• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.313-318
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• 2007

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive fuzzy neural network controller and artificial neural network(ANN). This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using Adaptive-FNN controller and ANN controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper reposes speed control of IPMSM using Adaptive-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is a lied to IPMSM drive system controlled Adaptive-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the Adaptive-FNN and ANN controller.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.24-28
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• 2006

본 논문은 마이크로 전극 측정 시스템을 사용하여 차세대 신동력 산업인 HEV(Hybrid Electric Vehicle) 및 수소연료전지(PEMFC) 차량용 니켈 수소전지의 전극소재로 사용되고 있는 수소저장합금(Mm : misch metal, $MmNi_{3.55}Co_{0.75}Mn_{0.4}Al_{0.3}$)의 단일 입자에 대해 전기화학적 수소 흡방출 특성 평가를 수행 하였다. 즉 Carbon fiber 마이크로 전극을 합금 입자 한개 위에 전기적인 접촉을 이루도록 조정하고, Cyclic Voltammetry 및 Galvanostatic 충방전 실험을 수행하였다. 그 결과 단일 입자의 방전용량은 약 280[mAh/g]로 이론용량의 약 90[%]의 특성을 보여 주었다. 데이터는. 실제 Ni-MH전지를 구성하는 합금입자 그리고 폴리머 바인더로 구성된 Composite film 전극과 비교 하였다. 추가적으로 합금의 단일 입자에 있어 in situ 미분화 현상을 관찰하였다. 마이크로 전극 측정 시스템에 의한 단일 입자의 전기화학적 평가는 기존의 Composite Film 전극에 비해 수소저장합금에 대해 보다 상세하고 정확한 정보를 쉽게 얻을 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권1호
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• pp.26-35
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• 2007

The vehicle of urban transit is a complex system that consists of various electric, electronic, and mechanical equipments, and the maintenance cost of this complex and large-scale system generally occupies sixty percent of the LCC (Life Cycle Cost). For reasonable establishing of maintenance strategies, safety security and cost limitation must be considered at the same time. The concept of system reliability has been introduced and optimized as the key of reasonable maintenance strategies. For optimization, three preceding studies were accomplished; standardizing a maintenance classification, constructing RBD (Reliability Block Diagram) of VVVF (Variable Voltage Variable Frequency) urban transit, and developing a web based reliability evaluation system. Historical maintenance data in terms of reliability index can be derived from the web based reliability evaluation system. In this paper, we propose applying inverse problem analysis method and hybrid neuro-genetic algorithm to system reliability optimization for using historical maintenance data in database of web based system. Feed-forward multi-layer neural networks trained by back propagation are used to find out the relationship between several component reliability (input) and system reliability (output) of structural system. The inverse problem can be formulated by using neural network. One of the neural network training algorithms, the back propagation algorithm, can attain stable and quick convergence during training process. Genetic algorithm is used to find the minimum square error.

• 전기화학회지
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• 제10권1호
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• pp.20-24
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• 2007

최근 높은 에너지 밀도를 갖고 있는 리튬 이온 이차전지에 대한 관심이 높다. 리튬 이온 이차전지는 이미 휴대용 기기로 널리 적용되고 있으며, 하이브리드 전기자동차와 같은 고출력 전지시스템에 적용을 위해 연구되고 있다. 리튬 이온 이차전지의 전극 소재는 리튬 이온의 이동에 의해서 충전 및 방전되는 현상을 활용한다. 전극으로부터 리튬 이온이 이동될 때 전극내의 구조 변화가 발생한다. 전극의 구조분석은 중성자 또는 X-선을 이용하여 분석할 수 있다. X-선은 분석 시간이 짧고, 쉽게 분석할 수 있다는 장점이 있으나 원자내의 전자구름과의 산란을 응용하므로 전자가 적은 가벼운 원소의 경우 분석이 어려운 단점이 있다. 리튬도 원자량이 작아서 X-선 만으로는 리튬의 정확한 위치에 대한 분석이 어렵다. 중성자 분석기술은 이에 대한 해답이 될 것이다. 본 자료에서는 중성자를 활용한 전극물질의 구조 분석 사례 및 그 원리에 대해서 논의하고자 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.640-645
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• 2012

하이브리드 전기 차량 내에 존재하는 DC-DC 컨버터 또는 DC-AC 인버터에 의해 스위칭 잡음이 발생된다. 이 스위칭 잡음은 컨버터 또는 인버터의 스위칭 회로 내에 존재하는 전력 다이오드의 역 회복 동작에 의해 발생된다. 다이오드의 반전 시간과 역 회복 시간이 역 회복 구간의 모양을 결정한다. 본 논문은 스위칭 잡음의 주파수 스펙트럼을 다이오드 역 회복 구간의 모양을 통해 예측하고, 측정 결과와 비교하여 주요 주파수 구간이 다이오드의 반전 시간과 직접적인 연관이 있다는 것을 확인하였다.

• 전기화학회지
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• 제25권4호
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• pp.184-190
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• 2022

스피넬 구조의 LiMn₂O₄ (LMO) 및 층상구조의 LiNi_0.5Co_0.2Mn_0.3O₂ (NCM)는 리튬이온 이차전지의 양극 활물질로 널리 사용되어 왔다. 가격이 저렴하고 안전성이 우수한 LMO와 용량이 크고 고온 수명이 유리한 NCM 양극 물질은 상호 보완적인 특성을 가지고 있어, 두 활물질을 혼합하여 특히 hybrid electric vehicle (HEV)를 포함한 중대형 전지 등에서 양극으로 채택되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 LMO와 NCM으로 구성된 복합전극을 제조할 때, 이를 단순히 혼합하여 제조한 blend 전극과 두 전극을 겹층구조로 제조한 전극의 수명특성을 비교하였다. 두 활물질의 비율을 모두 1:1로 구성하여 제조한 겹층전극은 blend 전극과 유사한 용량 및 동등한 사이클 수명을 지니고 있었다. 그리고, 완전지의 고온 사이클에서는 LMO를 먼저 코팅하고 나서 NCM을 코팅한 LN 전극이 가장 우수하였으며, NCM을 먼저 코팅하고 LMO를 다음에 코팅한 NL 전극은 표면에 LMO가 주로 위치하면서 blend 전극보다 오히려 용량퇴화가 더 빠르게 진행되었다. 또한, LSTA (linear sweep thermmametry) 분석결과에서도 LMO가 주로 전극내부에 위치한 LN 겹층전극의 열적 안정성이 보다 우수하였다.

• 기술혁신연구
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• 제26권3호
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• pp.37-68
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• 2018

본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.