시간오차 및 수수에너지오차의 교정방법은 많은 전력회사(또는 제어지역)이 한개의 대전력계통으로 동작하는 경우에 적용되는 것이므로 단일 회사의 전력계통에는 적용할 수 없다. 다만 한 전력회사계통도 수개의 제어지역으로 나누어질 수도 있으므로 수개의 제어지역이 Tie-line Bias control에 의하여 동작하는 경우에는 적용된다.(a) 시간오차 및 수수에너지오차를 한개 벡터의 두 성분으로 보고, 이를 하나의 제어지역i와 나머지 제어지역의 성분으로 분해가능하다. (b) 벡터 Decomposition은 2차원 Cartesian평면에 도시할 수 있으며 이를 (.epsilon., Ii)평면이라고 하였다. 이 평면에서 Ii=(-Br/6).epsilon.상에 있고, 나머지 제어지역이 지역i에 미치는 벡터성분은 선분 Ii=(Bi/6).epsilon. 상에 있다. (c) 제어지역i단독 또는 나머지 제어지역의 control action이 지역i의 시간오차 및 수수에너지오차에 미치는 영향을 관찰하고 현행 NERC 교정법도 이에 따라 도시하였다. (d) 현행 NERC교정법을 수정한 교정법을 제시하였으며, 두가지 교정법의 Regulation에너지를 비교하고 예시하였다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.4
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pp.67-74
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1996
3차원좌표측정기(Coordinate Measuring Machine)의 공간오차(Volumetric error)의 측정을 위하여 홀-플레이트(Hole-Plate)를 이용하는 방법이 연구되었다. 티타늄 또는 세라믹으로 제작되는 홀-플레이트의 설계 예를 보였다. 홀-플레이트의 측정홀 숫자와 진원도(Roundness)의 영향이 연구되었으며, 또한 홀-플레이트의 설치시 발생하는 오차도 검토되었다. 3차원좌표측정기의 공간오차성분 모두를 별도로 측정하는 방법이 제안되었다. 홀-플레이트를 이용 2차원 및 3차원 공간의 길이 오차를 직접적으로 측정하는 방법도 소개되었다.
Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV) is an extension of particle image velocimetry (PIV) for measurement of flows spanning large areas in laboratory or field conditions. LSPIV is composed of six elements - seeding, illumination, recording, image transformation, image processing, postprocessing - based on PIV. Possible error elements at each step of Mobile LSPIV (MLSPIV), which is a mobile version of LSPIV, in field applications are identified and summarized the effect of the errors which were quantified in the previous studies. The total number of elemental errors is 27, and five error sources were evaluated previously, seven elemental errors are not effective to the current MLSPIV system. Among 15 elemental errors, four errors - sampling time, image resolution, tracer, and wind - are investigated through an experiment at a laboratory to figure out how those errors affect to velocity calculation. The analysis to figure out the effect of the number of images used for image processing on the velocity calculation error shows that if over 50 images or more are used, the error due to it goes below 1 %. The effect of the image resolution on velocity calculation was investigated through various image resolution using digital camera. Low resolution image set made 3 % of velocity calculation error comparing with high resolution image set as a reference. For the effect of tracers and wind, the wind effect on tracer is decreasing remarkably with increasing the flume bulk velocity. To minimize the velocity evaluation error due to wind, tracers with high specific gravity is favorable.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.78-78
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2017
강우레이더 관측의 정확도는, 호우의 강도나 형태와 같은 기상학적 조건(변동 오차 요소) 외에도, 관측 지점의 레이더로부터의 거리, 고도, 관측유역의 형태나 크기 등 다양한 관측환경 조건(고정 오차 요소)에 의해서도 달라질 수 있기 때문에, 강우레이더 관측의 오차 성분을 정량화할 필요가 있다. 본 연구에서는 거리와 고도에 의한 오차 특성을 이중편파 변수의 특성을 이용하여 실증적으로 분석하였고, 이를 통해 감쇠의 영향과 산지효과(또는 지형효과)로 인한 오차 규모를 정량적으로 산정 비교하였다. 거리가 멀어짐에 따라 고도도 높아지기 때문에 QPE 불확실도의 거리와 고도에 따른 성분을 구분하는 것은 매우 어려운데, 거리에 대한 불확실도 성분이 매우 작은 R(KDP)를 이용한다면 효과적으로 분리가 가능하다. 이러한 원리를 이용하여, 관측 거리에 따른 오차가 매우 작은 R(KDP)를 기준으로 관측 거리에 따른 오차와 고도에 따른 오차를 분리하여 표준화[Z-score] 하였다. R(Z)의 경우는 관측 고도와 거리에 따른 오차가 중첩되어 나타나나, R(KDP)는 거리에 따른 오차는 거의 나타나지 않으므로 이를 기본 가정으로 하여 R(Z)와 R(KDP) 관계로부터 관측 고도에 따른 오차 성분만 분리하였다. 분리 결과, 관측 거리에 따른 표준 오차의 경우 100km 까지는 대략 10%(0.1) 이하로 나타났으나, 150km 이상에서는 30%(0.3)를 초과하는 것으로 나타났다. 관측 고도에 따른 표준 오차의 경우 2~3번째 고도각 까지는 대략10%(0.1) 이하로 나타났으나, 3번째 고도각 이상에서는 20%(0.2), 4번째 고도각 이상에서는 50%(0.5)를 초과하는 것으로 나타나, 고도에 의한 영향이 거리에 의한 영향보다 민감하게 나타났다. 1번째 고도각에서는, 100km 이내 근거리에서 관측 거리가 가까워질수록 오차가 증가하는 경향을 보이는데, 이는 저고도 빔 간섭(빔 차폐) 등의 영향으로 추정되었다.
항법장치의 핵심요소인 가속도센서와 자이로센서는 선형거리추측(Linear position estimation)과 각 변위 추측(orientation estimation)시 출력 데이터에 포함된 오차성분의 적분에 의하여 시간이 증가함에 따라 선형거리 오차와 각 변위 오차가 누적된다. 이에 따라 본 논문에서는 정밀한 항법을 위한 저가의 IMU (Inertial Measurement Unit)를 설계하고, 오차성분의 사전해석을 통하여 정확한 오차모델을 찾는데 그 목적이 있다.
Euclidean distance (ED) between error distribution and Dirac delta function has been used as an efficient performance criterion in impulsive noise environmentsdue to the outlier-cutting effect of Gaussian kernel for error signal. The gradient of ED for its minimization has two components; $A_k$ for kernel function of error pairs and the other $B_k$ for kernel function of errors. In this paper, it is analyzed that the first component is to govern gathering close together error samples, and the other one $B_k$ is to conduct error-sample concentration on zero. Based upon this analysis, it is proposed to normalize $A_k$ and $B_k$ with power of inputs which are modified by kernelled error pairs or errors for the purpose of reinforcing their roles of narrowing error-gap and drawing error samples to zero. Through comparison of fluctuation of steady state MSE and value of minimum MSE in the results of simulation of multipath equalization under impulsive noise, their roles and efficiency of the proposed normalization method are verified.
영구자석 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor)를 벡터 제어로 구동 시 정확한 회전자 위치정보가 요구된다. 일반적으로 레졸버(Resolver)를 이용하면 회전자의 절대 위치(absolute position)를 알 수 있다. 하지만 레졸버의 변압비 차이, 불평형 여자신호, 불균일한 인덕턴스 성분, 신호처리 회로상의 왜곡으로 인해 신호의 크기 불평형이 발생하고 이는 위치정보에 주기적인 오차 성분이 나타나게 되며, 이러한 오차 성분들은 토크에 영향을 준다. 본 논문에서는 이러한 오차 성분을 수학적 해석을 바탕으로 확인하고 보상하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 단상 계통연계형 컨버터의 전원 위상각을 추종함에 있어 필수적인 전압 센서의 옵셋 오차에 대한 영향을 분석하고 이를 검출 및 보상하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 전원전압 측정에 따른 옵셋 오차는 전원 주파수의 1배 맥동을 야기하여 전원 위상각이 왜곡된다. 왜곡된 전원 위상각에 의한 좌표변환시 동기 좌표계 dq축 전류에 전원 주파수 1배의 맥동을 야기하며 이는 계통측 상전류에 직류성분과 전원 주파수 2배의 고조파 성분을 발생시키게 된다. 따라서, 본 논문에서는 전원측정시 야기되는 옵셋 오차의 영향을 분석하고 이의 검출신호로 전원 위상각 제어기의 적분출력을 선정하였다. 또한 RMS(Root Mean Square) 기법을 이용하여 옵셋 성분을 검출 및 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.6
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pp.1045-1050
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2008
A GNSS augmentation system provides precision information using corrected GNSS pseudorange measurements. Common bias errors are corrected by PRC (Pseudorange Correction) between reference stations and a rover. However non-common errors (ionospheric and tropospheric noise error) are not corrected. Using position error variance this paper analyzes non-common error (noise errors) of ionosphere and troposphere wet vapor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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