KR101263749B1 - 자동문 시스템의 안전사고 방지방법 - Google Patents

자동문 시스템의 안전사고 방지방법 Download PDF

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Abstract

자동문 시스템의 안전사고 방지방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 자동문 시스템의 안전사고 방지방법은, 자동문 시스템의 모델링을 통하여 상태변수, 제어 입력 및 부하 외란으로 표현되는 자동문 시스템의 상태방정식을 구하는 단계; 자동문 시스템의 모델링을 통하여 구해진 자동문 시스템의 상태방정식 중 부하외란의 변화율이 없는 것으로 하여, 확장 상태변수 및 확장 상태변수의 모델 계수와 확장 제어입력 및 확장 제어입력의 모델계수로 구성된 자동문 시스템의 확장 상태방정식을 구하고, 구해진 확장 상태방정식 내 확장 상태변수의 모델계수와 확장 제어입력의 모델계수를 관측가능한 것으로 하여, 모터의 회전각의 변화, 모터의 회전각속도의 변화, 전기자 전류의 변화 및 부하외란의 변화를 관측하는 외란 관측기를 설계하는 단계; 자동문의 속도 파일에 따라 구동되는 자동문 시스템에서 자동문의 위치 지령 값과 모터 입력전압을 이용하여 신경 회로망을 학습시켜, 전류모델 값과 외란모델 값을 출력하는 단계; 및 자동문의 속도 프로파일에 따라 자동문 시스템을 구동시키고, 구동되는 자동문 시스템에서 모터에서 발생하는 전류값 및 상기 전류모델 값 간 차이와 설정된 전류 임계값을 비교하여 자동문의 충돌이나 끼임을 감지하거나, 외란관측기를 통해 관측된 자동문 시스템의 부하외란 변화값 및 상기 외란모델 값 간 차이와 설정된 외란 임계값을 비교하여 자동문의 충돌이나 끼임을 감지하는 단계를 포함한다.

Description

자동문 시스템의 안전사고 방지방법{ACCIDENT PRVENTION METHOD OF AUTOMATIC DOOR SYSTEM}
본 발명은 자동문 시스템의 충동 및 끼임 검출방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 자동문 시스템의 충동 및 끼임과 같은 안전사고의 방지하기 위한 기술에 관한 것이다.
슬라이딩 자동문(이하 자동문이라고 함)은 대형 유통매장, 병원, 음식점, 관공서 등의 각종 건물에서는 고객을 위한 편의를 제공하기 위해서 출입문으로 이용하고, 공동주택에서는 출입문 및 외부 출입을 통제하는 방범의 편리성 등의 이유로 도어시설로 광범위하게 사용되고 있다. 또한, 자동문이 열손실도 방지해 결과적으로 에너지 절약에도 긍정적인 역할을 해내고 있다. 그러나 자동문을 이용하던 중 문에 충돌하거나 끼임 등으로 인하여 얼굴이나 손발에 부상을 입는 등 안전사고를 당하는 사례가 증가하는 추세에 있다. 자동문에 사고를 당한 경위를 살펴보면 자동문이 닫히면서 손이나 발이 끼여 다치는 경우, 자동문이 열린 상태에서 다른 사람을 따라 들어가다 문이 닫히면서 부딪혀 다치는 경우로 이 두 가지 유형이 사고의 대부분을 차지한다.
이러한 안전사고로 인하여 설치된 자동문 시스템은 안전사고의 발생을 감지하기 위한 안전장치를 가진다. 즉, 자동문 시스템은 자동문 양옆의 도어 주행부위나 자동문 상단 중앙부에 감지센서를 설치하여 출입하는 사람을 감지하는 방법을 이용하여 안전사고의 발생을 감지하고 있다. 이러한 감지센서로는 적외선 센서, 열전도 센서 및 초음파 센서 등이 이용되고 있으며 그에 대한 기술개발이 진행되고 있다.
그러나 이러한 감지센서 설치 시 센서의 수와 설치하는 방법에 의해서, 출입하는 사람들을 감지할 수 없는 영역, 즉 사각지대가 존재하여 안전사고가 발생할 수 있다. 또한, 센서비용으로 인해, 감지센서가 설치되어 있지 않은 곳도 존재할 수 있다. 이로 인해서 여전히 자동문의 충동 및 끼임 사고의 발생 우려가 있다.
외부의 감지 센서를 이용하지 않고 자동문 시스템 자체적으로 자동문의 충동 및 끼임을 검출하여 안전사고의 발생을 방지하는 자동문 시스템의 안전사고 방지방법이 제안된다.
본 발명의 일 양상에 따른 자동문 시스템의 안전사고 방지방법은, 자동문 시스템의 모델링을 통하여 상태변수, 제어 입력 및 부하 외란으로 표현되는 자동문 시스템의 상태방정식을 구하는 단계; 자동문 시스템의 모델링을 통하여 구해진 자동문 시스템의 상태방정식 중 부하외란의 변화율이 없는 것으로 하여, 확장 상태변수 및 확장 상태변수의 모델 계수와 확장 제어입력 및 확장 제어입력의 모델계수로 구성된 자동문 시스템의 확장 상태방정식을 구하고, 구해진 확장 상태방정식 내 확장 상태변수의 모델계수와 확장 제어입력의 모델계수를 관측가능한 것으로 하여, 모터의 회전각의 변화, 모터의 회전각속도의 변화, 전기자 전류의 변화 및 부하외란의 변화를 관측하는 외란 관측기를 설계하는 단계; 자동문의 속도 파일에 따라 구동되는 자동문 시스템에서 자동문의 위치 지령 값과 모터 입력전압을 이용하여 신경 회로망을 학습시켜, 전류모델 값과 외란모델 값을 출력하는 단계; 및 자동문의 속도 프로파일에 따라 자동문 시스템을 구동시키고, 구동되는 자동문 시스템에서 모터에서 발생하는 전류값 및 상기 전류모델 값 간 차이와 설정된 전류 임계값을 비교하여 자동문의 충돌이나 끼임을 감지하거나, 외란관측기를 통해 관측된 자동문 시스템의 부하외란 변화값 및 상기 외란모델 값 간 차이와 설정된 외란 임계값을 비교하여 자동문의 충돌이나 끼임을 감지하는 단계를 포함한다.
상기 상태변수는 모터의 회전각, 모터의 회전속도 및 전기자 전류의 전치 행렬(Transpose)을 통하여 구할 수 있다.
상기 상태변수의 모델 계수는 모터측 점성마찰계수, 모터 토크 상수, 모터 역기전력 상수, 모터 전기자인덕턴스 및 모터 전기자저항 모두를 이용하여 구하고,
상기 제어 입력은 모터 입력 전압 및 제어이득 행렬을 이용하여 구하고, 상기 제어 입력의 모델 계수는 모터 전기자 인덕턴스를 이용하여 구하고, 상기 부하 외란은 자동문의 관성토크, 마찰토크 및 미지의 외란의 합으로 정의되고, 상기 부하외란의 모델계수는 모터측 회전자 관성모멘트를 이용하여 구해질 수 있다.
상기 모터에서 발생하는 전류값 및 상기 전류모델 값 간 차이가 설정된 임계값보다 큰 경우 자동문의 충돌이나 끼임이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
상기 외란관측기를 통해 관측된 자동문 시스템의 부하외란 변화값 및 상기 외란모델 값 간 차이와 설정된 외란 임계값보다 큰 경우 자동문의 충돌이나 끼임이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 자동문 시스템의 안전사고 방지방법에 따르면, 자동문 시스템의 모델링을 통해 외란 관측기를 설계하고 신경회로망의 학습을 통한 출력과 외란 관측기에서 관측된 외란과의 차이를 비교함으로써, 외부의 감지 센서를 이용하지 않고 자동문 시스템 자체적으로 자동문의 충동 및 끼임을 검출하여 안전사고의 발생을 방지할 수 있다.
도 1은 자동문의 속도 프로파일을 나타낸 도면이다.
도 2는 속도 프로파일로 동작시킨 자동문 시스템의 정상적인 경우와 충돌 또는 끼임이 발생한 경우에 자동문 시스템의 모터 전류 파형을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 자동문 시스템의 안전사고 방지방법에 대한 플로차트이다.
도 4는 자동문의 구조를 나타낸 도면이다.
도 5는 벨트구동 자동문 모델을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 적용되는 신경회로망을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 성능을 실험하기 위한 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 8은 자동문 시스템의 정상적인 동작상태에서의 전류 및 외란의 변화를 나타낸 도면이다.
도 9 내지 도 12는 자동문의 닫힘위치에 따른 전류 및 외란의 변화를 나타낸 도면이다.
도 13 및 도 14는 각각 |Δi|의 값 및 |ΔTL|의 값을 나타낸다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 실시예를 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술 되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 발명의 설명에 앞서서 자동문의 속도 프로파일(Velocity Profile)에 대해서 살펴보기로 한다. 이를 나타내는 도면이 도 1에 도시되어 있다.
도시된 바와 같이, 자동문은 출입자 통행에 적합한 정해진 속도 프로파일을 따라서 열림과 닫힘 동작을 한다. 출입자의 안전을 위해서 속도 프로파일의 구성은 가속구간, 정상속도의 등속구간, 저속속도로 옮겨지는 감속구간, 저속속도의 등속구간, 정지까지의 감속구간으로 구성되며, 정상속도 구간과 저속속도 구간으로 이루어진다.
이러한 속도 프로파일로 동작시킨 자동문 시스템의 정상적인 경우와 충돌 또는 끼임이 발생한 경우에 자동문 시스템의 모터 전류 파형을 나타낸 도면이 도 2에 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 전류값 i1은 정상적인 동작 중에서 발생된 최대 전류값이며, 전류값 i2는 충돌이나 끼임이 발생한 경우인 시간 tab에서의 전류값이다.
일반적으로 전류값 i1은 정상속도로 올라가는 가속 구간에서 가장 큰 값을 가지게 되며, 이 i1값으로 충돌 및 끼임을 판별할 수 있다. 만약, 전류값 i1으로 판별기준을 정할 경우, 시간 tab에서 충돌이나 끼임이 발생했다고 가정하면, 전류값 비교에 의해서 지연된 시간에 감지하게 된다. 일반적으로 PID 제어기를 사용한 자동문이라면 충돌이 발생해도 감지를 위한 임계값이 높게 설정되어지므로, 감지하지 못하고 전동기에 흐르는 전류값이 전류값 i1이상으로 증가해야 하는, 즉, 누적된 에러에 의해 입력값이 증가하게 되므로, 결과적으로 충돌된 출입자에게 더 큰 위험을 줄 수 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 속도 프로파일에 따른 정확한 전류값에 대한 임계값 정보를 알고 대응해야 할 필요가 있는데, 이것은 자동문의 동적 모델이 주어지면 가능할 수 있다.
이에 대해서 이하에서 살펴보기로 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 자동문 시스템의 안전사고 방지방법에 대한 플로차트이다.
도시된 바와 같이, 자동문 시스템의 모델링을 통하여 상태변수, 제어 입력 및 부하 외란으로 표현되는 자동문 시스템의 상태방정식을 구한다(후술되는 수학식3 참고)(S1). 이때, 상태변수는 모터의 회전각, 모터의 회전속도 및 전기자 전류의 전치 행렬(Transpose)을 통하여 구할 수 있다(후술되는 수학식2참조). 그리고 상태변수의 모델 계수는 모터측 점성마찰계수, 모터 토크 상수, 모터 역기전력 상수, 모터 전기자인덕턴스 및 모터 전기자저항 모두로부터 후술되는 수학식 3을 이용하여 구할 수 있다. 제어 입력 u(t)는 모터 입력 전압 및 제어이득 행렬을 이용하여 구할 수 있다. 그리고 제어 입력의 모델 계수는 모터 전기자 인덕턴스로부터 후술되는 수학식 3을 이용하여 구할 수 있다. 부하 외란 TL(t)는 자동문의 관성토크, 마찰토크 및 미지의 외란의 합으로 정의될 수 있으며, 부하외란의 모델계수는 모터측 회전자 관성모멘트로부터 후술되는 수학식 3을 이용하여 구할 수 있다.
이러한 자동문 시스템의 모델링을 통한 자동문 시스템의 상태방정식을 구하는 과정을 살펴보기로 한다.
도 4는 슬라이딩(미닫이) 자동문 구조를 나타낸 도면이다. 도 4에 도시된 자동문의 동력 전달방식은 타이밍 벨트방식으로 설치 운영되며, 직류전동기로 구동된다. 자동문 시스템의 수학적 모델은 풀리의 마찰 및 관성, 벨트의 질량을 무시하며, 벨트구동은 벨트의 선형탄성 범위에서 동작하는 것으로 가정한다. 자동문의 무게는 설치장소마다 달라지므로 발생하는 문이 움직임을 통해서 발생하는 토크 Ti를 미지의 부하로 설정하고, 행어 롤러와 행어 레일사이에 발생하는 마찰토크 Tf는 알 수 없는 부하로 설정한다. 또한, 외란은 Td로 설정하여 모터측 부하토크 TL에 반영하는 것으로 한다. 여기서 J는 모터와 기어의 관성을 합한 것이며, B는 모터와 기어 측의 쿨롱마찰을 합한 것이다. 감속기어비 G는 11.875이다.
이러한 자동문에 대한 모델을 나타낸 도면이 도 5에 도시되어 있으며, 자동문에 대한 모델 방정식을 아래의 수학식 1을 이용하여 구해질 수 있다.
Figure 112010066707023-pat00001
이때,
Figure 112010066707023-pat00002
상태변수 x를 아래의 수학식 2와 같이 정의할 수 있다.
Figure 112010066707023-pat00003
즉 , 상태변수는 모터의 회전각, 모터의 회전속도 및 전기자 전류의 전치 행렬(Transpose)을 통하여 구할 수 있다.
자동문 시스템에 대한 상태방정식은 아래의 수학식 3과 같이 구해질 수 있다.
Figure 112010066707023-pat00004
이때, x(t)는 상태변수, u(t)는 제어입력, TL(t)는 부하외란으로 자동문의 관성토크, 마찰토크 및 미지의 외란의 합으로 정의될 수 있고, y(t)는 엔코더의 출력, 즉 회전변위(각도(radian))를 나타낸다.
이러한 부하외란 및 출력은 각각 아래의 수학식 4 및 5에 의해서 구해질 수 있다.
Figure 112010066707023-pat00005
Figure 112010066707023-pat00006
LQR 해석을 위하여 차 비용함수를 고려하면 모터측 회전자 관성모멘트 J는 아래의 수학식 6에 의해서 구해질 수 있다.
Figure 112010066707023-pat00007
이때, Q는 양의 반한정(positive semi-definite) 대칭행렬인 상태가중행렬이고, R은 양의 한정(positive definite) 대칭행렬인 제어가중행렬이다. 그러면, 궤환제어법칙은 아래의 수학식 7과 같다.
Figure 112010066707023-pat00008
이때, K는 제어이득 행렬이고, P는 양의 반한정 대칭행렬이고 아래의 수학식 8의 Riccati식의 해이다.
Figure 112010066707023-pat00009
수학식 7에서 u(t)는 부하외란 TL(t)를 고려하지 않은 제어입력을 나타낸다. 부하외란이 관측가능한 경우 제어입력은 아래의 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010066707023-pat00010
이제 다시 도 3에서, 자동문 시스템의 모델링을 통하여 구해진 자동문 시스템의 상태방정식 중 부하외란의 변화율이 없는 것으로 하여, 확장 상태변수 및 확장 상태변수의 모델 계수와 확장 제어입력 및 확장 제어입력의 모델계수로 구성된 자동문 시스템의 확장 상태방정식을 구하고, 구해진 확장 상태방정식 내 확장 상태변수의 모델계수와 확장 제어입력의 모델계수를 관측가능한 것으로 하여, 모터의 회전각의 변화, 모터의 회전각속도의 변화, 전기자 전류의 변화 및 부하외란의 변화를 관측하는 외란 관측기를 설계한다(S2).
이에 대해서 구체적으로 살펴보기로 한다.
외란 변화는 제어기의 제어 샘플링 주기에 비해 상당히 늦으므로 부하외란의 변화율은 0이라 볼 수 있다. 따라서 아래의 수학식 10과 같이 외란을 상태변수로 도입한다.
Figure 112010066707023-pat00011
수학식 10에 따라 수학식 3 내지 5로부터 아래의 수학식 11과 같이 자동문 시스템의 확장 상태방정식을 구할 수 있다.
Figure 112010066707023-pat00012
이때,
Figure 112010066707023-pat00013
수학식 11에서 확장 상태변수의 모델계수 A와 확장 제어입력의 모델 계수 B가 관측가능하다고 가정하면 아래의 수학식 12와 같이, 모터의 회전각의 변화, 모터의 회전각속도의 변화, 전기자 전류의 변화 및 부하외란의 변화를 관측하는 외란 관측기를 설계할 수 있다.
Figure 112010066707023-pat00014
만약 관측기 근을 β1, β2, β3, β4에 위치시키고 싶은 경우 관측기의 특성방정식은 아래의 수학식 13과 같다.
Figure 112010066707023-pat00015
이때, 수학식 12의 L은 외란 관측기의 이득행렬이며, Ackermann 공식을 이용하여 아래의 수학식 14와 같이 구할 수 있다.
Figure 112010066707023-pat00016
다시 도 3에서, 도 1에 도시된 바와 같은 자동문의 속도 파일에 따라 구동되는 자동문 시스템에서 자동문의 위치 지령 값과 모터 입력전압을 이용하여 신경 회로망을 학습시켜, 전류모델 값과 외란모델 값을 출력한다(S3).
이때,자동문의 위치 지령 값과 모터 입력전압을 입력받아 학습과정을 거쳐 각각 전류모델 값과 외란모델 값을 출력하는 전류모델용 신경회로망 및 외란모델용 신경회로망이 도 6의 (a) 및 (b)에 나타나 있다. r(k)는 자동문의 위치 지령 값이며, im은 전류모델용 신경회로망을 통해 만들어진 전류모델 값이고, TL ,m은 외란모델을 신경회로망을 통해 만들어진 외란모델 값이다. 전류모델용 신경회로망 및 외란모델용 신경회로망은 4개의 뉴런을 가지는 은닉층으로 구성된다. 활성함수는 은닉층에서는 하이퍼볼릭 탄젠트 함수를 사용하고, 출력층에서는 선형함수를 사용한다.
이후, 자동문의 속도 프로파일에 따라 자동문 시스템을 구동시키고, 구동되는 자동문 시스템에서 모터에서 발생하는 전류값 ip 및 상기 전류모델 값 im 간 차이와 설정된 전류 임계값 ith 을 비교하여 자동문의 충돌이나 끼임을 감지하거나, 외란관측기를 통해 관측된 자동문 시스템의 부하외란 변화값 TL ,P 및 상기 외란모델 값 TL ,m 간 차이와 설정된 외란 임계값 Tth을 비교하여 자동문의 충돌이나 끼임을 감지한다(S4). 이때, 모터에서 발생하는 전류값 ip 및 상기 전류모델 값 im 간 차이가 설정된 임계값보다 큰 경우 자동문의 충돌이나 끼임이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 그리고 외란관측기를 통해 관측된 자동문 시스템의 부하외란 변화값 TL ,P 및 상기 외란모델 값 TL ,m 간 차이와 설정된 외란 임계값보다 큰 경우 자동문의 충돌이나 끼임이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
이러한 자동문 시스템의 안전사고 방지방법에 대한 성능 실험을 위한 시스템의 구성이 도 7에 도시되어 있다.
도 7에서, 실험에는 90[W], DC 24[V], 관성계수는 0.5 x 10-5[kg·m2], 128펄스의 엔코더가 부착된 DC 모터가 사용되었다.
Atmel사의 ATmega128을 탑재한 실험 시스템으로, DC 모터를 구동할 수 있는 PWM Logic부와 전력회로부, 모터의 현재위치를 발생시키는 엔코더부, 발생된 전류를 얻어오는 ADC로 나타낸다. 실험에 사용된 자동문의 사양은 다음과 같다. 폭이 115 [cm], 높이가 210 [cm], 무게가 73 [kg]이다.
도 1에 도시된 속도 프로파일에 따라 실제 자동문에 닫힘(close) 동작에 적용하였다. 총 이동거리는 1100[mm]이며, 그 중에서 저속 속도가 시작하는 구간의 길이는 50[mm]이다. 정상속도는 0.2[m/s], 저속속도는 0.05[m/s] 이며, 모든 가속도는 0.2[m/s2], 감속도는 0.2[m/s2]이다.
정상적인 자동문 동작시, 수집한 데이터를 해당 전류와 관측된 외란을 학습·테스트한 결과는 도 8과 같다. 제안한 전류모델과 외란모델이 테스트시에도 잘 적용되는 것을 보여준다. 여기서 Δi는 ip와 im의 차를 나타내며, ΔTL는 TL ,P와 TL ,m의 차를 나타낸다.
도 8을 보면, 정상적인 경우, -0.1<Δi<0.1, -0.01<ΔTL<0.01이므로, ith는 0.1, Tth는 0.01로 설정할 수 있다. 닫힘 동작시 출입자의 충돌이 임의 지점에서 발생될 수 있으므로, 닫힘 시작시의 위치를 0으로 하여 30[cm], 50[cm], 80[cm], 105[cm] 지점에서 자동문 충돌시험을 하였다. 이를 나타내는 도면이 각각 도 9, 도 10, 도 11, 도 12에 나타나 있다. 도 9 내지 도 12에서 살펴본 바와 같이 임계값 ith와 Tth의 설정이 적절함을 알 수 있다. 도 13은 |Δi|의 값을 나타내며, 임계값 ith가 적절함을 알 수 있다. 도 14는 |ΔTL|의 값을 나타내며, Tth가 적절함을 알 수 있다. 전류모델용 신경회로망과 같이 외란모델용 신경회로망이 정상적으로 동작함을 알 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 따라서 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허청구범위에 기재된 내용 및 그와 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 자동문 시스템의 모델링을 통하여 상태변수, 제어 입력 및 부하 외란으로 표현되는 자동문 시스템의 상태방정식을 구하는 단계;
    자동문 시스템의 모델링을 통하여 구해진 자동문 시스템의 상태방정식 중 부하외란의 변화율이 없는 것으로 하여, 확장 상태변수 및 확장 상태변수의 모델 계수와 확장 제어입력 및 확장 제어입력의 모델계수로 구성된 자동문 시스템의 확장 상태방정식을 구하고, 구해진 확장 상태방정식 내 확장 상태변수의 모델계수와 확장 제어입력의 모델계수를 관측가능한 것으로 하여, 모터의 회전각의 변화, 모터의 회전각속도의 변화, 전기자 전류의 변화 및 부하외란의 변화를 관측하는 외란 관측기를 설계하는 단계;
    자동문의 속도 파일에 따라 구동되는 자동문 시스템에서 자동문의 위치 지령 값과 모터 입력전압을 이용하여 신경 회로망을 학습시켜, 전류모델 값과 외란모델 값을 출력하는 단계; 및
    자동문의 속도 프로파일에 따라 자동문 시스템을 구동시키고, 구동되는 자동문 시스템에서 모터에서 발생하는 전류값 및 상기 전류모델 값 간 차이와 설정된 전류 임계값을 비교하여 자동문의 충돌이나 끼임을 감지하거나, 외란관측기를 통해 관측된 자동문 시스템의 부하외란 변화값 및 상기 외란모델 값 간 차이와 설정된 외란 임계값을 비교하여 자동문의 충돌이나 끼임을 감지하는 단계를 포함하는, 자동문 시스템의 안전사고 방지방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 상태변수는 모터의 회전각, 모터의 회전속도 및 전기자 전류의 전치 행렬(Transpose)을 통하여 구하는, 자동문 시스템의 안전사고 방지방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 상태변수의 모델 계수는 모터측 점성마찰계수, 모터 토크 상수, 모터 역기전력 상수, 모터 전기자인덕턴스 및 모터 전기자저항 모두를 이용하여 구하고,
    상기 제어 입력은 모터 입력 전압 및 제어이득 행렬을 이용하여 구하고, 상기 제어 입력의 모델 계수는 모터 전기자 인덕턴스를 이용하여 구하고,
    상기 부하 외란은 자동문의 관성토크, 마찰토크 및 미지의 외란의 합으로 정의되고, 상기 부하외란의 모델계수는 모터측 회전자 관성모멘트를 이용하여 구해지는, 자동문 시스템의 안전사고 방지방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 모터에서 발생하는 전류값 및 상기 전류모델 값 간 차이가 설정된 임계값보다 큰 경우 자동문의 충돌이나 끼임이 발생한 것으로 판단하는, 자동문 시스템의 안전사고 방지방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 외란관측기를 통해 관측된 자동문 시스템의 부하외란 변화값 및 상기 외란모델 값 간 차이와 설정된 외란 임계값보다 큰 경우 자동문의 충돌이나 끼임이 발생한 것으로 판단하는, 자동문 시스템의 안전사고 방지방법.
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