몰수체의 운동을 정확하게 예측하기 위해서는 동적 모형의 비선형 구조를 선택하고, 이에 해당하는 조종계수를 모형 시험을 통해 추정하여야 한다. 모형 구조가 주어지면 조종계수들의 값만이 미지수가 되어 추정은 표준 최소 자승 문제로 정식화될 수 있다. 불행하게도 몰수체들의 비선형모형 구조는 거의 알려지지 않고 있다. 따라서, 모형 시험에서 측정된 자료들로부터 운동 방정식의 구조를 결정하는 방법을 개발하여 계수 추정 절차에 중요한 한 부분으로 포함시켜야 한다. 본 연구에서는 모형 시험 결과 해석을 위해 널리 사용되고 있는 최소 자승 알고리즘과 그 성능평가법에 대해 살펴보고, Gram-Schmidt에 의한 직교 분리법에 기초를 둔 계수 식별 알고리즘을 매우 단순하고 효과적으로 구조 선택법과 계수 추정법을 결합할 수 있도록 확장하였다. 마지막으로 시뮬레이션과 실제 몰수체에 대한 모형 시험 자료로의 적용을 통해 이 기법의 성능을 검증하였다. 결론적으로 본 연구의 방법은 모형 시험 결과로부터 효율적으로 운동 방정식의 구조를 식별하고 조종 계수를 추정함을 확인하였다.
최근 공정의 이상을 감지하고 진단하기 위한 공정 모니터링 시스템의 개발이 공정 시스템 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 공정으로부터 얻어지는 데이터는 공정의 특성에 대한 유용한 정보를 제공하고 이는 공정의 모델링과 모니터링 그리고 제어에 사용된다. 현대의 화학 및 환경 공정은 고차원적인 특성과 변수간의 강한 상관관계와 동특성 그리고 비선형적 특성을 가지고 있어 모델 기반 접근을 통해 공정을 분석하는 것을 쉽지 않다. 이러한 모델 기반 접근의 한계를 극복하기 위해 많은 시스템 엔지니어와 연구자들이 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 또는 부분 최소 자승법(partial least squares, PLS)과 같은 다변량 분석을 접목한 통계 기반 접근법에 초점을 맞추고 있다. 또한 동특성, 비선형성 등과 같은 특성을 가진 공정에 적용하기 위해 많은 다변량 분석법들이 보완되었다. 여기에서는 동적 주성분 분석법(dynamic PCA)과 케노니컬 변수 분석법(canonical variate analysis)을 이용한 결측 데이터의 예측법과 공정 변수의 복원을 통한 센서 오작동의 판별법에 대해 언급해 보고자 한다.
본 논문에서는 2차원 사각탱크내 비압축성, 비점성, 비회전 유동에 대한 비선형 슬로실 해석을 다룬다. 유체영역의 지배방정식으로 포텐셜 이론에 기반을 둔 라플라스 방정식을 사용한다. 대변형의 슬로싱 거동을 표현하기 위하여 베르누이 방정식으로부터 유도된 운동 및 동역학적 자유표면 경계조건을 적용한다. 이러한 비선형 슬로싱 문제는 9결점 요소를 사용한 유한요소법에 의하여 해석되어 진다. 경계조건에 대한 시간적분과 정확한 속도계산을 위하여 각각 예측자-수정자 기법 및 최소자승법을 도입하였다. 또한, 자유표면 추적에서 야기되는 안정성 문제는 시간변동에 대한 자유표면 위치를 직접 계산함으로써 확보할 수 있었다. 외부 조화가진에 대한 본 논문의 결과는 선형이론해 또는 참고문헌의 결과와 비교하여 매우 정확하고 안정적이었다. 프로그램 검증 후, 유체높이와 가진크기에 대한 슬로싱 응답특성을 분석하였다.
본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.
이 논문은 비선혀성, 모델링오차 그리고 잡음입력이 존재하는 선형 및 비선형시스템에서의 모델에 근거한 이상검출방법을 제시한다. 대상 시스템은 연속형이나 이산형 모두에 적용할 수 있도록 통합연산자$(unified operator)^[5]$로써 표시한다. 이 논문에서 제시되는 이상검출법은 잡음과 모델의 부정합과 비선형성을 고려한 것이다. 모델링 오차는 더하기꼴로 나타내며 계수추정에서 불확실성의 한계를 정량화시키기 위해 공칭모델 분모는 사건실험을 통해 고정시키는 것으로 한다. 공칭모델의 분자 계수들은 최소자승법으로 추정한다. 컴퓨터 모의실험을 추정하여 이 논문에서 제시한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능을 지니고 있음을 보인다.
The reflective photoelastic experiment can be used more effectively than the transparent type in industrial fields. Therefore the reflective photoelastic experimental hybrid method applied to the fatigue fracture problems is introduced in this research. It is verified that the reflective photoelastic experimental hybrid method is very useful on the determination of crack propagation velocity and stress intensity factor of the fatigue crack and on the separation of stress components in the vicinity of fatigue crack tip etc.
The nonlinearity of a laser interferometer usually ranges from sub-nanometer to several manometers. This nonlinearity, which has periodic characteristics, limits the accuracy of the interferometer at the sub-nanometer level. The nonlinearity error of the one-frequency homodyne interferometer with quadrature fringe detection results from a number of factors including polarization mixing by imperfect optical elements, unequal gain of photo detectors, lack of quadrature between two signals and misalignment. In this paper, we described a method for measuring and compensating the nonlinearity of homodyne interferometer using the elliptical fitting technique with least-square method. Experimental results demonstrate that $^\pm$3.5 nm nonlinearity can be reduced to $^\pm$0.2 nm level.
본 논문에서는 비선형 다변수 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 PID 구조를 갖는 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 잡음, 시간지연과 상호결합항이 존재하며 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템이다. 비선형 다변수 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성되며, 선형제어기는 외부환경 변화에 적응할 수 있는 PID 제어기 특성을 가진 자기동조 PID 제어기 이다. 선형부분의 제어기 파라미터는 순환최소자승법으로 직접 추정하고 비선형 부분의 파라미터는 신경회로망으로 추정한다. 그리고 각 부분에서 추정한 파라미터를 합한 후 비선형 다변수 일반화 자기동조 제어기의 제어법칙에 적용한다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 또한 기존의 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기에 비해 효과적이다.
위상변이간섭법(phase-shifting interferometry)의 측정정도는 광원의 불안정성, CCD센서의 비선형성, 열팽창, 기계적 진동과 위상변이기(phase shifter)의 위치결정정도 등에 의해 영향을 받는다. 위상변이 간섭법에서 형상을 측정하기 이해 사용되는 이론적인 기준위상(theoretical reference phase)은 위상변이기의 이동오차와 광경로차에 변화를 주는 열팽창, 기계적 진동 등에 의해서 실제의 기준위상(actual reference phase)과 다르게 되고 이것은 측정에 심각한 오차를 야기시킨다. 이러한 종류의 위상측정오차를 제거하기 이해 본 연구에서는 최소자승법과 반복연산법을 사용하여 간섭무늬의 광강도로부터 직접 기준위상을 구하고, 이를 이용하여 위상을 산출하는 방법이 제안되었다.
본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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