|
권선법 및 슬롯 구조에 따른 특성 해석 연구, 대한전기학회, 2006
홍순흠 외 2명, 단일권선으로 구성된 반발식 자기부상시스템의 특성해석, 대한전기학회, 1995 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 권선의 측정
Ⅲ. 권선과 유도기
Ⅳ. 권선과 제어기법
Ⅴ.
|
|
|
권선이 회전자에 있고 AC 서보 모터는 고정자에 있다. 이렇게 대조적인 구조를 가지고 있으며 제어의 특성이 DC 서보 모터의 제어특성과 같이 선형적으로 제어할 수 있다고 하여 브러시없는 DC 서보 모터라고도 부르게 된다.
이러한 구조로 특
|
|
|
제어
(1) 권선형 전동기
[1] 2차 저항 기동법 ( 기동 저항기법)
[2] 괴르게스법
(2) 농형유도 전동기
[1] 전전압 기동법 ( 직입기동) : 5[KW]이하
기동전류 : 정격전류의 4∼6배 정도
[2] 감전압기동법 : 기동법, 기액터기동법 (=> 콘도르파법), 1차 저
|
|
|
제어가 되지 않는다.
⑧ 다이리스터에서는 게이트 전류가 흐르면 순방향 저지 상태에서 ON 상태로 된다. 게이트 전류 를 가하여 도통완료까지의 시간을 턴온 시간이라고 한다. 시간이 길면 스위칭시의 전력손실이 많고 다이리스터 소자가 파
|
|
|
제어하는 기법이다(L. A. Zadeh, 1984). 이를 이용하면 복잡한 비선형이나 외란이 부가된 시스템에서도 우수한 응답 특성을 얻을 수 있고, 또한 퍼지 룩업 테이블을 적절히 이용하면 실시간 제어가 가능하다. 일반적으로 슬립 전력 제어에는 권선
|
|
 |
기법을 사용한다. 그리고 제어기를 이용해 속도를 조절할 수 있었다. <그림 4-7>은 최저 전압인 약 2V를 주었을때의 파형과 회전수를 나타낸 그림이다. 회전 속도는 843rpm었다. 제어기를 사용하여 최고 입력 전압인 6.9V까지 올렸을 때 1836rpm
|
|
|
기법의 변화 2
2. 새로운 공격기법 3
(1) 백오러피스 4
(2) 네트워크 스캐닝 4
(3) 인터넷 웜(Internet Worm) 5
(4) 백도어 5
(5) 악성 에이전트 5
3. 새로운 공격기법의 특징 5
(1) 에이전트화 6
(2) 분산화 6
(3) 자동화 6
III. 네트워크 보안 기술의 현
|
|
|
제어
3) 알고리즘 과정
4) 관련연구와 비교
Ⅲ 멀티미디어를 위한 네트워크 구조
1. 기존의 네트워크 구조
2. 개선된 네트워크 구조
Ⅳ 분할 네트워크의 효율성 실험 및 분석
1. 실험환경 및 내용
2. 실험결과 및
|
|
|
기법을 말한다.
⑭ “ITS(Intelligent Transport Systems)”이라 함은 기존의 교통체계에 전자, 정보, 통신, 제어 등의 지능형 기술을 접목시킨 차세대 교통체계를 말한다.
⑮ “u-City(ubiquitous-City)”이라 함은 물리적인 도시 안에서 언제, 어디서든 다양
|
|
|
기법 등을 갖춘 전문요원을 양성하여 보험범죄에 적극적으로 대처할 수 있는 능력에 관해서 논하였다.
셋째, 정부차원에서는 보험범죄와 관련한 제반 법체계를 재정비하여 보험범죄관련 전문 법을 제정하거나 기존의 형법, 상법 및 보험업법
|
|
|
제어공학의 기초부터 고급 이론까지 체계적으로 습득할 계획입니다. 기계제어 분야에서 요구되는 기초적인 제어 이론과 수학적 기법을 탄탄히 익히고, 그에 대한 실습을 통해 이론을 실제 문제에 적용하는 능력을 기르고자 합니다. 특히, 제
|
|
 |
제어 시스템 프로젝트에서, 저는 C++을 이용한 제어 알고리즘 개발과 Python을 활용한 데이터 처리 및 분석을 담당했습니다. 이 프로젝트에서 모터 제어를 위한 실시간 알고리즘을 구현하면서, 다중 스레드와 비동기 통신 기법을 통해 제어 성능
|
|
 |
제어 알고리즘이 주는 성능 한계를 극복하기 위해 PID 제어기를 최적화하고, 제어 시스템의 성능을 높이는 작업을 했습니다. 그 결과, 시스템의 에너지 효율성을 크게 개선할 수 있었습니다.
또한, 시뮬레이션 기법을 활용하여 제어 시스템 성
|
|
 |
제어기 설계 및 파라미터 최적화를 제안했습니다. 기존 제어 시스템에서는 가변 부하 환경에서 제어 성능이 저하되는 문제가 있었기 때문에, 실시간으로 부하 변화에 따라 제어 파라미터를 자동으로 조정할 수 있는 Adaptive Control 기법을 적용
|
|
 |
제어 시스템을 최적화하는 연구를 수행할 수 있습니다.
3. 기계학습 및 데이터 분석 (A)
엘리베이터의 예측 유지보수 및 최적화에는 데이터 분석 기술이 필수적입니다. 이 과목을 통해 머신러닝 모델을 활용한 패턴 분석 및 이상 탐지 기법을
|
|
메뉴펼치기
