본 논문에서는 반도체 소자의 특성 분석을 위한 시스템에서 측정 회로에 의해 발생하는 오차를 감소시켜 측정 정밀도를 개선시키기 위한 보정 과정을 제안하였다. 또한 pA 수준의 저전류 측정을 위해서 누설 전류, 오프셋 전류와 같은 오차 전류를 감소시키기 위한 보상 기법을 제안하였다. 보정계수는 마이크로프로세서에 의해 보정 과정에서 수집된 데이터로부터 구해진다. 수집된 데이터를 최소 자승 오차법을 사용하여 다항식으로 근사하는 방법으로 보정 계수를 계산하고 저장한다. 측정 시에는 마이크로프로세서가 저장된 보정 계수를 사용하여 측정 오차를 교정하여 준다. 실험 결과에서 nA 이상의 전류를 측정할 경우 측정 오차가 0.02% 이하를 가지며 pA 수준의 저전류도 0.2% 정도의 오차로 측정 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 고무의 동탄성계수와 손실계수에 대한 주파수 의존성을 평가하기 위한 새로운 양팔 샌드위치보 시험법을 제안하였다. 고무층이 삽입되어 접착된 양팔샌드위치보 시험편의 횡진동 거동에 대해 유한요소 모달변형률 에너지법을 조합한 사인스위프 시험을 이용하여 분석하고 동적 점 탄성해석시험 및 단순공진시험 결과와 비교 검토하였다. 양팔 샌드위치보의 횡진동 모드에 따라 고무층의 주파수별 동탄성계수와 재료감쇠계수를 측정하고, 이들을 최소자승오차법에 의거하여 주파수의 이차함수로 회귀시켜 평가할 수 있었다.
본 논문에서는 위치오차는 가공전 밀링베드를 수치제어 장치를 이용하여 가공 면에 수직한 방향으로 움직여 수치제어 장치인 스텝모우터의 분해능 한계 내에서 보정 하고 또한 공구휨에 상당하는 만큼 이 송속도를 더함으로써 제어하며, 파형오차는 이 송속도와 공구처짐 사이의 관계를 수정된 Taylor의 공구식으로 모형화하고 절삭공정중 이송속도를 적절히 조절하여 공구의 휨양을 제어함으로써 스텝모우터를 갖는 밀링머시 인에서 길이 508mm,두께 20mm의 두꺼운 철판을 평면절삭하는 경우 직진도오차를 최소 로 하는 GAC 방법을 개발하였다.측정은 밀링머시인 자체의 구조적, 동적변화나 절삭 조건의 변화, 공구의 재질 및 마멸상태의 변화, 공작물의 재질 변화등에 적응할 수 있 도록 Fig. 2에 보인 바와 같이 등간격으로 배열된 100개의 위치에서 가공후(post-pro- cess)측정을 통하여 취하였고, 절삭계수의 추정은 측정점을 각각 10개씩 10개의 구간 으로 묶어 각 구간에서의 계의 특성이 변하지 않는다는 가정하에서 계수를 지수가중 반복최소 자승(exponentially weighted recursive least squares, EWRLS)법을 이용하 여 추정하였고, 실제 절삭작업중 모델의 계수변화에 대한 사전 지식이 없이도 이들 계 수들을 보정시킴으로써 최적의 직진도를 얻을 수 있는 절삭조건을 제시하였다. 그리 고 이 방법의 도입으로 단일(SINGLE-PASS)밀링작업이 가능함을 보였고 또한 방법의 타 당성을 증명하기 위하여 여러 경우의 절삭상태에서 실험을 수행하였다.
능동위상배열안테나 시스템은 각 방사 소자에 급전되는 신호의 크기 및 위상을 조절하여 빔 조향, 다중 빔 형성, 적응형 빔 형성 등을 할 수 있다. 능동위상배열안테나 시스템을 이용하여 원하는 방사특성을 얻기 위해서는 각 방사 소자에 정확한 신호의 크기 및 위상값이 급전되어야 한다. 그러나 다양한 원인에 의해 급전 신호 오차가 발생하며, 본 논문에서는 이와 같은 급전 신호의 오차 값을 산출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 급전 신호의 오차 추정 절차가 간단하며, 급전 신호 크기 및 위상 오차를 빠르고 정확하게 탐색할 수 있다.
The MRAC theory has proved to be one of the most popular algorithms in the field of adaptive control, particularly for practical application to devices such as an hydraulic servosystem of which parameters are unknown or varying during operation. For small sampling period, the discrete time system becomes a nonminimal phase system. The $\delta$-MRAC was introduced to obtain the control performance of nonminimal phase system, because the z-MRAC can not control the plant for small sampling period. In this paper, $\delta$-MRAC is applied to the control of an hydraulic servosystem which is composed of servovalve, hydraulic cylinder and inertia load.
본 연구에서는 다자유도계에 국부적으로 존재하는 비선형요소의 위치를 파악 하는 방법에 관하여 연구하였다. 이를 위해 먼저 기존의 등가선형화법으로 구한 등 가행렬에 비선형요소의 위치정보가 포함되어 있음을 밝혔다. 또한 등가행렬에 포함 된 위치정보를 효과적으로 이용하기 위하여 오차행렬법과 오차벡터법을 제시하였다. 제시된 두 방법이 계에 존재하는 국부 비선형요소의 위치파악에 적합한 방법임을 시뮬 레이션을 통하여 검증하였다. 특히 오차벡터법은 비선형요소의 연결상태 및 비선형 성 정도를 파악할 수 있는 방법으로 비선형계의 모델수립에 유용한 도구임을 보였다. 그리고 특수한 경우에는 등가선형화법으로 구한 등가 감쇠 및 등가 강성계수를 응답에 대하여 그래프로 표시하면 그 비선형 형태를 대략적으로 파악할 수 있음을 밝히고 시 뮬레이션으로 검증하였다.
A real depth of cut in deformed zone has larger than an ideal depth of cut. So the heat generated during grinding operation makes the deformation of a workpiece surface as convex farm. Consequently the workpiece surface remains a geometric error as concave form after cooling In this study, the grinding force and the geometric error were examined in surface grinding. Through magnitude and mode of geometric error were evaluated according to grinding conditions, an optimal grinding condition was proposed to minimize the geometric error In addition, the relationship between the geometric error and the grinding force was examined. Due to least square regression, It was possible to predict the geometric error by using the grinding force.
In this paper is presented passive-active noise control in a duct using a ring-type smart foam. The ring-type smart foam is comprised of a PVDF film embedded in elastic noise control foam of lining shape. The embeddedPVDF element acts as an actuator to reduce noise at lower frequencies and the foam absorbs noise at higher frequencies. By implementing an adaptive filtered-x LMS algorithm, experiments are performed to reduce both tonal and broadband noise in a duct with one end closed and the other end open.
This paper proposes an error compensation method that improves accuracy with geometry information of injection molding parts. Geometric information can give an improved accuracy in reverse engineering. Measuring data can not lead to get accurate geometric model, including errors of physical parts and measuring machines. Measuring data include errors which can be classified into two types. One is molding error in product, the other is measuring error. Measuring error includes optical error of laser scanner, deformation by probe forces of CMM and machine error. It is important to compensate these in reverse engineering. Least square method(LSM) provides the cloud data with a geometry compensation, improving accuracy of geometry. Also, the functional shape of a part and design concept can be reconstructed by error compensation using geometry information.
The Instrumental Variable Method(IVM), modified from least square algorithm, is applied to parameter identification of a noise contaminated bearing test rig. The signal to noise ratio included in Frequency Response Function(FRF) can cause significant errors in parameter identification. Therefore, among several candidates of parameter identification method, results of the applied IVM were compared with noise-contaminated least square method. This study shows that the noise-contaminated least square method can have indonsistent accuracy depending on the degree of noise level, while the IVM has robuster performance to signal to noise ratio than least square method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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