Analysis of path loss model for Indoor positioning system at 2.4GHz on navy warships internal space

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기. 컴퓨터공학부, 2011.2. 김성철.Maste

A Gain Scheduling Method for Grid-Connected Inverter with an LCL-Filter

학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2011. 2신재생 에너지의 중요성이 증대되고 관련기술들이 발전하면서 태양광 발전이나 풍력발전 등의 분산전원 시스템 사용이 증가하고 있으며 연구와 개발도 활발히 진행 중이다. 분산전원시스템의 급속한 발전은 전력변환기술의 발전과 더불어 전력변환시스템의 계통연계를 증가시키고 있다. 계통 연계시 사용되는 인버터는 주로 전압 형 인버터로 구현이 되며, 스위칭 주파수대의 전류 고조파를 저감하기 위해 인버터와 계통사이에 저역통과필터가 사용된다. 그 중 구현이 간단한 L필터가 많이 사용되지만, 낮은 스위칭 주파수에 의한 고조파 특성을 향상시키기 위해서는 큰 인덕턴스를 가진 필터를 필요로 한다. 그러나 큰 인덕턴스를 가진 필터는 비용의 증가를 야기 시키고 시스템의 동특성을 나쁘게 하는 단점이 있다. 또한 전 고조파 왜율을 기준치이상 만족시키기 위해서 스위칭 주파수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 작은 인덕턴스와, 높은 고조파 저감 효과를 갖는 LCL필터에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 LCL필터의 임피던스가 전형적으로 공진 점을 갖는 주파수 스펙트럼을 가지고 있다. 시스템의 안정성 확보를 저해하는 공진현상을 억제하기 위해 공진감쇠기법의 필요하다. 일반적으로 공진감쇠기법은 수동댐핑과 능동댐핑 두가지로 분류된다. 수동댐핑은 저항을 필터 커패시터에 직렬로 연결하여 공진을 억제한다. 이 방법은 소용량 시스템에서는 응용이 적합하나 용량이 커질수록 댐핑 저항으로 인한 손실이 발생하여 효율을 떨어뜨리고 방열을 위한 추가 장치를 요구한다. 따라서 대용량에서는 이러한 손실을 최소화한 능동댐핑을 사용한다. 기존의 능동댐핑 방법으로는 진-지상 보상기를 사용하는 방식이 있는데 이 방법은 댐핑을 위한 시정수를 선정하기에 어려운 문제가 있다. 또한 가상저항을 사용하는 방식과 멀티루프제어기를 사용하는 방식은 커패시터에 전류센서를 추가해야 하는 단점이 있다. 이러한 공진감쇠기법들로 인해 안정화된 시스템일지라도 계통 측에 시스템의 증설이나 분리로 인해 계통임피던스가 변할 경우 시스템의 응답특성을 변화시키고 공진주파수의 변화로 인해 제어기의 안정성을 저하시킨다. LCL필터를 사용한 계통연계 시스템에서 안정한 시스템제어를 위해 앞서 소개된 댐핑 기법들의 단점을 보완하고 계통임피던스 변화 시에도 적용 가능한 능동적인 공진감쇠기법이 필요하다. 제안된 공진감쇠기법은 기존의 알고리즘에 비해 제어기 파라미터 설정이 용이하고 연산알고리즘이 간소화되며 추가적인 센서가 필요 없는 장점이 있다, 또한 계통 연계 시 변화하는 임피던스에 대한 능동적인 제어가 가능한 장점이 있다. 추정된 계통임피던스 정보를 기반으로 제어기의 이득을 조정하여 LCL필터 사용 시 발생할 수 있는 공진현상을 감쇠시키고 시스템 안정성을 보장한다. 시뮬레이션과 실험결과를 통해 제안하는 기법의 타당성을 검증하였다.제 1 장 서론 1 제 2 장 LCL필터 3 2.1 LCL필터 모델링 3 2.2 LCL필터 파라미터 선정 4 제 3 장 계통연계 기술 6 3.1 PLL을 통한 단상계통의 위상각 검출 6 3.2 계통 왜곡전류 보상 6 제 4 장 제안하는 제어이득 조정기법 8 4.1 계통임피던스 추정 8 4.2 계통임피던스에 따른 주파수 특성 11 4.3 추정된 계통임피던스 기반의 제어기 이득 재설정 12 제 5 장 시뮬레이션 14 5.1 계통임피던스 추정 16 5.2 제어기 이득 조정을 통한 LCL필터의 공진보상 17 제 6 장 실험 19 제 7 장 결론 및 요약 25 참고문헌 26Maste

Dae-Keun Choi

학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2015. 2This paper proposes techniques for performance improvement and analyzes problems generated when model predictive direct power control (MPDPC) is applied to AC/DC/DC converter. Firstly, this paper presents a control scheme for the dynamic performance improvement of an AC/DC converter using the model predictive direct power control with duty cycle. In the MPDPC, the active and reactive powers are simultaneously controlled with a single cost function. If either of the two control targets has a large power variation, the control weight is concentrated on one side which causes the mutual interference. Because of such mutual interference, the control dynamics of the AC/DC converter deteriorates. Due to the control weight being concentrated on one side using the single cost function, the dynamic performance of the system is improved by reconfiguring the cost function that has the weighting factor to minimize the decline of the system dynamics which is caused by the mutual interference, even if the control dynamics of the other side decreases. The effectiveness of the proposed control scheme is verified by comparing its results with those of the conventional MPDPC. Secondly, it presents a model predictive direct power control for interleaved multiphase DC/DC converters. The power values necessary to adjust the output voltage in the succeeding are predicted using a converter model. The output power is controlled by selecting the optimal duty cycle. The proposed method does not require controller loopsand modulators for converter switching. This method can control the converter by calculating the optimal duty cycle, which minimizes the error between the reference and actual output voltage. The effectiveness of the proposed method is verified through simulations and experiments.제 1 장 서론 ...................................................................................................................................... 1 1.1 연구의 배경 ......................................................................................................................... 1 1.2 연구의 목적 ......................................................................................................................... 4 1.3 논문의 구성 ......................................................................................................................... 5 제 2 장 모델예측기반의 직접전력제어(MPDPC) ............................................................... 7 2.1 직접전력제어 ....................................................................................................................... 7 2.2 모델예측제어 ..................................................................................................................... 12 2.2.1 동작원리 .................................................................................................................. 12 2.2.2 제어기 설계 ........................................................................................................... 15 2.2.3 시스템 적용 ........................................................................................................... 16 제 3 장 MPDPC 를 적용한 AC/DC 컨버터의 동적응답특성 향상기법 ................ 24 3.1 AC/DC 컨버터의 예측모델 ......................................................................................... 24 3.2 동적응답특성 향상을 위한 MPDPC 기법 ............................................................ 28 3.2.1 재구성된 비용함수를 이용한 최적전압 벡터 선정 ............................. 29 3.2.2 유효전압 벡터를 위한 듀티비 계산 ........................................................... 40 3.3 시뮬레이션 ......................................................................................................................... 43 3.4 실험.......................................................................................................................................52 제 4 장 MPDPC 를 적용한 DC/DC 컨버터의 출력전압 제어기법 .......................... 59 4.1 DC/DC 컨버터의 구조 .................................................................................................. 59 4.2 DC/DC 컨버터의 예측모델 ......................................................................................... 62 4.3 DC/DC 컨버터를 위한 MPDPC 기법 ...................................................................... 63 4.4 시뮬레이션 ......................................................................................................................... 66 4.5 실험.......................................................................................................................................74 제 5 장 결론 및 요약 .................................................................................................................. 79 제 6 장 참고문헌 ........................................................................................................................... 81Doctora

Fabrication Method of Patterned Relief Arrays Usefulto Microelectronics and Optical Devices

본 발명의 제 1측면에 따른 양각배열패턴의 형성방법은, 양각으로 패턴화된 마스터의 상면에 연성의 제1고분자를 적층시키고 경화처리하여 음각의 패턴을 형성하는 단계; 음각의 패턴이 형성된 제 1고분자층을 마스터로부터 분리하고 상기 패턴내에 소정의 제 1입자를 충진하는 단계; 패턴이 형성된 제 1고분자층의 상면에 점착성의 제 2고분자를 적층시켜 상기 제 1입자로 구성되는 양각의 패턴을 상기 제 2고분자층의 표면에 부착시키는 단계; 및 상기 제 2고분자층을 상기 제 1고분자층으로부터 분리하고 상기 제 2고분자층에 형성된 홈에 제 2입자를 충진하는 단계를 포함하는 양각배열패턴의 형성방법을 제공한다. 또한, 본 발명의 제 2측면에 따른 방법은, 양각으로 패턴화된 마스터의 상면에 연성의 고분자를 적층시키고 경화처리하여 음각의 패턴을 형성하는 단계; 음각의 패턴이 형성된 고분자층을 마스터로부터 분리하고 상기 패턴 내에 소정의 제1입자를 충진하는 단계; 상기 고분자층의 음각의 패턴이 형성된 면에 소정의 기판을 부착시키는 단계; 상기 고분자층을 식각하여 상기 기판상에 상기 제1입자로 구성되는 양각패턴을 형성하는 단계; 및 상기 기판상에 형성된 홈에 제2입자를 충진하는 단계를 포함하는 양각배열패턴의 형성방법을 제공한다

Powder Technology , Fluidized Bed , Polymers , Materials ( Inorganics , Organics ) : Gelation Behavior and Gel Structure of Tetraethyl Orthosilicate / Vinyltriethoxysilane Hybrid Coating Solution

본 연구에서는 tetraethyl orthosilicate(TEOS)/vinyltriethoxysilane(VTES) 혼성 코팅 용액에서의 젤화 거동과 젤 구조를 농도비와 온도를 변화하며 관찰하였다. 젤화는 산성용액에서 수행되었으며 SEM, UV, NMR, 점도측정, 시각적 관찰에 의해서 젤의 구조와 젤화 시간을 측정하였다. 실란커플링제인 VTES 함량이 많아질수록 젤화시간은 증가하는 경향을 보이나 선형적으로 비례하지는 않으며, 반응온도가 증가함에 따라 젤화 시간은 급격히 감소하였다. 한편, VTES 함량이 증가할수록 다공성이 큰 젤이 형성됨을 규명하였다. 예를들면, VTES의 농도가 TEOS의 9배에 이르게 되면 큰 기공들을 포함하는 저밀도 젤이 형성되며, 오랜 시간 숙성 후 xerogel 상태에서도 부피수축이 거의 없었다. 다른 조성비를 갖는 경우에는 큰 부피수축을 보이며 이로부터 솔-젤 공정에서 후처리 과정의 중요성을 확인하였다.본 연구는 한국과학재단(KOSEF 971-1109-058-2)과 Brain Korea 21 사업에 의하여 지원되었다