International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.184-194
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2016
In existing identification methods for on-orbit spacecraft, such as eigensystem realization algorithm (ERA) and subspace method identification (SMI), singular value decomposition (SVD) is used frequently to estimate the modal parameters. However, these identification methods are often used to process the linear time-invariant system, and there is a lower computation efficiency using the SVD when the system order of spacecraft is high. In this study, to improve the computational efficiency in identifying time-varying modal parameters of large spacecraft, a faster recursive algorithm called fast approximated power iteration (FAPI) is employed. This approach avoids the SVD and can be provided as an alternative spacecraft identification method, and the latest modal parameters obtained can be applied for updating the controller parameters timely (e.g. the self-adaptive control problem). In numerical simulations, two large flexible spacecraft models, the Engineering Test Satellite-VIII (ETS-VIII) and Soil Moisture Active/Passive (SMAP) satellite, are established. The identification results show that this recursive algorithm can obtain the time-varying modal parameters, and the computation time is reduced significantly.
This paper presents Hybrid PI controller of IPMSM drive using fuzzy adaptive mechanism(FAM) control. To increase the robustness, fixed gam PI controller, Hybrid PI controller proposes a new method based self tuning PI controller. Hybrid PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
본 논문에서는 TCP 흐름제어 기법을 전제로 하여, 가까운 미래에 발생할 가능성이 있는 인터넷 입구에서의 혼잡을 미리 예측함으로써 TCP 흐름제어의 효과를 배가시킬 수 있는 QR-AQM이라는 버퍼관리 기법을 제안한다. QR-AQM 버퍼관리기법은 라우터로 전송되어 오는 단위시간당 TCP 흐름량을 추정하여 이를 이용함으로써 RED기법과 같이 평균버퍼 수위에만 의존하는 조기혼잡제어기법에 비해 미래에 네트워크에 일어날 혼잡에 보다 민첩하게 대처 할 수 있다. 모의 실험을 통한 성능 검증결과 인터넷 입구에서 OR-AQM 기법은 Adaptive RED 기법과 비교하여 간단한 변수의 설정만으로 버퍼를 목적한 수준으로 유지함이 가능함으로, 다양한 응용프로그램의 요구에 맞추어 직관적이고 쉽게 최적의 버퍼수위를 설정할 수 있다. 또한 QR-AQM 기법은 시간에 따른 버퍼수위의 변화가 목적한 버퍼수위를 기준으로 작은 변동폭을 유지함으로써, 패킷들이 라우터의 버퍼를 지나면서 겪게되는 지연시간의 등락현상을 효과적으로 억제할 수 있음을 확인하였다.
능동소음제어에서 널리 사용되는 FxLMS 알고리즘은 비정상 잡음환경에서 불안정하게 동작하는 경우가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, Sun과 Akhtar는 FxLMS 알고리즘의 갱신 과정에서 기준신호를 수정하는 방법을 제안하였다. 그러나 이들의 방법은 임펄스 노이즈가 발생할 경우 만족스러운 안정성을 보여주지 못하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 확률추정과 영교차율을 이용하여 능동소음제어의 안정성과 성능을 개선하였다. 또한 최적의 파라미터 선정을 위하여 퍼지 추론을 사용하였다. 제안된 방법의 실험결과 비정상 잡음환경에서 기존의 방법에 비하여 우수한 안정성과 빠른 수렴속도를 보여줬다.
본 논문에서는 고속 무선 홈 네트워크를 위한 UWB 기술 기반 WiMedia Distributed Medium Access Control (D-MAC) 프로토콜에서 실시간 트래픽을 위한 공평한 QoS 제공 방법에 초점을 맞추어 현재 D-MAC 프로토콜의 문제점을 제시하고, 공평하고 분산적인 타임슬롯 자원 할당 방법을 제안하며, 그 성능을 분석한다. 본 논문에서 제안하는 타임슬롯 자원 할당 방법은 Satisfaction of QoS (SoQ) 알고리즘을 각 단말 디바이스에서 분산적으로 실행함으로써, 현재 트래픽 부하 상태에 대한 최적의 타임 슬롯들을 디바이스들에게 할당하여 공평하고 적응적인 QoS 제공을 가능하게 한다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 속도제어를 제시한다. 일반적으로 수치 제어된 기계에서 PI 제어기는 고정된 이득값으로 처리한다. PI 제어기의 고정된 이득값은 어떤 동작조건에서는 양호하게 수행된다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성 향상을 위하여 신경회로망을 기초로 하는 새로운 제어 방법인 NNPI 제어기를 제시한다. NNPI 제어기는 속도, 부하토크 및 관성과 같은 파리미터 변동에 대하여 오버슈트를 감소시키고 상승 시간 및 정상상태에 빠르게 도달한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 IPMSM의 속도를 제어하고 ANN 제어기를 사용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 방법은 전동기의 속도를 실시간으로 추정하는데 사용된다. IPMSM의 속도제어기 결과는 제시된 이득값 조절의 타당성을 입증한다. 그리고 NNPI 제어기는 광범위한 동작상태와 부하 외란에 대하여 고정된 이득값보다 우수한 성능을 가진다.
Recently, a permanent magnet synchronous motor of middle and small-capacity has high torque, high precision control and acceleration / deceleration characteristics. But existing control has several problems that include unpredictable disturbances and parameter changes in the high accuracy and rigidity control industry or nonlinear dynamic characteristics not considered in the driving part. In addition, in the drive method for the control of low-vibration and high-precision, the process of connecting the permanent magnet synchronous motor and the load may cause the response characteristic of the system to become very unstable, to cause vibration, and to overload the system. In order to solve these problems, various studies such as adaptive control, optimal control, robust control and artificial neural network have been actively conducted. In this paper, an incremental encoder of the permanent magnet synchronous motor is used to detect the position of the rotor. And the position of the detected rotor is used for low vibration and high precision position control. As the controller, we propose augmented state feedback control with a speed observer and first order deadbeat disturbance observer. The augmented state feedback controller performs control that the position of the rotor reaches the reference position quickly and precisely. The addition of the speed observer to this augmented state feedback controller compensates for the drop in speed response characteristics by using the previously calculated speed value for the control. The first order deadbeat disturbance observer performs control to reduce the vibration of the motor by compensating for the vibrating component or disturbance that the mechanism has. Since the deadbeat disturbance observer has a characteristic of being vulnerable to noise, it is supplemented by moving average filter method to reduce the influence of the noise. Thus, the new controller with the first order deadbeat disturbance observer can perform more robustness and precise the position control for the influence of large inertial load and natural frequency. The simulation stability and efficiency has been obtained through C language and Matlab Simulink. In addition, the experiment of actual 2.5[kW] permanent magnet synchronous motor was verified.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
집단축차설계법은 중간분석을 실시하여 임상시험용 의약품의 유효성 또는 무용성이 조기에 발견되면 임상시험을 조기에 종료할 수 있는 시험설계법이다. 적응적 설계법은 중간분석 결과를 이용하여 시험설계를 변경하거나, 확률적으로 독립인 두개의 임상시험 결과를 결합하는 등 다양한 적응법으로 임상시험의 설계를 수정할 수 있는 시험설계법이다. 집단축차설계법과 적응적 설계법에서 주요하게 고려할 점은, 시험 전체적으로 제1종 오류를 적절히 분배하고 통제하여 임상시험 전체의 일관성을 유지하도록 하는 것이다. 반복측정자료 또는 경시적자료의 통계적 모형이 고려되는 경우에는 통계적 추론이 더욱 복잡하고 어려워진다. Lee 등 (2002)에서는 반복측정치를 가지는 임상시험에서 집단축차설계에서 미리 정한 기준에 의하여 임상시험이 종료된 후, 독립증분과 단계적 순서관계를 고려한 신뢰구간 추정법을 제안한 바 있다. 본 연구는 Lee 등 (2002)를 적응적 설계로 확장하였다. 적응법을 실시한 전과 후의 임상시험을 확률적으로 독립인 관계로 정의하는 검정통계량을 유도하여 적응적 집단축차검정법이 가능하게 하였다. 또한, 임상시험이 종료된 후 단계적 순서관계를 고려한 신뢰구간 추정법을 제안하였으며, 모의실험을 통하여 그 안정성을 확인하였다.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제3권3호
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pp.272-275
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2014
An improved fuzzy Kalman filtering speed estimation scheme was proposed by means of measuring stator side voltage and current value based on vector control state equation of induction motor. The designed fuzzy adaptive controller conducted recursive online correction of measurement noise covariance matrix by monitoring the ratio of theory residuals and actual residuals to make it approach real noise level gradually, allowing the filter to perform optimal estimation to improve estimation accuracy of EKF. Meanwhile, co-simulation scheme based on MATLAB and Ansoft was proposed in order to improve simulation accuracy. Field-circuit coupling problems of induction motor under the action of vector control were solved and the parameter optimization accuracy was improved dramatically. The simulation and experimental results show that this algorithm has a strong ability to inhibit the random measurement noise. It is able to estimate motor speed accurately, and has superior static and dynamic characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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