고신뢰성 유도무기용 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기 최적 설계

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2016. 8. 정현교.유도무기 및 무인 항공기와 같은 국방 및 항공 분야 구동장치로는 전동기를 이용한 전기식 구동장치가 널리 사용되고 있으며, 이러한 전기식 구동장치를 제어하기 위해서는 회전속도 센서가 필수적으로 요구된다. 현재 국내외에서 개발 완료 되었거나, 개발 진행 중인 유도무기용 전기식 구동장치에 사용되는 회전속도 센서로는 직류 영구자석 속도검출기(DC Tachogenerator)가 가장 많이 사용되고 있다. 직류 영구자석 속도검출기는 직류 발전기 원리를 이용하는 간단한 구조를 가지므로 소형으로 구현이 가능하며, 여기전압이 불필요하고, 속도에 비례하는 전압 출력을 빠르고 손쉽게 얻을 수 있는 장점이 있다. 하지만 직류 영구자석 속도검출기는 기계적으로 브러쉬를 통하여 접촉하는 구조를 가지고 있기 때문에, 진동 및 충격 등이 지속적으로 인가되는 가혹한 군사환경 조건에 대한 내환경성 측면에서 불리하고, 고속 회전하는 전동기에 사용하기 힘들며, 브러쉬의 기계적 마모에 의한 사용시간 제한 및 전자파 간섭에 의한 신호 잡음 발생 등의 문제점을 가지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 직류 영구자석 속도검출기의 우수한 장점들을 유지하면서도 브러쉬의 사용으로 인한 단점들을 극복함으로써, 유도무기에서 요구하는 높은 안정성과 신뢰성을 가질 수 있는 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기(Brushless Tachogenerator)를 제안하고, 이의 최적 설계안을 제시한다. 제안된 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기는 교류 발전기 원리를 이용하기 때문에 국내의 전동기 및 발전기 제조시설 기반을 활용하여 제작이 가능하다. 따라서, 군사용 목적 사용에 따른 해외 도입품의 수출 규제와 관계없이 국내에서 독자 개발이 가능한 장점을 가진다. 본 논문에서는 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기의 회전속도 및 회전방향 구현 기법을 새롭게 제안하고, 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기 운용 중에 단선에 의해 3개의 상역기전압 중 1개가 검출이 불가능하더라도 센서 자체적으로 이를 극복하는 내고장성 확보 방법에 대하여 제안함으로써 속도검출기의 신뢰성 및 안정성을 향상시켰다. 또한, 본 논문에서는 복잡한 목적함수를 가지며 오랜 계산시간이 소요되는 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기와 같은 전기기기 최적설계 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 새로운 대리모델 기반 멀티모달 최적화 알고리즘을 제안하고, 이를 바탕으로 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기에 대한 최적 설계를 수행하였으며, 실제 시제품을 제작하고 이에 대하여 다양한 시험을 수행함으로써 제안된 설계기법 및 시제품의 성능을 입증하였다. 마지막으로 제안된 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기를 이용하여 유도탄 날개 구동장치에 발생한 공기역학적 공탄성 진동을 효과적으로 억제할 수 있는 새로운 제어 기법을 제시하고, 이에 대한 검증시험을 수행함으로써, 제안된 기법의 우수한 성능을 확인하였다.제 1 장 서론 1 1.1 연구배경 및 목적 1 1.2 논문 구성 4 제 2 장 영구자석 속도검출기 6 제 3 장 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기 설계 기법 9 3.1 사다리꼴 역기전력을 이용한 설계 10 3.2 정현파 역기전력을 이용한 설계 29 제 4 장 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기 최적 설계 41 4.1 기존의 최적화 기법 42 4.2 제안된 최적화 기법 46 4.3 제안된 최적화 기법을 이용한 영구자석 속도검출기 최적 설계 59 제 5 장 시제품 설계, 제작 및 평가 76 5.1 사다리꼴 역기전력을 이용한 속도검출기 시제품 77 5.2 정현파 역기전력을 이용한 속도검출기 시제품 86 제 6 장 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기를 이용한 유도탄 날개 구동장치 공탄성 진동 억제 제어 95 6.1 유도탄 날개 공탄성 진동 현상 95 6.2 브러쉬 없는 영구자석 속도검출기를 이용한 공탄성 진동 억제 제어 96 제 7 장 결론 및 향후 연구계획 114 7.1 결론 114 7.2 향후 연구계획 115 참고 문헌 117 Abstract 129Docto

Multilocal Search and Adaptive Niching Based Memetic Algorithm With a Consensus Criterion for Data Clustering

Clustering is deemed one of the most difficult and challenging problems in machine learning. In this paper, we propose a multilocal search and adaptive niching-based genetic algorithm with a consensus criterion for automatic data clustering. The proposed algorithm employs three local searches of different features in a sophisticated manner to efficiently exploit the decision space. Furthermore, we develop an adaptive niching method, which can dynamically adjust its parameter value depending on the problem instance as well as the search progress, and incorporate it into the proposed algorithm. The adaptation strategy is based on a newly devised population diversity index, which can be used to promote both genetic diversity and fitness. Consequently, diverged niches of high fitness can be formed and maintained in the population, making the approach well-suited to effective exploration of the complex decision space of clustering problems. The resulting algorithm has been used to optimize a consensus clustering criterion, which is suggested with the purpose of achieving reliable solutions. To evaluate the proposed algorithm, we have conducted a series of experiments on both synthetic and real data and compared it with other reported methods. The results show that our proposed algorithm can achieve superior performance, outperforming related methods