확률론적 의사결정기법을 이용한 태양광 발전 시스템의 고장검출 알고리즘

조현철,이관호,Cho, Hyun-Cheol,Lee, Kwan-Ho 한국융합신호처리학회 2011 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.12 No.3

태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다. Fault detection technique for photovoltaic power systems is significant to dramatically reduce economic damage in industrial fields. This paper presents a novel fault detection approach using Fourier neural networks and stochastic decision making strategy for photovoltaic systems. We achieve neural modeling to represent its nonlinear dynamic behaviors through a gradient descent based learning algorithm. Next, a general likelihood ratio test (GLRT) is derived for constructing a decision malling mechanism in stochastic fault detection. A testbed of photovoltaic power systems is established to conduct real-time experiments in which the DC power line communication (DPLC) technique is employed to transfer data sets measured from the photovoltaic panels to PC systems. We demonstrate our proposed fault detection methodology is reliable and practicable over this real-time experiment.

모델매칭 기법을 이용한 시스템 섭동을 갖는 비선형 크레인시스템 제어

조현철,이진우,이영진,이권순,Cho, Hyun-Cheol,Lee, Jin-Woo,Lee, Young-Jin,Lee, Kwon-Soon 한국항해항만학회 2007 한국항해항만학회지 Vol.31 No.6

크레인 시스템은 항만 터미널 등의 산업현장에서 무거운 물체를 이송하는데 사용되는 장비로서 그 정확성과 신속성을 동시에 만족시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 적응제어기의 일종인 모델매칭 기법을 이용하여 복잡한 3 자유도 비선형 크레인의 제어 시스템에 대한 연구를 제안한다. 피드백 선형화(feedback linearization)를 통해 비선형 크레인 모델을 선형화한 후 PD 제어기를 적용하여 선형 공칭 모텔을 구한다. 이 모델은 시스템 섭동을 갖는 실시간 시스템 모델과 함께, 리아푸노브(Lyapunov) 이론을 적용하여 실시간 섭동에 의해 발생되는 제어오차를 감소하기 위한 보조 제어규칙의 산출에 이용된다. 또한 리아푸노브 안정성이론을 적용하여 구성한 크레인 제어시스템의 안정성 해석을 실시한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하며 기존의 제어방식과 비교 분석하여 그 우수성을 입증한다. Crane systems are very important in industrial fields to carry heavy objects such that many investigations about control of the systems are actively conducted for enhancing its control performance. This paper presents an adaptive control approach using the model matching for a complex 3-DOF nonlinear crane system. First, the system model is linearized through feedback linearization method and then PD control is applied in the approximated model. This linear model is considered as nominal to derive corrective control law for a perturbed crane model using Lyapunov theory. This corrective control is primitively aimed to compensate real-time control deviation due to partially known perturbation. We additionally study stability analysis of the crane control system using Lyapunov perturbation theory. Evaluation of our control approach is numerically carried out through computer simulation and its superiority is demonstrated comparing with the classical control.

신경회로망 다중 LMS 기법을 이용한 고속철도의 실내소음저감을 위한 ANC 시스템

조현철(Hyun-Cheol Cho),이권순(Kwon-Soon Lee),남현도(Hyun-Do Nam) 대한전기학회 2009 전기학회논문지 P Vol.58 No.4

This paper presents a novel active noise control (ANC) system using least mean square (LMS) algorithm and neural network approach for decreasing acoustic noise signals inside high-speed trains. We construct a LMS framework as a nominal ANC system and additionally design an artificial single-layered perceptron model as an auxiliary ANC which is aimed to reduce real-time residuary noise due to its nonstationary and uncertain nature. Parameter vector of the hybrid ANC is determined through online estimation to realize an adaptive ANC configuration by means of the steepest descent algorithm. We achieve simulation experiment to demonstrate the proposed ANC system employing realistic acoustic noise signals measured in Korea Train eXpress (KTX).

지능형 알고리즘을 이용한 랜덤 시간지연을 갖는 네트워크 기반 시스템의 비선형 제어

Hyun Cheol Cho(조현철),Kwon Soon Lee(이권순) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.5

본 논문은 확률특성을 갖는 네트워크 기반 제어시스템(NCS; Networked Control Systems)을 위하여 동적 베이시안 네트워크(DBN; Dynamic Bayesian Networks)와 신경회로망 기법을 이용한 지능제어기법을 제안한다. 신경회로망은 시변 시간지연을 갖는 비선형 시스템의 실시간 오차를 보상하기 위한 제어기의 최적화에 적용된다. 모듈화 신경회로망이 구성되며 이것은 제어기의 파라미터를 출력한다. 가장 간단한 DBN 구조인 마코브 체인(MC; Markov Chain)이 구성되며 NCS의 랜덤 관측값을 모델링에 적용되며 예측 제어기의 구성에 또한 사용된다. 제안한 제어기법은 위성시스템의 자세제어에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.

A Study on Coordinate Alignment in Optical-Based Space Object Surveillance System

조현철(Hyun Cheol Cho),오세권(Se Kwan Oh),이동훈(Dong Hun Lee),박승욱(Seung Wook Park) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회지 Vol.38 No.10

Recently, as various damages are expected due to the risk of falling space debris, many studies are being carried out to acquire space object information. In this research, an optical-based space object surveillance system was developed to acquire information about space objects. To acquire orbit information by photographing a space object with this system, the accuracy of position data of the space object is important. The telescope coordinate is located in the 2D CCD plane of the telescope, and the space objects are in the celestial coordinate. The two coordinates have a non-linear relation caused by a deflection of the mechanical system, a scattering of the atmosphere and so on. In this study, we propose an alignment method for two coordinate systems. First, a model that analyzes the geometric relation between the telescope system on earth and space objects is explained. Then, we also propose a second model with the addition of correction parameters. As a result of performing coordinate alignment according to the method and procedure proposed in this study, the pointing accuracy is lowered below 3 arcsec.

Passivity 기반 동기 발전기의 여자기 및 조속기 시스템의 제어 기법

조현철(Hyun Cheol Cho) 대한전기학회 2018 전기학회논문지 Vol.67 No.4

Passivity theory is significantly applied to analyze stability of nonlinear dynamic systems and construct its stable control systems. This paper presents a passivity based control design approach for exciters and governors which are employed to regulate the terminal voltage and the rotor velocity of synchronous generator systems in industry fields. We consider the IEEE type 1 exciter and the gas turbine (GT) governor models respectively in this paper. We first carry out a passivity analysis for exciter and governor control systems, which are numerically obtained from its mathematical models. And then its control parameters are selected to assure passivity conditions in a design procedure. Lastly, we investigate numerical simulations to demonstrate reliability of the proposed control approach against large-scale generators with parameter changes.

온라인 확률분포 추정기법을 이용한 확률모델 기반 유도전동기의 고장진단 시스템

曺賢哲(Hyun Cheol Cho),金廣秀(Kwang Soo Kim),李權純(Kwon Soon Lee) 대한전기학회 2008 전기학회논문지 Vol.57 No.10

This paper presents stochastic methodology based fault detection algorithm for induction motor systems. We measure current of healthy induction motors by means of hall sensor systems and then establish its probability distribution. We propose online probability density estimation which is effective in real-time implementation due to its simplicity and low computational burden. In addition, we accomplish theoretical analysis to demonstrate convergence property of the proposed estimation by using statistical convergence and system stability theory. We apply our fault diagnosis approach to three-phase induction motors and achieve real-time experiment for evaluating its reliability and practicability in industrial fields.

독립형 마이크로그리드 제어시스템 설계 및 안정성 해석

조현철(Hyun Cheol Cho) 대한전기학회 2019 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2019 No.4

대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템의 확률론적 모델링

조현철(Hyun Cheol Cho),정영진(Young Jin Jung) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.5

태양광 발전 시스템의 해석적 모델링은 시스템의 동특성을 예측하거나 고장검출 및 진단 등과 같은 고급 공학 기술에 중요하게 적용할 수 있어 최근 많은 각광을 받고 있다. 본 논문은 대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템에 대한 확률론적 모델링을 제시한다. 우선 태양광 일사량과 온도 입력 변수에 대한 태양광 시스템의 출력 전력과의 입출력 함수관계를 정의한다. 이 함수관계를 바탕으로 세 확률변수(일사량, 온도, 전력)에 대하여 조건부 확률 식으로 표현한다. 조건부 확률 분포 추정은 대용량 데이터 시스템에 적합한, 전체 표본 데이터 수 대비 관련 변수의 경우의 수에 대한 비율로 나타내었다. 추정한 확률분포를 통해 평균값 이론을 적용하여 시스템의 출력을 추정하게 된다. 본 논문에서 제안한 모델링 기법은 두 태양광 발전 단지의 사례 연구를 통해 성능을 검증하였다. Analytical modeling of photovoltaic power systems has been receiving significant attentions in recent years in that it is easy to apply for prediction of its dynamics and fault detection and diagnosis in advanced engineering technologies. This paper presents a novel probabilistic modeling approach for such power systems with a big data sequence. Firstly, we express input/output function of photovoltaic power systems in which solar irradiation and ambient temperature are regarded as input variable and electric power is output variable respectively. Based on this functional relationship, conditional probability for these three random variables(such as irradiation, temperature, and electric power) is mathematically defined and its estimation is accomplished from ratio of numbers of all sample data to numbers of cases related to two input variables, which is efficient in particular for a big data sequence of photovoltaic powers systems. Lastly, we predict the output values from a probabilistic model of photovoltaic power systems by using the expectation theory. Two case studies are carried out for testing reliability of the proposed modeling methodology in this paper.

LB-DECK 콘크리트 바닥판의 구조거동 연구

조현철(Cho Hyun Chul),노병철(Lho Byeong Cheol),조규대(Cho Gyu Dae),곽종원(Kwark Jong Won) 대한토목학회 2006 대한토목학회 학술대회 Vol.2006 No.10