본 논문에서는 Sub-nano 수준의 위치정밀도와 분해능을 갖는 Piezo actuator 의 제어기 설계를 목적으로 하였다. 이산 시간 상태 공간에서의 Piezo actuator를 이용한 1 축 스테이지 드라이브 시스템 SISO 제어기를 설계하였다. Piezo actuator 의 소재 자체의 특성으로는 Hysteresis 가 있으며, 이는 정상상태에서 Piezo actuator 의 위치 오차를 발생하는 주요 원인이 된다. 제어기의 설계는 극점 배치 방법을 기본으로 하여 Hysteresis 에 대한 보상을 목적으로 적분제어방식과 외란 추정기를 각각 적용하였다. 모의실험을 통하여 제어기의 설계 및 시뮬레이션 하였으며, Hysteresis 에 대한 보상이 이루어짐을 보았고, 실험을 통하여 이를 증명하였다.
실리콘 마이크로머시닝 기술과 바이폴라 공정으로 집적화된 압력센서를 제작하고 동작특성 평가를 수행하였다. 센서부 보상파라미터를 추출하였고 트리밍 공정을 통하여 출력전압의 보상을 수행하였다. 센서 특성은 압저항 위치, 마스크 정렬 오차, 다이어프램 정밀두께제어 정도, 보호막의 과도식각 정도 등에 의하여 민감하게 좌우됨을 알 수 있었다. 웨이퍼별 샘플추출을 통하여 센서부 감도는 평균 0.653mV/kPa, 감도의 온도계수는 -2078.8ppm/℃, 옵셋 전압은 30.78mV, 옵셋전압의 온도계수는 32.11㎶/℃로 측정되었다. 추출된 샘플의 다이어프램 두께오차는 27±2.5㎛였다. 센서부 특성평가 결과를 통하여 신호처리회로의 옵셋 및 스팬보상, 온도보상을 위한 트리밍 공정을 수행한 결과 개발사양을 만족하는 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 반도체형으로 생산된 가속도센서를 적용하여 거리를 측정하는데 있어 문제점에 대해 언급하고, bias drift error에 따른 적분 누적오차를 줄이기 위한 방법으로 random noise를 감소시키고 위치추정을 위한 데이터 융합에 가장 일반적으로 적용되는 Kalman Filter 알고리즘을 적용하여 가속도 데이터를 상대적 위치 데이터로 변환하여 거리측정에 적용하였다. 또한 가속도센서를 관절형 로봇에 부착시켜 실험하여 이동거리를 산출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 보상 알고리즘을 사용했을 때의 zero drift error과 누적오차가 감소됨을 알 수 있었다.
리니어 모터는 큰 이송속도와 정밀한 위치제어가 가능하여 고정밀도가 요구되는 분야에서 널리 사용되고 있으며, 이에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그 중 리니어 모터의 정밀도를 저해하는 요인 및 측정 방법에 대해서도 연구가 점차로 많이 진행되고 있으며, 현재 시스템이 가지고 있는 기하학적 오차에 관한 연구와 열변형에 관한 연구가 보고되었다. 특히 기하학적 오차는 가공물의 정밀도를 결정하는 중요한 지표이며, 가공된 물체를 결정하는 기본요소이기 때문에 가장 많이 연구되었으며, 이에 대한 다양한 해석 방법과 보상에 관한 연구가 이루어졌다.(중략)
압전 구동기(Piezo actuator)는 수 나노미터 수준의 위치정밀도와 고분해능을 가지고 있으나 비선형 특성인 히스테리시스(Hysteresis)는 정상상태에서 위치 오차를 발생하는 주요 원인이 된다. 현재까지 히스테리시스를 보상하기 위해 피 프 포워드 제어 방법, Pl 제어 방법, $H_{\infty}$제어 방법 등이 연구되어 왔지만 저주파 대역의 외란(disturbance)까지 고려하여 시스 템을 주파수 영역에서 설계, 분석하는 방법에 대한 연구는 미흡하였다. 본 논문은 압전 구동기의 위치 제어를 위한 제어기의 설계와 이를 주파수 영역에서 분석하는 내용을 다룬다. 제어기의 설계는 히스테리시스를 보상하기 위해 극점 배치 방법과 외란 관측기(Disturbance observer)를 기본으로 하였으며 적분제어를 적용하여 시스템 민감도(sensitivity)를 개선하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 설계한 제어기가 히스데리시스에 대한 보상과 민감도의 개선에 효율적임을 검증하였다.
최근 여러 산업 분야에서 음원 위치 추정의 필요성이 커지고 있다. 기존 음원 위치 추정 방법들 중에서, 음향인텐시티 계측법은 작은 마이크로폰 어레이에서도 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 그러나, 높은 헬름홀츠 수에서의 위치 추정 오차 증가는 이 방법의 한계로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 헬름홀츠 수에 따른 인텐시티 편향 오차를 딥러닝을 통해 보상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정사면체 마이크로폰 어레이에서 헬름홀츠 수에 대해 측정된 음향인텐시티 벡터를 입력했을 때, 보상된 음향 인텐시티 벡터를 도출하는 밀집 층 기반의 딥러닝 모델을 적용하여 정확한 음원 위치의 추정을 가능케 한다. 본 연구의 제안 모델은, 0.1 < kd < 3.0의 모든 음원 방향에 대한 시뮬레이션 데이터를 기반으로 검증하였다. 이를 통해, 딥러닝 기반 접근 방식은 음향 인텐시티 벡터 기반의 음원 추정법을 적용하는데 있어서 측정 주파수 범위를 확장하고 다양한 크기를 갖는 마이크로폰 어레이에 적용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 회전자 위치 오차 예측 알고리즘(RPEPA)를 이용한 BLDC 전동기의 센서리스 제어 방법을 제안한다. 회전자 위치 정보는 3상 단자 전압으로부터 간접적인 Back-EMF 검출에 의해 추정되고, 저역통과 필터는 스위칭 노이즈 제거를 위해 사용된다. 제안한 방법은 저속 영역에서 기존 방법들 보다 향상된 성능을 갖고 있다. 필터에 의해 발생되는 위상 오차는 새로운 RPEPA에 의해 실시간 보상되어 정확한 전환시점을 결정한다. RPEPA를 이용한 센서리스 방법은 넓은 속도범위와 전동기의 효율을 개선시킨다. 제안한 방법은 실험을 통하여 타당성과 효율성을 검증한다.
고해상도 지구 관측위성에서는 광학 부품간 정밀한 위치 정렬도가 요구된다. 그러나, 가혹한 위성 발사환경 및 우주환경 같은 외부 요인에 의해 광부품의 정렬오차가 발생한다. 이러한 정렬오차에 의해 저하된 영상품질을 보상하기 위해 포커스 메커니즘이 적용된 위성광학계의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 위성카메라 정렬오차 보상이 가능한 목표광학계의 제작 및 성능 실험에 대한 연구를 수행하였다. 먼저 설계된 목표광학계를 제작/조립/정렬하였으며, 이 완료된 목표 광학계를 사용하여 영상 촬영 실험을 수행하였다. 영상 촬영 실험은 포커스 메커니즘에 의한 상의 변화를 이미지로 확인하는 실험과 오토콜리메이터를 이용하여 USAF 타깃을 촬영해 MTF를 분석하는 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해 포커스 메커니즘을 통하여 정렬오차를 충분히 보상할 수 있음을 확인하였으며, 궤도상에서 정렬오차를 보상할 수 있는 리포커싱의 기초자료를 확보하였다.
이동 로봇의 운행을 위해서 이동 로봇의 절대 위치를 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 랜드마크의 영상을 통해 이동 로봇의 위치를 결정하는 방법을 제안한다. 픽셀의 불확시한 값, 부정확한 카메라 조정과 렌즈의 왜곡으로 인해 이동 로봇의 위치를 결정에 있어서 위치 오차가 생기게 된다. 이러한 오차를 줄이기 위해서 BPNN(Back Propagation Neural Network)를 사용하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과 비교하여 우수성을 보여주기 위해서 실험결과를 보여준다.
서보 시스템에서는 물리적인 제한조건을 반영하여 위치 프로파일을 그려왔다. 하지만 위치 프로파일이 종료된 시점 남아있는 오차를 기존의 오차 기반 제어기를 이용하여 수렴시키기엔 많은 시간이 소요되고 이는 위치제어 성능 문제로 직결된다. 본 논문에서는 기존의 프로파일이 끝난 시점에서 시스템 제한을 고려한 최대 전압과 최대 전류를 이용하는 프로파일을 연속적으로 그려 수렴구간을 단축시키는 방법을 제안한다. 1kW 용량 서보모터를 통해 수렴시간을 기존 프로파일 방식과 비교하여 알고리즘을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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