Most of all, DTC drive is very simple in its implementation because it needs only two hysteresis comparator and switching vector table for both flux and torque control. The switching strategy of a conventional direct torque control scheme which is based on hysteresis comparator results in a variable switching frequency which depends on the speed, flux, stator voltage and the hysteresis of the comparator. The amplitude of hysteresis band greatly influences on the drive performance such as flux and torque ripple and inverter switching frequency. In this paper the influence of the amplitudes of flux and torque hysteresis bands and sampling time of control program on the torque and flux ripples are investigated. Simulation results confirm the superiority of the DTC under the proposed method over the conventional DTC.
This paper presents an adaptive wide-area damping controller (WADC) based on generalized predictive control (GPC) and model identification for damping the inter-area low frequency oscillations in large-scale inter-connected power system. A recursive least-squares algorithm (RLSA) with a varying forgetting factor is applied to identify online the reduced-order linearlized model which contains dominant inter-area low frequency oscillations. Based on this linearlized model, the generalized predictive control scheme considering control output constraints is employed to obtain the optimal control signal in each sampling interval. Case studies are undertaken on a two-area four-machine power system and the New England 10-machine 39-bus power system, respectively. Simulation results show that the proposed adaptive WADC not only can damp the inter-area oscillations effectively under a wide range of operation conditions and different disturbances, but also has better robustness against to the time delay existing in the remote signals. The comparison studies with the conventional lead-lag WADC are also provided.
Most of all, DTC drive is very simple in its implementation because it needs only two hysteresis comparator and switching vector table for both flux and torque control. The switching strategy of a conventional direct torque control scheme which is based on hysteresis comparator results in a variable switching frequency which depends on the speed, flux, stator voltage and the hysteresis of the comparator. The amplitude of hysteresis band greatly influences on the drive performance such as flux and torque ripple and inverter switching frequency. In this paper the influence of the amplitudes of flux and torque hysteresis bands and sampling time of control program on the torque and flux ripples are investigated. Simulation results confirm the superiority of the DTC under the proposed method over the conventional DTC.
다수의 출력변수를 가지고 있는 실시스템에서, 출력변수의 측정치가 어떠한 사정(하드웨어상 혹은 제어대상의 특성 등)에 의하여 동시에 전부 검출되어지지 않고, 측정방식이나 성분이 유의한 것끼리 몇개씩 서로 조금씩 틀린 시각에 측정되어 차례로 디지틀 계산기에 입력되어지는 경우가 있다. 다시 말하면, P개의 검출량이 조금씩 틀린 시각 $kT_{o}+t_{1},kT}o}+t_{2}.{\cdot}{\cdot}{\cdot},kT_{o}+t_{r}(0{\le}t_{1}{<}t_{2}{<}{\cdot}{\cdot}{\cdot}{<}t_{r}{<}T_{0})$에 각각 $P_{1},P_{2},{\cdot}{\cdot}{\cdot},P_{r}(P=P_{1}+P_{2}+{\cdot}{\cdot}{\cdot}+P_{r})$개씩 측정되어 얻어지게 된다/ 본 논문에서 말하는 다중 시리얼 샘플링이라고 하는 것은 이와같은 데이터의 취득방식을 의미하고 있다. 종래의 관측기이론에서는 P개의 검출량을 가진 제어대상의 상태추정에는 P개이 데이터를 동시에 필요로 하고 있다. 따라서 종래의 관측기이론을 그대로 상기와 같은 대상에 적용하게 되면, P개의 측정치가 전부 얻어지는 시간 $T_o$마다 상태의 추정치를 갱신하는 관측기가 얻어진다. 그러므로, 이와같은 관측기를 사용하게 되면 임의의 시각에 한조의 출력변수가 검출되더라도 그 정보를 직접 이용하지 못하고 나머지의 출력변수가 전부 검출될 때까지 기다리지 않으면 안되게 되므로, 하드웨어사의 기능을 최대한 이용하지 못하고 있는 것이 아닌가 생각된다. 본 논문에서는 상기와 같은 시스템에 있어서, 한조의 출력변수가 검출될 때마다 관측기의 내부상태를 갱신해서 새로운 상태추정치를 얻을 수 있는 $'$다중시리얼 샘플링형 관측기$'$를 제안하고 그의 구성가능성을 증명한다. 또한, 다중시리얼 샘플링형 관측기의 출력으로 폐루프를 구성하였을 경우, 전체 제어계의 안정성에 관한 문제를 검토하고, 시뮬레이션에 의하여 본 논문에서 제안된 관측기의 유효성을 확인한다.유효성을 확인한다.
In this paper, a zero torque control scheme adopting current sharing function (CSF) used in integrated Switched Reluctance Motor (SRM) drive with DC battery charger is proposed. The proposed control scheme is able to achieve the keeping position (KP), zero torque (ZT) and power factor correction (PFC) at the same time with a simple novel current sharing function algorithm. The proposed CSF makes the proper reference for each phase windings of SRM to satisfy the total charging current of the battery with zero torque output to hold still position with power factor correction, and the copper loss minimization during of battery charging is also achieved during this process. Based on these, CSFs can be used without any recalculation of the optimal current at every sampling time. In this proposed integrated battery charger system, the cost effective, volume and weight reduction and power enlargement is realized by function multiplexing of the motor winding and asymmetric SR converter. By using the phase winding as large inductors for charging process, and taking the asymmetric SR converter as an interleaved converter with boost mode operation, the EV can be charged effectively and successfully with minimum integral system. In this integral system, there is a position sliding mode controller used to overcome any uncertainty such as mutual inductance or DC offset current sensor. Power factor correction and voltage adaption are obtained with three-phase buck type converter (or current source rectifier) that is cascaded with conventional SRM, one for wide input and output voltage range. The practicability is validated by the simulation and experimental results by using a laboratory 3-hp SRM setup based on TI TMS320F28335 platform.
For given 3D geographic data which is usually of DEM(Data Elevation Model) format, we have to represent and manipulate the data in various ways. For example, we have to draw a part of them in drawing canvas. To do this we give users a way of selecting area they want to visualize. And we have to give a base tool for users to select the local area which can be chosen for some geographic operation. In this paper, we propose a 3D data processing method for representation and manipulation. The method utilizes the major properties of DEM and TIN(Triangular Irregular Network), respectively. Furthermore, by approximating DEM with a TIN of an appropriate resolution, we can support a fast and realistic surface modeling. We implement the structure with the following 4 level stages. The first is an optimal resolution of DEM which represent all of wide range of geographic data. The second is the full resolution DEM which is a subarea of original data generated by user's selection in our implemeatation. The third is the TIN approximation of this data with a proper resolution determined by the relative position with the camera. And the last step is multi-resolution TIN data whose resolution is dynamically decided by considering which direction user take notice currently. Specialty, the TIN of the last step is designed for realtime camera navigation. By using the structure we implemented realtime surface clipping, efficient approximation of height field and the locally detailed surface LOD(Level of Detail). We used the initial 10-meter sampling DEM data of Seoul, KOREA and implement the structure to the 3D Virtual GIS based on the Internet.
최근 들어 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 특히 복잡한 문제의 해결을 위해서 혼합 분포가 사용되고 있다. 그러나 이 경우 몇 개의 성분으로 혼합 분포를 나타낼 것인가를 결정하기 어려운 문제가 있으며, 각 분포에 의하여 표현되는 이전 세대의 우수한 부분 해들을 잘 결합하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 변분 베이지안 혼합 인자 분석(variational Bayesian mixtures of factor analyzers) 기법을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 실수 공간에서의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하며, 잠재 변수(latent variable)를 사용하여 각 분포가 표현하는 세부 개체군 내에 포함된 부분 해들의 혼합을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 함수 최적화 문제들에 대해 다른 분포 추정 진화 알고리즘과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다. 또한 시스템 생물학에서 다루고 있는 생화학 네트워크의 동적 모델링을 위한 매개변수 추정도 성공적으로 수행하였다.
본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.
히스토그램은 최근들어 많은 관심을 끌고 있다. 히스토그램은 주로 상용 데이타베이스 관리 시스템에서 질의 최적화를 위해 속성의 값에 대한 데이타 분포를 추정하는데 사용되었다. 최근에는 근사 질의와 스트림 데이타에 대한 연구 분야에서 히스토그램에 대한 관심이 커지고 있다. 관계형 데이타베이스에서 두 개 이상의 속성에 대한 결합 데이타 분포를 근사시키는 가장 간단한 방법은 각 속성의 데이타 분포가 결합 데이타 분포에 독립적이라고 가정하는 속성 값 독립(Attribute Value Independence: AVI) 가정하 에서 각각의 속성에 대해서 히스토그램을 만드는 것이다 그러나 실제 데이타에서 이 가정은 잘 맞지 않는다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 웨이블릿, 랜덤 샘플링, 다차원 히스토그램과 같은 기법들이 제안되 었다. 그 중에서 GENHIST는 실수형 속성에 대한 데이타 분포를 근사시키기 위해 고안된 다차원의 히스토그램이다. GENHIST는 데이타 분포를 좀 더 효과적으로 근사시키기 위해서 중첩되는 버킷을 사용한다. 본 논문에서는 SSE(Sum Squared Error)를 최소화시키는 중첩되는 버킷들의 최적 빈도를 결정하는 OPT 알고리즘을 제안한다. 처음에 GENHIST에 의해 중첩되는 버킷으로 구성되는 히스토그램을 만든 후에 OPT 알고리즘에 의해서 각 버킷의 빈도를 다시 계산해서 GENHIST를 개선시킬 수 있다. 실험 결과는 OPT 알고리즘이 GENHIST에 의해 만들어진 히스토그램의 정확도를 크게 개선시킴을 보여준다.
RFID는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용분야에서 기본적인 기술로 사용되어 왔다. 특히, 사물 인터넷을 위한 향후 RFID 기술의 폭 넓은 활용의 장애물중의 하나는 태그 리더기에 의한 RFID 데이터의 근본적인 비 신뢰성이다. 특히, 읽기 손실과 잘못된 읽기 같은 읽기오류 문제는 RFID 시스템이 적절히 처리해야 할 필요가 있다. 왜냐하면, 미들웨어 시스템이 전달한 오류 데이터는 궁극적으로 응용 서비스의 품질을 저하시킬 수 있기 때문이다. 따라서 높은 품질의 서비스를 위해서 지능형 RFID 미들웨어 시스템은 응용에 깨끗한 데이터를 전달하기 위해 읽기오류를 상황에 따라 적절하게 처리하여야 한다. 읽기 오류를 해결하기 위한 보편적인 방법 중의 하나는 슬라이딩 윈도우 필터의 사용이다. 따라서 최적의 윈도우 크기를 결정하는 것은 특히 모바일 환경에서는 읽기 오류를 줄이기 위해 쉽지 않은 중요한 일이다. 본 논문에서는 지능형 윈도우 크기 조정을 통해 읽기 오류를 줄이기 위하여 단일 태그를 위한 RFID 데이터 정제 방안을 제안한다. 이항 샘플링을 기반으로 한 기존 연구와 달리, 본 논문에서는 가중치 평균을 사용한다. 이는 최근의 읽기가 더 정확한 현재의 태그 전이를 나타낼 수 있으므로 과거와 현재의 읽기를 차별화하는 일이 필요하다는 것에 기반을 두고 있다. 가중치 평균을 사용하므로 이질적인 읽기 패턴을 갖는 모바일 환경에서도 효율적으로 적응하여 윈도우 크기를 동적으로 조정할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 윈도우 내의 읽음 패턴과 감소되는 윈도우 크기의 효과를 분석함으로서 더욱 효율적이고 정확한 크기 조정 결정을 할 수 있도록 한다. 제안한 방안을 사용하면 RFID 미들웨어 시스템이 응용에 좀 더 정확하고 무결점의 데이터를 제공함으로써 본래의 응용 서비스 품질을 보장할 수 있도록 한다는 궁극적인 목적을 달성할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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