Sensorless PMSM is much studied for the industrial applications and home appliances because, a mechanical sensor reduces reliability and increases cost. Two types of instantaneous torque controls are basically used for high performance variable-speed a.c. drive : vector control and direct torque control. This paper investigates speed sensorless control of PMSM using direct torque control. The switching of inverter is determined from SVPWM realizing the command voltage which is obtained by flux error and measured current without d-q transformation. The rotor speed is estimated through adaptive observer with feedback loop. The simulation and experimental results indicate good performances.
Central 60° synchronous modulation is an easy pulse-width modulation (PWM) method to implement for the traction inverters of urban rail trains at a very low switching frequency. Unfortunately, its switching patterns are determined by a Fourier analysis of assumed steady-state voltages. As a result, its transient responses are not very good with over-currents and high instantaneous torque pulses. In the proposed solution, the switching patterns of the conventional central 60° modulation are modified according to the dynamic error between the target and actual stator flux. Then, the specific trajectory of the stator flux and current vector can be guaranteed, which leads to better system transients. In addition, stator flux control is introduced to get smooth mode switching between the central 60° modulation and the other PWMs in this paper. A detailed flow chart of the control signal transmission is given. The target flux is obtained by an integral of the target voltage. The actual PMSM flux is estimated by a minimum order flux state observer based on the extended flux model. Based on a two-level inverter model, improved rules in the α-β stationary coordinate system and equations of the switching patterns amendment are proposed. The proposed method is verified by simulation and experimental results.
In this research, we study the problem of opportunistic spectrum access (OSA) in a time-varying environment with fading channels, where the channel state is characterized by both channel quality and the occupancy of primary users (PUs). First, a finite-state Markov channel model is introduced to represent a fading channel. Second, by probing channel quality and exploring the activities of PUs jointly, a two-dimensional partially observable Markov decision process framework is proposed for OSA. In addition, a greedy strategy is designed, where a secondary user selects a channel that has the best-expected data transmission rate to maximize the instantaneous reward in the current slot. Compared with the optimal strategy that considers future reward, the greedy strategy brings low complexity and relatively ideal performance. Meanwhile, the spectrum sensing error that causes the collision between a PU and a secondary user (SU) is also discussed. Furthermore, we analyze the multiuser situation in which the proposed single-user strategy is adopted by every SU compared with the previous one. By observing the simulation results, the proposed strategy attains a larger throughput than the previous works under various parameter configurations.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제26권6호
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pp.695-704
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2002
Generally, induction motor controller requires rotor speed sensor for commutation and current control, but it increases cost and size of the motor. So in these days, various researches including speed sensorless vector control have been reported and some of them have been put to practical use. In this paper a new speed estimation method using neural networks is proposed. The optimal neural network structure was tracked down by trial and error, and it was found that the 8-16-1 neural network has given correct results for the instantaneous rotor speed. Supervised learning methods, through which the neural network is trained to learn the input/output pattern presented, are typically used. The back-propagation technique is used to adjust the neural network weights during training. The rotor speed is calculated by weights and eight inputs to the neural network. Also, the proposed method has advantages such as the independency on machine parameters, the insensitivity to the load condition, and the stability in the low speed operation.
한국막학회 1999년도 The 7th Summer Workshop of the Membrane Society of Korea
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pp.15-18
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1999
A simple mathematical model for facilitated mass transport through a fixed site carrier membrane was derived by assuming an instantaneous, microscopic concentration (activity) fluctuation. The current model demonstrates that the facilitation factor depends on the extent of concentration fluctuation, the time scale ratios of diffusion to chemical reaction and the ratio of the carrier concentration to the solute solubility in matrix. The model was examined against the experimental data on oxygen transport in membranes containing metallo-porphyrin carriers, and the agreement was exceptional (within 10% error). The basic concept of this approach was applied to separate olefin from olefin/paraffin mixtures. A proprietaty carrier, developed here, resulted that the selectivity of propylene over propane was more than 120 and the propylene permeance exceed 40 gpu.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권1호
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pp.90-97
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2004
DC motor requires a rotor speed sensor for accurate speed control. The speed sensors such as resolvers and encoders are used as speed detectors. but they increase cost and size of the motor and restrict the industrial drive applications. So in these days. many Papers have reported on the sensorless operation or DC motor(3)-(5). This paper Presents a new sensorless strategy using neural networks(6)-(8). Neural network structure has three layers which are input layer. hidden layer and output layer. The optimal neural network structure was tracked down by trial and error and it was found that 4-16-1 neural network has given suitable results for the instantaneous rotor speed. Also. learning method is very important in neural network. Supervised learning methods(8) are typically used to train the neural network for learning the input/output pattern presented. The back-propagation technique adjusts the neural network weights during training. The rotor speed is gained by weights and four inputs to the neural network. The experimental results were found satisfactory in both the independency on machine parameters and the insensitivity to the load condition.
Recently, a technique for acquiring spatial information data using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) has been greatly developed. It is a very crucial issue of the GIS (Geographic Information System) mapping system that passes way point in the unmanned airframe and finally measures the accurate image and stable localization to the desired destination. Though positioning using DGPS (Differential Global Navigation System) or RTK-GPS (Real Time Kinematic-GPS) guarantee highly accurate, they are more expensive than the construction of a single positioning system using a single GPS. In the case of a low-priced single GPS system, the stability of the positioning data deteriorates. Therefore, it is necessary to supplement the uncertainty of the absolute position data of the UAV and to improve the accuracy of the current position data economically in the operating state of the UAV. The aim of this study was to present an algorithm enhancing the stability of position data in a single GPS mode of UAV with multiple GPS. First, the arrangement of multiple GPS receivers through the center of gravity of the UAV were examined. Next, MD (Mahalanobis Distance) is applied to detect instantaneous errors of GPS data in advance and eliminate outliers to increase the accuracy of previously collected multiple GPS data. Processing procedure for multiple GPS reception data by applying the center of the triangular method were presented to improve the position accuracy. Second, UAV navigation systems integrated multiple GPS through configuration of the UAV specifications were implemented. Using the unmanned airframe equipped with multiple GPS receivers, GPS data is measured with the TCM (Triangular Center Method). In addition, UAV equipped with multiple GPS were operated in study area and locational accuracy of multiple GPS of UAV with VRS (Virtual Reference Station) GNSS surveying were compared. The result showed that the error factors are compensated, and the error range are reduced, resulting in the reliability of the corrected value. In conclusion, the result in this paper is expected to realize high-precision position estimation at low cost in UAV using multiple low-cost GPS receivers.
GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.
근래에는 정확성과 신뢰성이 강한 센서리스 속도추정방법으로 전동기를 구동하기 위한 노력이 전개되고 있으며, 본 논문은 외란에 대한 강인성이 뛰어난 신경회로망을 이용하여 직류전동기의 센서리스 속도제어를 실현한 연구 결과이다. 〔68〕 신경회로망은 사람의 뇌가 경험을 통해 학습하듯이 주어진 입력에 대해 학습을 통하여 최적의 출력을 발생한다. 학습은 직류전동기의 수식모델을 통해 얻어진 전압$.$전류 및 회전자 속도를 입$.$출력 데이터로 사용하여 역전파 학습 알고리즘〔8〕을 통해 행하여지며, 학습 완료 후 얻은 최적의 연결강도를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망에 의한 방식은 복잡한 알고리즘을 사용하지 않고도 정확한 속도 추정이 가능하며, 직류전동기의 문제점인 회전자 권선의 열에 의한 전동기의 성능 악화 및 속도 제어의 어려움을 해소하여 운전 조건에 따른 외란 등에도 강인한 제어 특성을 가질 뿐만 아니라 전 속도 영역에서 속도 응답 특성이 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 2.4 kbps 하모닉-CELP 부호화기를 위한 피치 검출기의 설계 방법과 전이 시점을 검출하고 그 값을 기준으로 유/무성음 변환 구간에 대한 합성 윈도우를 달리하여 효과적인 파형 보간이 이루어지도록 하기 위한 방법을 제안하였다. 하모닉-CELP 부호화기에서 유성음 구간은 과거와 현재 프레임의 표준 파형을 보간하여 이루어지므로 전이 구간에서 피치 주기가 반으로 줄거나 두 배로 예측되어질 경우, 피치주기의 심한 변화량에 의해 파형 왜곡 및 프레임 경계에서의 불연속을 발생시킨다. 또한 하모닉 합성을 할 때 삼각 윈도우에 의한 중첩-합산 (overlap-add) 방법을 사용하기 때문에 전이 구간에서 유성음 구간의 신호가 순간적인 증가 (감소)를 할 경우 삼각 윈도우의 영향으로 합성 여기 신호가 선형 증가 (감소) 하는 단점이 있다. 우선 피치 검출기의 설계는 정확한 피치의 검출을 하되 피치 더블링에 의한 프레임 불연속성을 막기 위해 1차 혼성 검색법을 사용하였으며, ACF에 의한 2차 검색으로 피치의 정확도를 높였다. 그리고 삼각 윈도우에 의해 합성 파형이 선형 증가하던 문제는 웨이블렛에 의해 검출된 GCI를 이용하여 전이 시점을 검출한 후, 그 값을 기준으로 사다리꼴 윈도우 설정을 하여 해결하였다. 실험 결과 파형 보간 코더에서 가장 문제가 되었던 피치 더블링이 사라졌으며, 피치 검색 오차율은 ACF 검출법에 비해 5.4% 개선되었고 웨이블렛에 의한 검출법에 비해 2.66% 개선되었다. 전이 구간에서의 MOS값은 0.13 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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