A two stage ac drive configuration consisting of a single-phase line commutated rectifier and a three-phase voltage source inverter (VSI) is very common in low and medium power applications. The deterministic pulse width modulation (PWM) methods like sinusoidal PWM (SPWM) could not be considered as an ideal choice for modern drives since they result mechanical vibration and acoustic noise, and limit the application scope. This is due to the incapability of the deterministic PWM strategies in sprawling the harmonic power. The random PWM (RPWM) approaches could solve this issue by creating continuous harmonic profile instead of discrete clusters of dominant harmonics. Insufficient filtering at dc link results in the amplitude distortion of the input dc voltage to the VSI and has the most significant impact on the spectral errors (difference between theoretical and practical spectra). It is obvious that the sprawling effect of RPWM undoubtedly influenced by input fluctuation and the discrete harmonic clusters may reappear. The influence of dc link fluctuation on harmonics and their spreading effect in the VSI remains invalidated. A case study is done with four different filter capacitor values in this paper and results are compared with the constant dc input operation. This paper also proposes an ingenious RPWM, a ripple dosed sinusoidal reference-random carrier PWM (RDSRRCPWM), which has the innate capacity of suppressing the effect of input fluctuation in the output than the other modern PWM methods. MATLAB based simulation study reveals the fundamental component, total harmonic distortion (THD) and harmonic spread factor (HSF) for various modulation indices. The non-ideal dc link is managed well with the developed RDSRRCPWM applied to the VSI and tested in a proto type VSI using the field programmable gate array (FPGA).
본 논문에서는 음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측 실험의 내용을 소개한다. 선행 실험에서 효과적인 음성 인식 성능 예측을 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률과 상관도가 높은 여러 가지 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 제안하였다. 제안한 지표는 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때 보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 보였다. 본 실험에서는 이 결과를 근거하여 조합에 사용된 음성 특성 지표를 채택하여 4차원 특징 벡터를 생성하고 GMM 기반의 음성 인식 성능 예측기를 구축한다. 가우시안 요소를 증가시키며 실험한 결과 제안된 시스템은 babble 잡음, 자동차 잡음에서 모두 SNR이 낮을수록 단어 오인식률을 높은 확률로 예측함을 확인하였다.
In this paper, we propose a new AC-DC converter control method to comply with harmonics regulation(IEC 61000-3) effective for the inverter system of an air conditioner whose power consumption is less than 2,500W. There are many different ways of AC-DC converter control, but this paper focuses on the converter control method that is adopting an input reactor with low cost silicon steel core to strengthen cost competitiveness of the manufacturer. The proposed control method controls input current every half cycle of the line frequency to get unit power factor and at the same time to reduce switching loss of devices and acoustic noise from reactor. This kind of converter is known as a Partial Switching Converter(PSC). In this study, theoretical analysis of the PSC has been performed using Matlab/Simulink while a 16-bit micro-processor based converter has been used to perform the experimental analysis. In the theoretical analysis, electrical circuit models and equations of the PSC are derived and simulated. In the experiments, micro-processor controls input current to keep the power factor above 0.95 by reducing the phase difference between input voltage and current and at the same time to maintain a reference DC-link voltage against voltage drop which depends on DC-link load. Therefore it becomes possible to comply with harmonic regulations while the power factor is maximized by optimizing the time of current flow through the input reactor for every half cycle of line frequency.
본 논문은 수중에서 사용되는 영상 소나를 이용하여 수중 물체의 외형 복원을 수행하여 보고 그 결과를 분석한다. 일반적으로 해양 측량에 많이 사용되는 다중빔 해양 측심기(Multi-beam echo sounder, MES)보다 더 자세한 수중 환경 관찰이 가능한 영상 소나는 상하 방사영역 정보의 불확실성으로 인해 3차원 복원 연구로 활용되기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 소나 영상에서 얻는 물체에 대한 3차원 높이 정보의 불확실성을 줄이기 위해 영상 소나의 상하 방사영역을 좁게 조정하여 영상 소나의 3차원 물체 외형 복원의 어려움을 극복하고자 한다. 또한, 음향 채널별 잡음 제거 필터를 적용하고, 음향 채널별 상호보완 거리값 검출 방법의 적용을 통해 3차원 위치 정보의 정확도를 높이고자 한다. 제안한 수중 물체 외형 복원 방법은 3가지 물체(원뿔, 구, 기둥)에 대해 3차원 복원 실험을 수행하여 보고 그 결과를 분석하였다.
Porous metals demonstrate not only excessively low densities, but also novel physical, thermal, mechanical, electrical, and acoustic properties. Thus, porous metals exhibit exceptional performance, which are useful for diesel particulate filters, heat exchangers, and noise absorbers. In this study, SUS316L foam with 90% porosity and $3,000{\mu}m$ pore size is successfully manufactured using the electrostatic powder coating (ESPC) process. The mean size of SUS316L powders is approximately $12.33{\mu}m$. The pore properties are evaluated using SEM and Archimedes. As the quantity of powder coating increases, pore size decreases from 2,881 to $1,356{\mu}m$. Moreover, the strut thickness and apparent density increase from 423.7 to $898.3{\mu}m$ and from 0.278 to $0.840g/cm^3$, respectively. It demonstrates that pore properties of SUS316L powder porous metal are controllable by template type and quantity of powder coating.
수중에서의 음향 통신의 성능은 신호의 다중 경로 전달과정에 의해 발생하는 지역 확산 현상으로 인하여 인접 심볼간 간섭의 영향을 받는다. 따라서, 인접 심볼 간 간섭을 제거하기 위하여 수중 통신에 적합한 등화기 기술, 채널 부호화 기술이 필요하다. 또한, 수중에서는 시변 채널의 영향으로 인해 긴 사이즈의 데이터 전송 중 채널의 변화에 따라 수신 신호의 높은 오류율을 야기 시킨다. 본 논문에서는 다중 경로 환경에서 원활한 통신과 함께 수신 신호의 성능을 향상시키기 위하여 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)에서 우수한 성능을 보이는 부호화 기법인 BCJR(Bahl, Cocke, Jelinek, Raviv) 기반 컨볼루션 부호와 다중 경로로 인해 왜곡된 데이터를 보상하기 위한 기법인 결정 궤환 등화기가 결합된 터보 등화기를 기반으로 제한된 대역폭 내에서 전송률을 향상시킬 수 있는 큰 사이즈의 데이터를 효율적으로 복호 하는 방법에 대해 경북 문경시 경천호에서의 실제 수중 실험을 통하여 성능을 분석하였다.
BLDC (Brushless DC) 전동기는 선형적인 토크 대 전류, 속도 대 전압특성을 갖고 있으며 기계적 전기적인 잡음이 없고, 가감속 제어가 용이하며, 토크 대 관성의 비가 매우 높아 소형으로 높은 출력을 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 전기자 전류의 전환 (Commutation)시 고정자 권선의 인덕턴스 성분과 역기전력으로 인해 발생되는 전류리플은 BLDC 전동기의 구동시 발생되는 토크리플의 중요한 원인이 되어, 고정밀 서보계통에 대한 응용에 큰 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 퓨리에 시리즈계수를 사용한 새로운 전류제어 알고리즘을 개발하여 상전류 전환시 발생하는 전류리플을 최소화함으로서 토크리플을 현저히 감소 시켰으며, BLDC 전동기의 구동을 위해 널리 사용되고 있는 UNIPOLAR PWM 방식과 시뮬레이션 및 실험을 통해 비교함으로써, 새로운 알고리즘의 효용성을 입증하고자 한다.
덕트 내 음원 면에서의 음압과 입자 속도분포를 상세히 알 수 있다면, 주된 소음원들의 위치와 강도를 분석하여 전파특성을 잘 이해할 수 있고, 이에 따라 저소음화 설계에 유용한 정보로 활용가능하다. 이를 위한 기존의 방법들은 대개 단면상 위치와 무관한 일정 변수로 나타내는 제한점이 있다. 본 논문에서는 음원의 단면 분포를 높은 공간분해능으로 관찰할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 모드 합성법을 기반으로 감쇠파의 영향과 근접장 측정을 포함하는 행렬식을 유도하였으며, 컴프레션 드라이버에 의해 일부 단면이 가진된 유동이 없는 덕트 시스템에서 검증하였다. 감쇠파모드 개수의 증가에 따라 음압 스펙트럼을 더욱 정확하게 근사화 할 수 있었으며, 26개의 감쇠파 모드를 포함한 수렴 결과로부터 관심 헬름홀쯔 수 영역에서 -25 dB 이하의 오차로 예측할 수 있었다. 수렴된 모드 진폭들을 이용하여 kR = 1에서 음원 면에서의 음원변수 분포를 관찰한 결과, 실제 음원이 설치된 국소 위치에서 높은 음압과 입자 속도 값을 분명히 나타내는 것을 보였다. 또한, 감쇠 모드의 역추산시에 정규화기법을 도입하여, 과결정된 반경방향 모드에 의해 발생된 무의미한 피크들을 효과적으로 제거할 수 있었다.
최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.
본 논문에서는 선박 수중방사소음 저감을 위한 에어마스커의 기포크기 추정 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 Rayleigh의 제트 불안정 모델과 연속 조건을 이용하여 유도된 기존 모델에 공기의 제트유속을 도입함으로써 저속유동 조건에서 발산하는 단점을 보완 하였다. 공기의 제트유속은 유동이 없는 경우 기포의 크기를 이용하여 추정하였다. 유동이 없는 매질에서 기포의 크기는 분사된 공기의 레이놀즈수를 기반으로 층류구간, 천이구간, 그리고 난류구간으로 나누어 경험적 방법으로 추정 하였다. 제시된 기포크기 추정 모델은 Computational Fluid Dynamics(CFD) 해석결과 그리고 기존 문헌의 실험결과와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다. 끝으로, 음향 역산법을 활용하여 대형터널에서 수행된 에어마스커 공기분사 실험의 계측된 삽입손실로부터 기포의 분포를 추정하였다. 역산된 기포분포와 기포크기 추정 모델의 추정 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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