In this study, effect of the sensor gain error is theoretically analyzed and simulated when mixed sequential two-prove method(MTPM) is applied for the precision measurement of straightness error of a linear motion table. According to the theoretical analysis, difference of the gain errors between two displacement sensors increases measurement error dramatically and alignment error of the straightedge is also amplified by the sensor gain difference. On the other hand, if the gain errors of the two sensors are identical, most of error terms are cancelled out and the alignment error doesn't give any influence on the measurement error. Also the measurement error of the straightness error is minimized compared with that of the straightedge's form error owing to close relationship between straightness error and angular motion error of the table in the error terms.
In this paper, we propose a controller capable of reducing the effect of measurement errors under AC and DC noise. Typically, the control system measures data through a sensor. If sensor noise is included in a controller via the feedback channel, the signal is distorted and the entire system cannot work normally. Therefore, some appropriate action to counter the measurement error effect is essential in the controller design. Our controller is equipped with a gain-scaling factor and a compensator to reduce the effect of measurement error in the feedback signal. Also, we use a switching control strategy to enhance the performance of the controller regarding convergence speed. Our proposed controller can therefore effectively reduce the AC and DC noise of the sensor. We analyze the proposed controller by Laplace transform technique and our control method is verified via MATLAB simulation.
In this paper, we propose a controller for a ball and beam system which reduces the measurement error effect under AC and DC noise. The ball and beam system measures data through a sensor. If sensor noise is included in a controller via the feedback channel, the signal is distorted and the entire system cannot work normally. Therefore, some appropriate action for the measurement error effect is essential in the controller design. Our controller is equipped with a gain-scaling factor and a compensator to reduce the effect of measurement error in the feedback signal. Effectively, our proposed controller can reduce the AC and DC noise of a feedback sensor. We analyze the proposed controller by Laplace transform technique and illustrate the improved control performance via an experiment for a ball and beam system.
In this paper, we study a problem of providing reliable data transmission in wireless sensor network(WSN). A system with forward error correction9FEC) can provide an objective reliability while using less transmission power than a system without FEC. We propose the use of LDPC codes of various code rate (0.53, 0.81, 0.91) of FEC for WSN. Node-node-node interference is considered in the simulation in addition to AWGN in the channel. It is shown that the rate of 0.91 LDPC coded system obtained 7dB gain in signal to noise ratio over a system without FEC.
This paper presents an improved identification algorithm of active magnetic bearing rotor systems considering sensor and actuator dynamics. An AMB rotor system has both real and complex poles so that it is very hard to identify them together. In previous research, a linear transformation through a fictitious proportional feedback was used in order to shift the real poles close to the imaginary axis. However, the identification result highly depends on the fictitious feedback gain, and it is not easy to identify the additional dynamics including sensor and actuators at the same time. First, this paper discusses the necessity and a selection criterion of the fictitious feedback gain. An appropriate feedback gain minimizes dominant SVD(Singular Value Decomposition) error through maximizing rank deficiency. Second, more improvement in the identification is achieved through separating the common additional dynamics in all elements of frequency response matrix. The feasibility of the proposed identification algorithm is proved with two theoretical AMB rotor models. Finally, the proposed scheme is compared with previous identification methods using experimental data, and a great improvement in model quality and large amount of time saving can be achieved with the proposed method.
본 논문에서는 지구자계를 이용하여 3축 자계센서의 수직성분자계를 간편하게 보정할 수 있는 방법과 장치를 제안한다. 자계센서의 출력은 설치각도 및 이득오차에 의한 출력 오프셋을 포함하고 있다. 따라서 자계센서를 사용하기에 앞서 보정이 필요하다. 자계센서의 보정은 무자계 공간에서 이루어져야 하나 지구자계를 이용하면 간단하게 자계센서의 출력 오프셋을 보정할 수 있다. 그리고 보정을 위한 장치를 설계하였다. 제안하는 방법과 장치는 실험을 통하여 실용성을 검증하였다.
We propose a Readout Integrated Circuit (ROIC), which applies a fixed current bias sensing method to the input stage in order to simplify the circuit structure and the infrared sensor characteristic control. For the sample-and-hold stage to display and control a signal detected by the infrared sensor using a two-dimensional (2D) focal plane array, a differential delta sampling (DDS) circuit is proposed, which effectively removes the FPN. In addition, the output characteristic is improved to have wider bandwidth and higher gain by applying a two-stage variable gain amplifier (VGA). The output characteristic of the proposed device was 23.91 mV/$^{\circ}C$, and the linearity error rate was less than 0.22%. After checking the performance of the ROIC using HSPICE simulation, the chip was manufactured and measured using the SMIC 0.35 um standard CMOS process to confirm that the simulation results from the actual design are in good agreement with the measurement results.
The well-conditioned observer in a stochastic system is designed so that the observer is less sensitive to the ill-conditioning factors in transient and steady-state observer performance. These factors include not only deterministic issues such as unknown initial estimation error, round-off error, modeling error and sensing bias, but also stochastic issues such as disturbance and sensor noise. In deterministic perspectives, a small value in the L$_2$ norm condition number of the observer eigenvector matrix guarantees robust estimation performance to the deterministic issues and its upper bound can be minimized by reducing the observer gain and increasing the decay rate. Both deterministic and stochastic issues are considered as a weighted sum with a LMI (Linear Matrix Inequality) formulation. The gain in the well-conditioned observer is optimally chosen by the optimization technique. Simulation examples are given to evaluate the estimation performance of the proposed observer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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