KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3439-3457
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2014
Clustering is an effective method for improving the performance of large scale mobile ad hoc networks. However, when the moving speed is very fast, the topology changes quickly, which leads to frequent cluster topology updates. The drastically increasing control overheads severely threaten the throughput of the network. SCBCS (Signal Characteristic Based Cluster Scheme) is proposed as a method to potentially reduce the control overheads caused by cluster formation and maintenance in aeronautical ad hoc networks. Each node periodically broadcasts Hello packets. The Hello packets can be replaced by data packets, which preserve bandwidth. The characteristics of the received packets, such as the Doppler shift and the power of two successive Hello packets, help to calculate the relative speed and direction of motion. Then, the link connection lifetime is estimated by the relative speed and direction of motion. In the clustering formation procedure, the node with the longest estimated link connection time to its one-hop neighbors is chosen as the cluster head. In the cluster maintenance procedure, re-affiliation and re-clustering schemes are designed to keep the clusters more stable. The re-clustering phenomenon is reduced by limiting the ripple effect. Simulations have shown that SCBCS prolongs the link connection lifetime and the cluster lifetime, which can reduce the topology update overheads in highly dynamic aeronautical ad hoc networks.
The Army, Navy, and Air Force are currently making various efforts to apply defense IoT technology by reflecting the characteristics of each military. However, there are concerns that comprehensive collection, management, and analysis may be limited because each military has no overlapping system or guaranteed interoperability of data, and there are inefficient aspects in terms of using and investing a limited defense budget. In this study, evaluation items and priorities for pilot projects were selected by applying Delphi technique and AHP method to determine which projects are preferentially effective when commonly applied in terms of Army, Navy, and Air force. As a result of the analysis, the project basis and driving force, project feasibility, performance and ripple effect, redundancy and connection were identified in the order of IoT-based small detachment units and unmanned base construction, intelligent smart unit, smart ground ammunition depot, and smart training management system. According to the comprehensive results reflecting the weights of each evaluation item, the fact that small detachment units and unmanned base construction project are recognized as the first project to be applied to the Army, Navy, and Air Force is a valid approach to be effective while each military is burdened with personnel management because of the reduction of manpower. Through the research results, it is expected that the direction of application to the policy of the defense IoT project can be confirmed in terms of efficient use of limited budgets.
직류전동기는 속도제어가 간단하고, 출력 토크특성이 우수한 장점으로 윈치나 카고 펌프 모터 등으로 선박에서 많이 사용되었으며, 전기추진선박이 도입된 초기에는 선박용 추진전동기로도 적용되었다. 하지만 브러시와 정류기와 같은 기계적 정류장치의 단점으로 인해 최근에는 직류전동기와 전기적인 특성은 매우 유사하지만 기계적인 정류장치를 설치하지 않고 반도체 소자를 이용한 전자적인 정류장치를 사용하는 브러시리스 직류전동기의 사용이 증가하고 있다. 기존의 브러시리스 직류전동기를 구동하기 위한 인버터 시스템은 2상여자방식을 사용하므로 역기전력파형이 사다리꼴모양으로 되며, 이로인해 전류가 흐르는 권선이 바뀌는 상전류 전환 구간에서 고조파와 토크리플이 발생하게 된다. 이러한 고조파와 토크리플을 저감하기 위한 다양한 방안이 연구되어 발표되었으며, 본 연구에서는 전력분석프로그램을 이용하여 브러시리스 직류전동기의 구동회로에 비례적분 속도전류제어기 알고리즘을 구현한 Cascaded H-Bridge 멀티레벨 인버터를 적용하였다. 모델링한 브러시리스 직류전동기의 시뮬레이션을 통해 제안하는 전동기의 구동방식을 적용하는 경우에 기존의 구동방식에 비해 전동기 입력측 전압파형 개선과 고조파 및 토크리플이 현저히 저감되는 결과를 확인할 수 있었다.
영구자석 선형 동기 전동기는 회전기기에 비해 구조적으로 간단하여 보수 점검이 용이하고 정밀, 고속, 고추력화 등의 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 반송경로 전장에 전기자를 설치해야 하는 구조적 특성으로 인해 반송경로가 길어지면 길어질수록 초기 설치비용이 상승하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전기자를 분산시켜 배치하는 방식을 제시하였으나 전기자를 분산시켜 배치할 경우 전기자 양 끝단에는 구조상 반드시 단부가 존재하게 되며 이러한 단부는 추력 맥동을 야기하는 코깅력을 크게 발생시켜 기기의 소음과 진동 및 기기의 성능 저하의 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 기기의 운전특성을 향상시키기 위해 전기자의 스큐에 따른 단부특성을 3D FEM 수치해석을 이용하여 파악하고 단부 코깅력을 가장 저감시키는 전기자 스큐를 제안하고자 한다.
리니어 모터는 동력전달장치가 필요 없는 직접구동 방식으로 접촉 식의 비선형 효과를 크게 줄일 수 있고 구조 또한 간단하다. 그러나 리니어 모터는 동력전달장치를 제거함으로 인해 파라미터 변화와 외란 등에 둔감한 동력전달장치의 장점을 잃게 되어 모델의 불확실성이나 외란에 민감할 뿐만 아니라 마찰과 리플의 특성에 쉽게 영향을 받는다. 본 논문은 리니어 모터의 두 축을 대상으로 위치제어에 악영향을 주는 대표적인 비선형 함수인 마찰력과 리플력을 추정하여 이를 보상하며 개선된 교차 축 연동제어기를 통해 축 간의 윤곽정밀도를 향상시켰다. 기존의 연구된 제어기들은 위치추종과 윤곽추종을 위해 개별적인 제어기를 설계하였으나 제안된 제어기는 하나의 안정한 제어기로 두 축의 위치정밀도와 윤곽정밀도를 동시에 향상시켰다. 제안된 비선형 적응제어기는 모의실험을 통하여 기존의 제안된 교차 축 연동제어기와 비교검증을 함으로써 제안된 제어시스템의 성능을 검증하였다.
In the maritime container terminal, LMTT (Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system for the yard automation, which has been proposed to take the place of AGV (Automated Guided Vehicle). The system is based on PMLSM (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car (mover). Because of large variant of mover's weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's trouble etc., LMCPS (Linear Motor Conveyance Positioning System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCPS using DR-FNN (Dynamically-constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.
In the maritime container terminal, LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system for the yard automation, which has been proposed to take the place of AGV(Automated Guided Vehicle). The system is based on PMLSM (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car (mover). Because of large variant of mover's weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's trouble etc., LMCPS (Linear Motor Conveyance Positioning System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCPS using DR-FNN (Dynamically-constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.
This paper presents a result of the mechanical noise and vibration analysis as well as the electrical characteristics analysis of the permanent magnet (PM) motor according to the driving method that is Brushless DC (BLDC) drive and Brushless AC (BLAC) drive. To do that, the characteristics of the PM motor, which have the same output power but different driving method, are investigated. At that time, the characteristics such as torque, torque ripple and flux density, and so on, are obtained by finite element analysis (FEA). Besides, noise and vibration are obtained by spectrum analysis. The magnetic noise is defined as noise generated from vibrations due to electromagnetic excitation force. In this paper, the electromagnetic excitation force is analyzed and design process of noise reduction is proposed. Finally, The validity of the analysis results is verified by test.
LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system in the maritime container terminal for the port automation. The system is modeled PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car(mover). Because of large variant of movers weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's default etc., LMCS(Linear Motor Conveyance System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCS using DR-FNN(Dynamically Constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.
A study on the development of control loading system for a pilot command in the helicopter flight training device is performed. The key issue of the device is how to provide closely the real feeling of the stick forces to the trainer during the flight training. Focusing on this proviso and considering the suitable approach than the complexity of the hydraulic system, we adopt the AC servo motor system although its inherent disadvantages such as the torque ripple and the stick-slip friction effect at a low control force. However, we overcome these detrimental effects by introducing the appropriate control device and the robust structural design of the actuating system, thereby the feasibility and applicability to the system can be obtained by showing good performance, meeting the required specification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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