Abstract
The aiming ability is a to improve accuracy performance of the firing vehicle. This paper describes the detection method of chatter vibration using disturbance acceleration in the pointing structure. In order to analysis vibration trends of the pointing system occurred during vehicle drive, acceleration data was processed by using data processing algorithm with moving average and Hilbert transform. Specific mode constants of acceleration were obtained under various disturbances. Vehicle velocity, road condition, property of pointing structure were considered as factors which make change of vibration trend in vehicle dynamics. Finally, back propagation neural networks have been applied to the pattern recognition for the classification of vibration signal in various driving conditions. Results of signal processing were compared and analysed.
지향성능은 발사차량의 정확성에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구는 외란 가속도를 이용하여 지향구조물의 진동을 감지하는 방안과 실험 결과에 대하여 기술하였다. 주행 중 발생하는 진동 경향을 분석하기 위하여 가속도 자료를 이동평균과 힐버트 변환을 이용하여 신호 처리하였다. 다양한 외란에 대하여 가속도의 모드 계수를 얻었으며, 차량속도, 노면조건, 지향구조물의 특성을 차량 동특성의 진동을 변화시키는 요소로 간주하였다. 마지막으로 다양한 주행 조건의 진동 신호를 분류하기 위한 패턴인식에 역전파 신경망 이론을 이용하였다. 각 조건에 대하여 실험 결과를 비교 분석하였다.
