본 논문에서는 직접분사 가솔린엔진 부품에 의해서 발생하는 진동에 대한 기여도를 분석하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 부분기여도함수를 적용하여 부품 상호간의 관련성에 대한 진동원을 규명 하는데 사용하였다. 직접분사 가솔린 엔진 부품의 진동원을 규명하는데 부분기여도함수 방법을 사용하기 위해서는 시스템의 모델링이 필요하며 본 연구에서는 진동 발생 경로를 2 입력과 단일 출력계로 시스템을 모델링하였다. 이 모델링을 증명 하기 위해서, 직접분사가솔린 엔진의 진동원인 고압펌프, 연료레일, 인젝터, 고압센서에 3 축 가속도계 센서로 각 부품의 진동을 측정했다. 이 모델링을 바탕으로 각각의 진동원에 대한 부분기여도 함수를 구했으며, 직접분사 부품들의 각각의 진동 기여도를 계산하였다. 부분기여도 함수를 바탕으로 한 모델링을 통해 각 부품들에서 발생되는 진동 출력 기여 값을 정량적으로 도출하였다.
본 논문은 수중 방사소음 발생 시, 부분상관 함수를 이용한 기여도 분석법에 대하여 연구를 수행하였다. 부분상관 함수를 활용한 기여도 분석을 수행할 시, 입력순서의 선정은 정확한 기여도값 도출에 있어 매우 중요하다. 하지만 주파수 상관성분이 존재하는 시스템에 대하여 기여도분석을 실시할 경우, 적절한 입력순서를 선정하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기여도특성 행렬과 다중상관 함수의 관계를 활용하여 기여도 영역을 나누어 평가하는 기여도 분석 기법을 제시하였다. 제시한 분석법의 검증을 위해 정현파로 구성된 다중입력과 단일 출력을 갖는 시스템을 모델링하였고, 이 시스템에 대하여 기여도 분석을 실시하였다. 그 결과 정확한 기여도값을 도출 할 수 있었다.
소음/진동 문제를 해결하는 데 있어서 우선은 소음/진동원들의 위치를 알아 내고 그들 중에 비중이 가장 큰 소음/진동원을 파악하는 것이 중요하다. 다 입력/단일출력 모형을 이용한 소음/진동원 규명에 대한 방법에는 주파수 응 답함수를 이용하는 방법(frequency response function approach)과 부분 기여 도 함수(partial coherence function)를 이용하는 방법 등이 있는데, 입력들 사이의 상호상관(correlation)이 없는 경우에는 전자의 방법을 사용하여 출력 에 가장 큰 비중을 차지하는 소음/진동원을 알아낼 수 있으나 상호상관이 존 재하는 경우에는 후자의 방법을 사용하게 된다. 그러나 후자의 방법을 적용 함에 있어서도 기본적으로 소음/진동원들의 위치를 알아야 하는 것 이외에 그들 사이의 원인.효과관계(causaling), 또는 우선순위(rank)를 우선적으로 아 는 것이 중요한데 이는 입력들 사이의 우선순위를 어떻게 두느냐에 따라 해 석 결과가 다르게 나타나기 때문이다 [1,2,3]. 본 연구에서는 부분 기여도 함 수를 이용하여 소음/진동원을 규명할 때 그들 사이의 우선순위를 결정하는 방법을 제시하고 2입력/1출력 모형에 대해 적용하여 보았다.
본 연구에서는 구조물이 순수한 선형계인 경우에 국한하여 선형 구조물의 여 러지점에서 측정한 신호들을 기존의 방법과 같이 다중입력으로 간주하고 선형 구조물 로부터 방사된 소음, 즉 관측자의 위치에서 측정한 신호를 출력으로 가정한 두 부분 기여도 함수를 적용하여 소음/진동원을 규명하였을 때 발생하는 결과를 이론적으로 해 석하여 보았다.
Recently, there has been a growing consumer interest in the amount of noise produced by household electrical appliances. The designer of the product must identify the source of the noise, in order to reduce the noise. In the case of a household electric appliance such as the washing machine, there is consumer's complaint about the noise that is generated during the dehydrating condition. Because of several noise sources combined each other. It is difficult to identify the noise sources that contribute to the noise output. Multi-Dimensional Spectral Analysis (MDSA) is a method that can remove the correlation between different noise sources, and it expresses the key contributing factor as a unique output. This study utilized MDSA to analyze the contribution of each input in the noise output during the dehydrating condition.
Frequency analysis is one of the most useful way to analyze response signal for the purpose of grasping the dynamic characteristics of system through Fourier transformation. Although it is very effective way for frequency analysis, it is hard to analyze out a specific sound or vibration component which is correlated with others. In this thesis, source contribution analysis tool for NI-PXI equipment is developed with LabVIEW using coherences of MISO(multiple-input single-output) model. For the purpose of examining propriety of developed tool, simulation is performed with several correlated signals that have different frequency range. After checking the OCF(ordinary coherence function) and PCF(partial coherence function) of the each signal for concerned frequency domain, an experiment is conducted on an evaporator that cause the principal noise of a refrigerator. This developed tool will be expected to build up more convenient and serviceable measurement system.
일정 학습계수와 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망을 FPGA위에 하드웨어로 구현하였다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 학습계수가 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 학습계수가 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가하였다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현시 보다 쉽게 구현 가능한 특징이 있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형대가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA위에서도 다수의 뉴런을 구현 할 수 있으며 비교적 소수의 제어 신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다. 실험결과 각 구성부분은 모두 이상 없이 올바로 동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 복잡한 하이퍼카오스 신호를 발생시키는 HVPM (Hyperchaotic Volume Preserving Maps) 모델의 회로를 제안하고, 보드상에서 구현하고자 한다. 제안한 HVPM 모델은 3차원 이산시간(discrete-time) 연립차분방정식으로 구성되어 있으며, 비선형 사상(maps)과 모듈러(modulus) 함수를 사용하여 랜덤한 카오스 어트랙터(attractor)를 발생시킨다. 이러한 HVPM 모델을 하드웨로 구현하기 위하여 연산 부분은 연산증폭기를 사용하고, 매핑(mapping) 부분은 N형 함수와 비교기를 사용하여 설계한다. 특히, N형의 비선형 함수는 CMOS 전달특성과 선형증폭기의 출력특성을 조합하여 독특하게 구현하였다. 구현한 보드상의 실험에서 카오스 시스템 파라미터 값에 대응하는 가변저항기를 조절하여 비주기적인 하이퍼카오스 신호를 발생시킴을 입증하였다. 또한 출력된 카오스 신호들간의 오실로스코프 사진에서 위상공간(phase space)의 동적응답은 랜덤한 어트랙터를 발생시킴을 확인할 수 있었다.
전송과정에서 발생하는 왜곡량에 따라 전송률의 하한이 결정되는 율-왜곡 이론은 시간적으로 민감한 부분을 왜곡없이 부호화하여 전송하는 영상 시스템에서 기본이 되는 중요한 요소이다. 율-왜곡 이론은 정보량의 개념으로부터 시작되어 원 신호의 확률분포와 왜곡의 측정기준에 의해 결정되는데, 이 논문에서는 가우시안과 라플라시안 분포함수에 절대치 오차기준과 자승 오차기준을 적용하여 율-왜곡 함수를 각각 구하였다. 나아가서 저전송률 부호기로 개발된 H.263 부호기에 이 함수를 적용하여 분석하였다. 비교를 위해 자승 오차기준에 위한 이론치와 실제 측정치를 제시하였다. H.263 부호기는 엔트로피 부호화, 부호화를 블록 패턴 등 다양한 기법을 사용하여 율-왜곡 함수에 의한 이론치보다 주어진 MSE에서 정규화 비트율이 최대 0.55만큼 더 낮은 전송률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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