This paper presents an implementation of efficiency optimization of reluctance synchronous motor (RSM) using a neural network (NN) with a direct torque control (DTC). The equipment circuit considered with iron losses in RSM is analyzed theoretically, and the optimal current ratio between torque current and exiting current component are derived analytically. For the RSM driver, torque dynamic can be maintained with DTC using TMS320F2812 DSP Controller even with controlling the flux level because a torque is directly proportional to the stator current unlike induction motor. In order to drive RSM at maximum efficiency and good dynamics response, the Backpropagation Neural Network is adapted. The experimental results are presented to validate the applicability of the proposed method. The developed control system show high efficiency and good dynamic response features with 1.0 [kW] RSM having 2.57 inductance ratio of d/q.
이 논문에서는 직접 수열 부호 분할 다중 접속 이동 통신 시스템에서 전송 배열 안테나 기술을 사용하여, 순방향 채널의 용량을 증대하는 알고리즘들에 관해 알아본다. DSP와 PC를 사용하여 알고리즘 검증용 시스템을 제작하고, 알고리즘의 하드웨어 구현과 최적화, 검증 시스템의 동작 순서와 구조를 알아본다. 또한, 성능 분석을 통해 구현된 알고리즘들의 수행시간을 알아본다.
다항식형 전치왜곡기를 이용한 적응 전치왜곡 선형화기의 새로운 구조를 제안한다. 제안된 선형화기에서는 전치왜곡을 포함한 대부분의 연산이 DSP(digital signal processor)로 수행된다. 전치 왜곡기의 출력신호와 후처리기 의 출력 신호 사이 의 오차를 최소화하기 위하여 RLS(recursive least squares) 앨거리즘을 적용한다. 씨뮬레이션 결과 ACPR(adjacent channel power ratio)이 대역 가장자리에서 40 dB 이상 개선된다. 선형화기의 수렴 및 재수렴 특성 역시 만족스러운 성능을 보인다.
본 논문은 모바일 TFT-LCD 구동 집 회로와 임베디드 소프트웨어를 이용한 자동 화질 레지스터 최적화시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 LCD모듈의 중요한 화질 평가 요소인 평균 감마 오차, 감마 조정 시간, 플리커 잡음 및 명암비 등을 최적화하기 위해 모바일 LCD구동 집적회로 내의 감마조정 레지스터들과 전압 설정 레지스터 들을 자동적으로 제어한다. 개발된 알고리즘과 임베디드 소프트웨어는 거의 모든 유형의 LCD모듈에 적용 가능하다. 개발된 화질 최적화 시스템은 측정 대상이 되는 모듈 (MUT, LCD 모듈), 제어 프로그램, 휘도 측정용 멀티미디어 디스플레이 측정기 및 인터페이스용 제어 보드로 구성되어 있다. 제어 보드는 DSP와 FPGA로 구성 되 어 있고, RGB 및 CPU 인터페이스를 지원한다.
본 논문에서는 3GPP와 ETSI에서 IMT-2000의 음성부호화 방식 표준안으로 채택한 AMR 음성부호화 알고리즘을 분석하고 C 컴파일러와 어셈블리 언어를 이용한 최적화 과정을 거친 후, 고정 소수점 DSP 칩인 TMS320C6201을 이용하여 실시간 구현하였다. 구현된 codec의 프로그램 메모리는 약 31.06 kWords, 데이터 RAM 메모리는 약 9.75 kWords, 그리고 데이터 ROM 메모리는 약 19.89 kWords 정도를 가지며, 한 프레임(20 ms)을 처리하는데 약 4.38 ms가 소요되어 TMS320C6201 DSP 칩의 전체 가용한 clock의 21.94%만 사용하여도 충분히 실시간으로 동작 가능함을 확인하였다. 또한, DSP 보드상에서 구현한 결과가 ETSI에서 공개한 ANSI C 소스 프로그램의 수행 결과와 일치함을 검증하였고, 구현된 AMR 음성부호화기를 sound I/O 모듈과 결합하여 실험한 결과, 어떠한 음질의 왜곡이나 지연 없이 실시간으로 충분히 동작함을 확인하였다. 마지막으로, Host I/O와 LAN 케이블을 이용하여 AMR 음성부호화 알고리즘을 통한 쌍방간 실시간 통신을 full-duplex 모드로 확인하였다.
본 논문에서는 GNU 컴파일러를 이용하여 ES-C2340 DSP2 프로세서를 위한 C 교차 컴파일러를 개발한다. 신속하고 효율적인 컴파일러의 개발을 위해 언어 의존적인 프 론트 앤드(front-end)의 일부는 GNU 컴파일러를 사용하고, 프로세서 의존적인 백 앤 드(back-end)부분은 새로이 작성하여 결합하는 접근 방법을 사용한다. 이러한 접근 방법은 첫째, 프론트 앤드 부분에서 잘 검증된 GNU 컴파일러의 뛰어난 최적화 기법과 다중 언어 지원성을 사용하므로 컴파일러의 효율성과 범용성이 보장되고, 둘째, 하드 웨어 의존적인 부분의 구현에만 집중함으로써 개발 기간이 단축되며, 셋째 개발 시간 의 단축으로 인해 프로세서의 개발시에 논리 검증 도구로 고급 언어를 사용할 수 있 게 한다. 그리고 본 논문에서는 교차 컴파일러를 지원하기 위하여 텍스트 수준의 선 링커(pre-linker)도 구현한다.
본 연구에서는 파이프라인 구조를 갖는 시스템의 효율적인 설계를 위하여 변환을 이용한 설계 최적화 기술을 개발하였다. 변환 최적화 기술은 파이프라인 구조로의 변환과 retiming을 이용한 변환을 포함한다. 새로운 변환 방법은 다음의 세 가지 특징을 갖는다. 첫째, 여러 개의 파이프라인 블록을 동시에 고려하여 retiming 등의 변환을 수행함으로써, 파이프라인 구조 시스템의 전체 성능을 최적화한다. 둘째, 시스템의 면적과 수행시간 간의 trade-off를 가능하도록 하여, 회로 설계자가 다양한 설계의 대안을 찾고자 할 때 실용적인 도움을 준다. 셋째, 본 방법은 새로운 변환 및 알고리즘 개발 등의 문제로 쉽게 확장 가능하고, 메모리 또는 버스 등을 고려한 최적화 문제에도 사용될 수 있다. DSP 예제들에 대하여 실험한 결과, 평균적으로 면적은 21%, 성능은 17% 개선되었다. 특히, 본 기술은 여러 설계 대안의 효율적인 탐색에 유용하다.
본 논문에서는 2 채널 MAIN 프로필 MPEG-2 AAC 복호화 시스템의 구조를 제안하고 구현하였다. 복호화 알고리듬의 구조적인 모듈화에 근거하여, 시스템 설계 과정에서 전체 시스템을 3 개의 하드웨어 모듈로 분할하였다. 전체 시스템은 허프만 복호화기, 예측기, 20 비트 고정소수점 DSP 코어로 이루어져 있다. 허프만 복호화기는 주어진 작업을 1 클럭 사이클 내에 수행할 수 있는 고속의 하드와이어드 모듈이고, 예측기는 높은 해상도를 가지고 다른 모듈들과 병렬처리가 가능한 구조를 가진 모듈이다. 구현된 시스템은 16.9 MIPS 로 2 채널의 MPEG-2 AAC 비트열을 고음질로 복호화할 수 있다.
본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.
This paper presents a HNN(Hopfield Neural Network) model to solve the ORP(Optimal Routing Problem) in DSP(Distribution System Planning). This problem is generally formulated as a combinatorial optimization problem with various equality and inequality constraints. Precedent study[3] considered only fixed cert, but in this paper, we proposed the capability of optimization by fixed cost and variable cost. And suggested the corrected formulation of energy function for improving the characteristics of convergence. The proposed algorithm has been evaluated through the sample distribution planning problem and the simmulation results are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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