일회성 비행체의 경우 임무 수행 시작 후에 발생하는 센서 등이 고장 나더라고 이를 극복하고 임무를 완료할 수 있게 강인하게 추진체 제어기를 설계하여야 한다. 이러한 비행체에는 중요 센서의 고장에 대비하여 대체 가능한 센서를 여분으로 장착하여 내결함성을 향상시키고 있다. 이 경우 추가 센서 장착으로 인해 비행체의 가격이 상승하게 된다. 본 논문에서는 NARX 모델을 사용하여 적용대상 추진체의 속도 센서를 대치 가능하게 하였고 각각의 센서 신호는 모델 기반의 고장 진단을 수행하여 고장 식별을 하였다. 설계된 NARX 및 고장 진단 알고리즘은 최적화하여 TI 사의 TMS320F2812 에 탑재되어 실시간으로 HIL 장비와 연동될 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 최소한의 센서를 적용하여 일회성 비행체의 내결함성을 향상시키고 복잡한 고장 상황하에서 주어진 임무를 완료할 수 있는 추진체 제어기의 설계하여 HIL 환경에서 시험하여 적용 가능성을 확인하였다.
복합재료는 비강도, 비강성 및 내부식성 등이 우수하여 항공우주산업뿐만 아니라 다양한 산업에서 사용되고 있다. 그러나 복합재료는 충격에 취약하고 이러한 충격은 복합 재료 내부의 균열 형성과 균열 성장으로 이어져 구조 파단의 원인이 된다. 본 논문에서는 음향 방출 신호 및 유한요소해석(Finite element analysis, FEA)을 이용하여 복합재 적층판의 Mode I 파괴 모드의 특성을 분석하였다. DCB 시험은 탄소/에폭시 적층판의 Mode I 파괴 특성을 분석하기 위하여 수행되었고 시편의 파괴에 의해서 발생되는 탄성파를 측정하기 위하여 시편에 음향 방출 센서를 부착하였다. 누적 음향 방출 에너지와 균열 선단 위치의 관계를 이용하여 시편의 파괴 인성(Fracture toughness, GI)을 계산하였다. 계산된 파괴 인성 값을 유한요소모델에 적용하여 해석을 수행하였고 하중-변위 곡선 및 균열 길이-변위 곡선을 통하여 DCB 시험 결과와 비교/분석하였다. 유한요소해석 및 DCB 시험의 결과가 잘 일치함을 보였다.
본 논문에서는 아두이노 기반의 공장 설비 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 아두이노 플랫폼을 기반으로 하며 온도, 습도 그리고 조도를 측정하는 환경 센서와 압력 센서를 이용하여 공장의 환경 및 설비의 상태를 모니터링 한다. 모니터링 데이터는 RF(Radio Frequency) 트랜시버를 통해 서버에 연결되어 있는 지그비 코디네이터로 전송된다. 호스트 서버에 저장된 환경 센서와 압력센서의 데이터를 이용하여 공장의 환경과 설비의 압력 상태를 확인하고 설정된 알람 상태에 도달하면 관리자에게 보고하도록 설계하였다. 그리드 기반 키 선분배 방식을 사용하여 센서 노드를 인증하고 데이터 키를 동적으로 생성하여 모니터링 정보를 보호한다. 추가적인 배선 작업이 필요 없는 지그비 무선 센서 네트워크를 적용하여 공장설비 모니터링 시스템을 실제 구현함으로서 효율적인 공장의 작업 환경 모니터링이 가능하다. 또한 불량이 발생한 경우, 작업 환경을 역으로 추적하여 불량 원인 분석에 활용할 수 있다. 아두이노 플랫폼과 확장 보드를 이용하여 평탄도나 진동 같은 센서를 추가하거나 확장 보드에 연결된 포트로 제어 하는 등의 기능 확장이 용이하다.
최근 무선 센서 네트워크를 활용한 다양한 모니터링 시스템 구축이 활발히 이루어지고 있다. 무선 센서네트워크 기반 모니터링 시스템 구축을 위해서, 세 가지 사항을 고려해야 한다. 첫째, 지속적인 모니터링을 위해서, 노드 실패 감지 기법이 요구된다. 둘째, 센서노드는 제한된 배터리 용량을 지니기 때문에, 에너지 소모량 감소를 위한 효율적인 데이터 필터링 기법이 요구된다. 마지막으로 데이터 필터링 수행 시, 계산오버헤드를 감소시키는 기법이 필요하다. 기존 칼만 데이터 필터링 기법은 우수한 필터링 성능을 나타내는 반면, 데이터 예측값 계산과정이 복잡하여 센서 노드에서의 계산 오버헤드가 증가하는 단점이 존재한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 데이터 통계 분석 기반 데이터 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 첫째, 노드 실패 감지를 지원하기 위해, 주기적으로 노드 생존 메시지를 수집한다. 둘째, 불필요한 전송 메시지 수 감소를 위하여 샘플 데이터를 노드 생존 메시지에 포함하여 전송하고, 수집된 샘플 데이터 집합을 바탕으로 데이터 필터링을 수행한다. 마지막으로, 서버에서 데이터 통계 분석을 이용한 데이터 필터링 범위를 계산하기 때문에, 센서에서는 단순 비교연산만을 수행함으로써 센서 노드에서의 계산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러 성능 분석을 통해 제안하는 기법이 기존 칼만 필터링 기법보다 전송 메시지 수 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
무선 센서 네트워크는 배터리 방전, 사물에 의한 간섭이나 센서 노드의 고장 등으로 인하여 통신이 불가능한 상황이 빈번하게 발생된다. Directed Diffusion이 데이터 중심 라우팅 알고리즘으로서 각광받고 있지만, 이러한 통신 에러에 대한 대처는 미흡하다. 본 논문에서는 Directed Diffusion 기반의 신뢰성 향상을 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 교차계층 기법을 이용하여 무선 네트워크의 상황을 인지하고 에러 상황을 판단하여 링크 품질과 노드 통신 가능여부 정보를 경로 설정 알고리즘에 적용함으로써 에러 발생이 빈번한 네트워크에서 신뢰성 있는 데이터 전송 기법을 제시하였다. 제안 알고리즘은 다양한 에러율과 노드수를 갖는 시뮬레이션에서 전송률과 데이터 비율 측면에서 매우 우수한 성능을 보였다.
Time Domain Reflectometry (TDR) has been extensively applied for various laboratory and field studies. Numerous different TDR probes are currently available for measuring soil moisture content and detecting interfaces (i.e., due to landslides or structural failure). This paper describes the development of an innovative spiral-shaped TDR probe that features much higher sensitivity and resolution in detecting interfaces than existing ones. Finite element method (FEM) simulations were conducted to assist the optimization of sensor design. The influence of factors such as wire interval spacing and wire diameter on the sensitivity of the spiral TDR probe were analyzed. A spiral TDR probe was fabricated based on the results of computer-assisted design. A laboratory experimental program was implemented to evaluate its performance. The results show that the spiral TDR sensor featured excellent performance in accurately detecting thin water level variations with high resolution, to the thickness as small as 0.06 cm. Compared with conventional straight TDR probe, the spiral TDR probe has 8 times the resolution in detecting the water level changes. It also achieved 3 times the sensitivity of straight TDR probe.
에너지 효율성과 신뢰성을 설계의 기본 요소로 하여 센서 네트워크를 위한 다양한 라우팅 프로토콜이 제시되었다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 고려한 트리 라우팅 방법에 관한 것이다. 제안한 기법은 데이터 전달 경로를 노드의 에너지 잔량을 고려하여 선정하게 함으로써 노드의 에너지 소진을 분산시켜 네트워크의 수명을 향상시키고, 상위 부모 노드로 데이터 전달에 실패하였을 경우 우회할 수 있는 후보 부모 정보에서 새로운 부모를 선택하여 데이터를 전달함으로써 데이터 전달의 신뢰성을 제공한다. 제안한 기법의 성능을 분석하기 위해 PARSEC 기반 시뮬레이션 환경을 구성하여 기존의 트리 라우팅과 성능을 비교하였으며, 제안한 기법이 트리 라우팅에 비해 네트워크 수명에 있어 23.5% 개선된 결과를 보인다.
This study deals with an on-line software fault detection, localization, and system reconfiguration method for electrical system drives composed of three-phase AC/DC/AC converters and three-phase permanent magnet synchronous machine (PMSM) drives. Current sensor failure (outage), speed/position sensor loss (disconnection), and damaged DC-link voltage sensor are considered faults. The occurrence of these faults in PMSM drive systems degrades system performance and affects the safety, maintenance, and service continuity of the electrical system drives. The proposed method is based on the monitoring signals of "abc" currents, DC-link voltage, and rotor speed/position using a measurement chain. The listed signals are analyzed and evaluated with the generated residuals and threshold values obtained from a Sliding Mode Current-Speed-DC-link Voltage Observer (SMCSVO) to acquire an on-line fault decision. The novelty of the method is the faults diagnosis algorithm that combines the use of SMCSVO and adaptive thresholds; thus, the number of false alarms is reduced, and the reliability and robustness of the fault detection system are guaranteed. Furthermore, the proposed algorithm's performance is experimentally analyzed and tested in real time using a dSPACE DS 1104 digital signal processor board.
Piercing is the process of shearing a circular hole in sheet metal, whose high shear force makes it difficult to secure the durability of tools. In addition, uneven clearance between tools due to poor alignment of the piercing punch causes accelerated die wear and breakage of the tool. This study reviewed the feasibility of in-situ determining alignment failure during the piercing process by analyzing the signal deviation of a bolt-type piezo sensor installed inside the tool whose alignment level was controlled. Finite element analysis was performed to select the optimal sensor location on the piercing tool for sensitive detection of process signals. A well-aligned piercing process results in uniform deformation in the circumferential direction, and shearing is completed at a stroke similar to the sheet thickness. Afterward, a sharp decrease in shear load is observed. The misaligned piecing punch leads to a gradual decrease in the load after the maximum shear load. This gradual decrease is due to the progressive shear deformation that proceeds in the circumferential direction after the initial crack occurs at the narrow clearance site. Therefore, analyzing the stroke at which the maximum shear load occurs and the load reduction rate after that could detect the misalignment of the piercing punch in real-time.
Recently, there are an increased the number of reports on the misuse or malicious use of an UAS. Thus, many researchers are studying on defense schemes for UAS by developing or improving C-UAS sensor technology. However, the wrong placement of sensors may lead to a defense failure since the proper placement of sensors is critical for UAS defense. In this study, a multi-object optimization model for C-UAS sensor placement in an air base is proposed. To address the issue, we define two objective functions: the intersection ratio of interested area and the minimum detection range and try to find the optimized placement of sensors that maximizes the two functions. C-UAS placement model is designed using a NSGA-II algorithm, and through experiments and analyses the possibility of its optimization is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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