본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 방식에 기초한 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안하였다. 제안된 제어 방법은 혼돈 비선형 시스템의 동정을 위해 다층 신경 회로망과 간단한 상태 공간 신경 회로망을 사용한 직-병렬 동정 구조를 이용하여 오프 라인으로 동정 과정을 수행하였으며, 학습된 혼돈 비선형 시스템에 대한 신경 회로망 모델을 사용하여 온 라인으로 제어를 수행하였다. 이때 혼돈 비선형 시스템의 동정 및 제어를 위한 학습 방법은 오차 역전파 방법을 사용하였다. 한편 본 논문에서 제안된 제어 방법을 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 방정식과 Lorenz 방정식에 각각 적용하여 신경 회로망을 사용한 기존의 제어 방법과 컴퓨터 모의 실험을 통해 제어 성능을 비교 및 고찰하였다.
심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 센서 망을 위한 트래픽 적응적 수면시간 기반 매체 접근 제어 (Traffic Adaptive Sleep based Medium Access Control; TAS-MAC) 프로토콜을 제안한다. 제안 된 프로토콜은 클러스터를 구성하는 센서노드에 적용되며 TDMA를 기본 방식으로 사용한다. 기존에 제시된 LEACH와 BMA-MAC과 같은 전형적인 스케줄링 방식을 사용하지만 입력 데이터가 없거나 주변으로부터 발생되는 이벤트 발생이 없는 긴 침묵시간을 고려한다. 이를 위하여 간단한 트래픽 측정기법을 사용하며 기존 중앙집중식 MAC에서 수행하는 불필요한 스케줄링 시간을 줄임으로서 에너지 소모를 적게 한다. 제안된 프로토콜의 프레임은 조사(I), 전송(T), 그리고 수면기간(S)로 구성되며 I-기간 동안 필요한 정보를 수집하여 긴 침묵 시간에 대응한 적당한 수면시간을 동적으로 결정한다. 또한 한 노드에서 클러스터 헤드로 전송할 데이터가 하나 이상일 때, T-기간 동안 다중의 데이터 전송이 가능하도록 TAS-MAC 프로토콜을 개선하여 데이터의 평균 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 에너지 소비와 전송 지연을 분석하고 기존 방식에 비해 에너지 효율이 향상됨을 보인다. 제안된 방식은 에너지 효율이 증가되면서 지연이 상대적으로 증가하는데 에너지 감소 요구를 만족시키는 방안도 논의한다.
본 논문에서는, 고조파 제거를 위해 PWM 기법을 사용할 때 회로의 구성이 복잡해지고, 제어가 어렵다는 단점을 개선하기 위하여 기준 신호와 부하의 기준 모델(Model)에서 유도된 궤환 신호를 폐루프 처리하여 비교함으로써 인버터의 게이팅 신호를 발생하는 MRA(Model Reference Adaptive)PWM 기법을 제시하였고, 제어기의 구성을 마이크로프로세서 및 아나로그 회로로 설계하였다. 일반적인 정현 PWM 기법을 사용했을 경우, PWM기법을 이용하여 전원에 대한 출력 전압의 비가 낮기 때문에 발생되는 전압 이용율 저하를 MRA PWM 기법을 이용하여 보상할 수 있었다. 또한 사다리꼴(Trapezoidal) 신호를 기준 신호로 사용함으로써 선전류의 저차 고조파를 줄일 수 있었으며, 비교적 간단한 수식을 이용하여 실시간 계산(On-line computation)으로 스위칭 패턴을 발생하였다.
RTLS 태그는 추적 대상이 되는 사람이나 물체에 부착되어 리더에게 주기적인 블링크를 전송하는 역할을 하며, 배터리 등의 제한된 전원에 의해 동작한다. 특히, 블링크 전송 주기는 태그의 에너지 효율에 직접적인 영향을 미치며, 태그의 이동성은 RTLS 시스템의 위치 측위 정밀도에 영향을 준다. 블링크 주기와 RTLS 시스템의 위치 측위 정밀도는 서로 상충 관계에 있으며, 본 논문에서는 태그의 에너지 효율과 RTLS 시스템의 위치 측위 정밀도를 동시에 향상시키기 위해 모션 센서를 이용하여 태그의 이동 정도를 측정하고, 이에 따라 블링크 주기를 조절하는 기법을 제안한다. 결과적으로 기존 연구 대비 40% 가량 송신 횟수를 줄이면서도 비슷한 수준의 위치 측위 정밀도를 보였다.
서보 설비를 위한 순차적 파라미터 자동 튜닝 알고리즘을 갖는 영구자석 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor: PMSM)의 비선형 속도 제어 기법이 제시된다. 비선형 제어 방식은 시스템 파라미터와 부하상태가 정확하게 일치하지 않는 경우 만족스러운 성능을 줄 수 일다. 최근에 향상된 속도 제어 성능을 위해 적응형 기법, 슬라이딩 모드 제어, 및 관측기에 기반 한 기법들이 제안되었다. 하지만, 이 방법들은 관성의 큰 변화, 속도의 빠른 과도 특성 및 샘플링 주기 증가와 같은 특정한 조건에서 더 이상 만족스러운 성능을 제공하지 않는다. 일반적으로, 속도 동특성에 영향을 주는 주요 파라미터를 동시에 추정하기는 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 설치 및 기동시 전동기 주요 파라미터를 시간 구간 별로 나누어 자동으로 추정하는 순차적 파라미터 튜닝 알고리즘이 제안된다. 제안된 방식이 DSP TMS320C31을 이용하여 구현되고 유용성이 시뮬레이션과 실험을 통해 입증된다.
영구자석 동기전동기를 단위 전류 당 최대 토크 운전 점에서 운전하기 위해서는 전동기의 상전류 및 온도에 따라 변화하는 인덕턴스 및 역기전력 상수와 같은 전동기의 파라미터들에 대한 정확한 값을 알고 있어야 한다. 전동기 파라미터의 온라인 추정을 위한 적응 추정 기법은 정확한 값을 추정하는 데 어려움이 있고 복잡한 수학 연산을 필요로 하기 때문에 실질적인 응용에는 적합하지 못하다. 본 논문의 목적은 느린 동적 부하를 가지는 벡터 제어 영구자석 동기전동기 구동장치를 위한 단순한 단위 전류 당 최대 토크 운전 점 추적 제어 전략을 제안하는 것이다. 제안된 방식은 전류 위상각을 조절하고 지령 전력의 변화를 관측함으로써 단위 전류 당 최대 토크 운전 점들을 찾아간다. 전류 위상각 조절 전략은 부하 변동이 지령 전력에 미치는 영향을 감지할 수 있도록 설계된다. 따라서, 제안된 방식은 부하 변동에 관계없이 영구자석 동기전동기의 단위 전류 당 최대 토크 운전 점들을 추적할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방식의 효용성을 보인다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제10권2호
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pp.73-77
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2010
This paper proposes a novel memory effect measurement technique in RF power amplifiers(PAs) using a two-tone intermodulation distortion(IMD) signal with a very simple and intuitive algorithm. Based on the proposed predistortive tone cancellation technique, the proposed measurement method is capable of measuring the relative phase and magnitude of the third-order and fifth-order IMDs, as well as the fundamental signal. The measured relative phase between the higher and lower IMD signal for specific tone spacing can be interpreted as the group delay(GD) information of the IMD signal concerned. From the group delay analysis, we can conclude that an adaptive control of GD as well as the magnitude and phase is a key function in increasing the linearization bandwidth and the dynamic range in a predistortion(PD) technique.
According to much research on cognitive science, the impact of the scene-context on human visual search in real-world images could be as important as the saliency. Therefore, this study proposed a method of Adaptive Control of Thought-Rational (ACT-R) modeling of visual search in real-world images, based on saliency and scene-context. The modeling method was developed by using the utility system of ACT-R to describe influences of saliency and scene-context in real-world images. Then, the validation of the model was performed, by comparing the data of the model and eye-tracking data from experiments in simple task in which subjects search some targets in indoor bedroom images. Results show that model data was quite well fit with eye-tracking data. In conclusion, the method of modeling human visual search proposed in this study should be used, in order to provide an accurate model of human performance in visual search tasks in real-world images.
This paper is proposed artificial neural network(ANN) rotor resistance estimation of induction motor drive controlled by multi-adaptive fuzzy learning controller(AFLC). A simple double layer feedforward ANN trained by the back-propagation technique is employed in the rotor resistance identification. In this estimator, double models of the state variable estimations are used; one provides the actual induction motor output states and the other gives the ANN model output states. The total error between the desired and actual state variables is then back propagated to adjust the weights of the ANN model, so that the output of this model tracks the actual output. When the training is completed, the weights of the ANN correspond to the parameters in the actual motor. The estimation and control performance of ANN and multi-AFLC is evaluated by analysis for various operating conditions. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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