매우 중요한 단계라 할 수 있으며 일반적으로 파라미터의 수정규칙 알고리즘을 도출한다. 이러한 수정규칙은 주로 최적화 기법을 적용하며 경사함수(gradient function)를 포함한다. 최근에는 이러한 경사함수를 포함하지 않는 학습 알고리즘이 많이 개발되고 있으며 특히 칼만 필터링 이론을 접목한 미분 신경회로망의 학습 알고리즘이 최근에 발표되었다.
효율적인 LCD Backlight 구동 시스템 설계를 위해서는 CCFL에 대한 전기적 특성 파악이 중요하지만 디스플레이의 대형화에 따라 LCD Backlight 램프는 길어지고 비선형 특성으로 인해 특성 표현이 곤란하여 회로 설계시 간략화된 등가 모델을 사용하게 되어 실제 인버터 제작과정에서 많은 시행착오를 거치게 한다. 회로 설계시 수식모델 적용을 위한 CCFL의 모델이 필요하며, 이러한 모델은 인버터를 효율적으로 설계할 수 있게 하므로서 설계에 필요한 시간과 자원 절감을 가능하게 한다. 본 논문에서는 42인치 LCD 구동인버터 설계에 필요한 CCFL의 수식 모델링을 IsSpice를 이용하여 구현하였으며, 회로 시뮬레이션과 실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다.
저궤도 위성의 주요 부하는 대부분 잉여성을 지니게 설계되며, 위성 본체의 전압 및 전류의 변화에 대한 보호를 위해 밸러스트 회로가 추가적으로 요구 될 수 있다. 이중 휠은 위성의 기동에 사용되는 대용량 부하로 안정화를 위해 밸러스트회로의 설계가 추가적으로 필요하다. 이 논문에서는 이를 위해 위성의 운용상 발생할 수 있는 본체 전압의 Transition 조건 및 밸러스트회로의 모델링 분석을 진행하였으며, 모의실험을 위한 시뮬레이션 프로그램은 Matlab/silulink 및 PSIM을 이용하였다. 최종적으로 본체 전압의 변동 조건을 Inrush, Major/minor 및 Step/Frequency 부하 변동으로 나누었고, 2-port 모델링을 통해 밸러스트 회로의 구성 및 외란에 따른 영향성을 분석하고, 시뮬레이션을 통하여 검증 하였다.
태양광 PCS개발과정에서는 온도나 방사량 등을 변화시키며 태양전지 패널의 I-V곡선을 모사할 수 있는 태양광 시뮬레이션 모델이 필요하다. 이러한 용도로 볼 때 특히 다이오드 기반의 등가회로 모델은 물리적인 성질을 바탕으로 태양광 패널의 특성을 비교적 정확히 설명할 수 있으나 특유의 비선형성으로 인하여 복잡한 회로 모델 파라미터 추출 기법을 필요로 한다. 본 논문에서는데이터 시트값에 기반한 새로운 태양광 패널 회로 모델링 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 단결정 태양광 패널의 실제 데이터를 기반으로 최대전력점 ${\pm}10%$부근의 전류오차 적분값을 기준으로 기존 방법과 정확도를 비교한 결과 20%의 정확도 개선을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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