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RBF 뉴럴네트워크를 이용한 리니어형 초전도 전원장치의 비선형적 충전전류특성 해석
정윤도(Yoon-Do Chung),박호성(Ho-Sung Park),김현기(Hyun-Ki Kim),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.1
본 연구에서는 초전도 전원장치의 비선형적인 충전특성을 이론적으로 해석하기 위해서 Radial Basis Function 뉴럴 네트워크를 적용하였으며 이를 바탕으로 초전도 부하 마그넷에 따른 충전특성의 경향을 해석하였다. 본 논문에서는 안정적인 충전전류를 발생시키고 충전전류를 쉽게 제어할 수 있는 리니어형 초전도 전원장치를 개발하였고, 극저온 시스템에서 충전전류 특성을 실험적으로 수행하였다. 이를 통해 초전도 전원장치는 초전도 선재(초전도 Nb 박막)를 사용하기 때문에 비선형적인 충전전류 특성을 가짐을 알 수 있었다. 일반적으로, 극저온에서의 실질적인 실험에 있어서 주변 환경에 따른 냉각 비용 문제 등이 대두되기 때문에 다양한 실험을 수행하는데 연구의 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 개발된 초전도 전원장치의 주파수에 대한 비선형적인 충전 특성을 기반으로 지능형 알고리즘인 RBF 뉴럴 네트워크를 통해서 그 결과를 예측하고 이에 대해서 지능 모델을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서는 효율적인 데이터 처리를 위해서 은닉층에 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하였으며, 클러스터의 수가 모델의 은닉층에서의 노드의 수가 되도록 설계하였다. In this work, to theoretically analyze the nonlinear charging characteristic, a Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) is adopted. Based on the RBFNN, an charging characteristic tendency of a Linear Type Magnetic Flux Pump (LTMFP) is analyzed. In the paper, we developed the LTMFP that generates stable and controllable charging current and also experimentally investigated its charging characteristic in the cryogenic system. From these experimental results, the charging current of the LTMFP was also found to be frequency dependent with nonlinear quality due to the nonlinear magnetic behaviour of superconducting Nb foil. On the whole, in the case of essentially cryogenic experiment, since cooling costs loomed large in the cryogenic environment, it is difficult to carry out various experiments. Consequentially, in this paper, we estimated the nonlinear characteristic of charging current as well as realized the intelligent model via the design of RBFNN based on the experimental data. In this paper, we view RBF neural networks as predominantly data driven constructs whose processing is based upon an effective usage of experimental data through a prudent process of Fuzzy C-Means clustering method. Also, the receptive fields of the proposed RBF neural network are formed by the FCM clustering.
RBFNN을 이용한 리니어형 초전도 전원장치의 비선형적 충전전류특성 해석
정윤도(Yoon-Do Chung),박호성(Ho-Sung Park),김현기(Hyun-Ki Kim),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1
본 연구에서는 초전도 전원장치의 비선형적인 충전특성을 이론적으로 해석하기 위해서 Radial Basis Function뉴럴 네트워크를 적용하였으며 이를 바탕으로 초전도 부하 마그넷에 따른 충전특성의 경향을 해석하였다. 본 논문에서는 안정적인 충전전류를 발생시키고 충전전류를 쉽게 제어할 수 있는 리니어형 초전도 전원장치를 개발하였고, 충전전류 특성을 실험적으로 수행하였다. 이를 통해 초전도 전원장치는 초전도 선재(Nb 박막)를 사용하기 때문에 비선형적인 충전전류 특성을 가짐을 알 수 있었다. 그러나 실질적인 실험에 있어서 주변 환경에 따른 비용문제 등이 대두됨에 따라 본 논문에서는 개발된 초전도 전원장치를 통해 구축된 데이터를 기반으로 지능형 알고리즘인 RBF 뉴럴 네트워크를 통해서 그 결과를 예측하고 이에 대해서 이론적으로 해석하고자 한다. 본 논문에서 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서는 효율적인 데이터 처리를 위해서 은닉층에 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하였으며, 클러스터의 수가 모델의 은닉층에서의 노드의 수가 되도록 설계하였다.
FEM 시뮬레이션을 이용한 고온초전도 코일이 설치된 EMS 자기부상열차의 자장분포 해석
정윤도(Yoon Do Chung),배덕권(Duck Kweon Bae),윤용수(Yong Soo Yoon),고태국(Tae Kuk Ko) 대한전기학회 2010 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2010 No.7
The application of High Temperature Superconducting (HTS) coils is being considered for iron-core magnets for a Maglev system based on the Electromagnetic Suspension (EMS) concept. The basic magnet unit consists of a U-shaped iron-core carrying a superconducting coil around its back leg and a normal conducting control coil around each coil. The open side of the U-core is bridged by an iron rail with an air gap between the poles and the rail. In this paper, as a first step, the target of this study is to evaluate the magnetic field analysis of an electromagnetic suspension (EMS-MAGLEV) model with HTS coils by use of FEM simulation.