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논문 기본 정보

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저자정보
이종성 (Seoul National University of Science and Technology) 이종우 (Seoul National University of Science and Technology)
저널정보
한국철도학회 한국철도학회 논문집 한국철도학회 논문집 제23권 제1호(통권 제127호)
발행연도
2020.1
수록면
45 - 55 (11page)
DOI
10.7782/JKSR.2020.23.1.45

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

철도 차량의 정밀한 운행 제어를 위한 Kalman Filter 기반 속도·거리 연산 알고리즘 개선에 관한 연구
이종성 철도전기·신호공학과 2020.01 학위논문
Kalman Filter를 적용한 속도·거리 연산 알고리즘 개선에 따른 차량제어 정밀도 향상에 관한 연구
이종성 ,  이종우 한국철도학회 논문집 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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철도시스템의 자동화와 높은 운용효율성의 요구는 철도 차량의 속도와 주행거리의 정확한 연산이 필요하게 되었다. 속도와 주행거리 연산은 타코메터(Tachometer) 혹은 기타 속도 센서를 이용하여 도출한다. 모든 시스템이 컴퓨터화 되어 감에 따라, 철도시스템도 자동화가 진행되고 있으며, 그 결과로 무인운전을 하고 있다. 철도 차량의 무인운전은 승객의 안전을 위해서 PSD와 동시 동작이 필요하며, 차량의 정위치 정차를 필요로 한다. 가속 및 제동 등과 같은 철도 차량 운용 중에는 슬립(Slip)과 슬라이드(Slide)가 발생하여 차량의 속도와 주행거리 연산에 오차가 발생하게 된다. 차량의 정확한 속도와 주행 거리를 연산하기 위해 슬립과 슬라이드를 보상할 수 있는 여러 가지 방법이 제시되어 적용되고 있다. 본 논문에서는 타코메터 신호에 칼만필터(Kalman Filter)를 이용하여 슬립과 슬라이드를 보상할 수 있는 방법을 제시하였으며, 시험을 통하여 제시된 방법을 검증하였다.
#Train #Speed #Distance #Slip/slide #Kalman filter #철도차량 #속도 #거리 #슬립/슬라이드 #칼만필터

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 철도차량 속도 및 주행거리 연산방법
3. 속도거리 연산 알고리즘 구현
4. 시험 결과
결론
References

참고문헌 (16)

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M. Malvezzi, G. Vettori, B. Allotta, L. Pugi (2011) Train Position and Speed Estimation by Integration of Odometers and IMUs, WCRR. google schola T. Engelberg, F. Mesch (2000) Eddy current sensor system for non-contact speed and distance measurement of rail vehicles, WIT Press, Southampton, pp. 3-5. google schola Thomas Engelberg, Measurement 29 (2001) Design of a correlation system for speed measurement of rail vehicles, Measurement, 29, pp. 157-164. google schola S.S. Saab .G.E. Nasr, E.A. Badr (2002) Compensation of Axle-Generator Errors Due to Wheel slide and slip, IEEE Transactions on vehicular technology, 51(3), pp. 581-585. google schola R.E. Kalman (1960) A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems. google schola

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