Recently, the necessity of the detection of abnormal machining process is being emphasized in order to improve the machining accuracy and reduce the cost in unmanned operating system. The vibration by chatter generated in cutting processes within machine tools is a relative motion between tools and workpieces. So, if the chatter occurs, the surface roughness and accuracy of workpieces will be deteriorate and it leads to the rapid wear of tools. The author intended to use the I /sab/RMS (current of root mean square) of current sigals and the movimg C.V. (coefficient of variation) of each phase for the detection method of chatter.
Pattern recognition technique using fuzzy c-means algorithm and multilayer perceptron was applied to classify tool wear states in turning. The tool wear states were categorized into the three regions 'Initial', 'Normal', 'Severe' wear. The root mean square(RMS) value of acoustic emission(AE) and current signal was used for the classification of tool wear states. The simulation results showed that a fuzzy c-means algorithm was better than the conventional pattern recognition techniques for classifying ambiguous informations. And normalized RMS signal can provide good results for classifying tool wear. In addition, a fuzzy c-means algorithm(success rate for tool wear classification : 87%) is more efficient than the multilayer perceptron(success rate for tool wear classification : 70%).
Recently, with the development of NC and CNC machine tools and the high labor wage, the cutting process requires the high speed and automatic system which uses industrial robots and the flexible manufacturing system(FMS) that combines several machine tools. In this system, the whole system can be influenced by just one of the machin tools. So it needs to detect a problem and to solve it immediately In in-process state. The monitoring system through measuring the motor current with current sensor has been attracting the attention of lots of researchers view of its low cost and flexibility. By using the pattern discriminant with the detected three-phase-current signal, that is, $I_{RMS}$, a system which can monitor and analyze abnormal machining process condition of the workpiece during the machining will be able to be developed in this research.h.
Static variations of cutting forces are estimated using spindle motor current. Static sensitivity of spindle motor current is higher than feed motor current. The linear relationship between the cutting force and RMS value of the spindle motor current is obtained. Using cutting force estimation, tool overload in milling process can be well detected, and cutting force is regulated at a constant level by feedrate adaptive control.
간접적인 방법으로 가공중(In process)공구상태를 감시하기 위해, 센서신호를 분석하는 방법으로 시간영역 (Time Domain) 해석과 주파수 영역(Frequency Domain)해석이 주로 이용되어 왔다. 시간영역해석의 경우 RMS,PEak Value, 평균/분산을 이용한 정적분석과 AR 모델, ARMA 모델, Kalman Filter등 동적 시계열 모델이 연구되어 왔다. 주파수영역해석의 경우 푸리에 변환 (Fourier Transform)에 의한 신호해석 기술이 주로 이용되고 있다. 그러나 푸리에 변환된 결과에는 시간정보가 포함되어 있지 않고, 국부적인 변환결과가 전체를 대표하는 성질을 가지고 있다. 이에 비해 웨이브렛(Wavelet) 변환은 고주파성분에 대해서는 시간분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수분해능이 높은 다중해상도 해석기술로서 국소적인 변동점을 민검하게 검지하는 것이 가능하다. 본연구에서는 엔드밀 가공중 발생하는 공구의 파손을 검출하기 위해, 전류센서로 부터 얻은 이송축 부하 전류의 변화에 웨이브렛 변환을 통해 공구의 파손을 검출하는 방법에 대한 연구결과를 소개한다.
자동노출제어장치 (AEC : Auto Exposure Control)를 사용하는 경우와 사용하지 않았을 경우, 관전압과 관전류 설정에 따른 영상의 정량적인 평가를 통하여 최적의 영상을 찾고자 한다. 이를 통해 AEC 사용유무 및 촬영조건의 조절과 영상간의 관계를 파악하여, DR의 올바른 사용방법을 제안하고자 한다. 흉부팬텀으로 조건변화에 따른 Chest PA 영상을 획득한 뒤 영상평가인자인 신호 대 잡음비 (SNR), 대조도 대 잡음비 (CNR), 최대신호 대 잡음비 (PSNR), 평균 제곱근 (RMS)을 이용하여 영상평가를 실시한다. 관전압이 감소, 관전류가 증가함에 따라 SNR, CNR, PSNR은 증가하는 경향을 보였으며, RMS는 감소하는 경향을 나타내었다. 또한 고관전압, 저관전류 영역에서는 AEC를 사용하지 않았을 경우가 AEC를 사용하는 경우에 비해 SNR, PSNR이 높게 나타났으며, RMS는 낮게 나타났다. 그리고 저관전압, 고관전류영역에서는 AEC가 SNR, PSNR이 높게 나타났으며, RMS는 낮게 나타났다. 촬영조건의 변화와 AEC의 사용유무에 따라 영상의 질에서 차이를 확인할 수 있었다. 전체적인 상황과 방사선 종사자의 효율적인 업무를 위해 AEC 사용이 더 적합함을 알 수 있었다. 그러나 종사자의 무조건적인 AEC의 사용보다는 환자의 상태 및 촬영 자세 등 여러 조건을 고려한 능동적인 AEC 사용자세로 최적의 영상의 질을 얻도록 권장한다.
이 논문은 전자석용 전원장치의 안정도 개선에 대하여 기술하였다. 이 전원장치는 4세대 가속기에 설치될 예정이며, 디지털 신호처리 기술을 적용하여 ~10ppm-rms 이하의 출력 전류 안정도를 가진다. 여기서는 전원장치에서 입력 정류기의 리플 성분이 출력 전류 안정도에 미치는 영향을 보였다. 또한 출력 안정도를 향상시키기 위한 전원장치 전체의 접지 설계에 대해서 기술하였다.
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.
This paper is aimed to analyze the characteristics of simultaneous voltage, current and temperature signals for poor connection on electrical connector. In order to attain this purpose, detected were the current and voltage signals on electric wire with series arc, named arc signals, and also monitored were the changes of RMS, instantaneous value of waveform in time domain and temperature value with video. Two states are made normal state over $5kgf{\cdot}cm$ and poor connections state below $0.5kgf{\cdot}cm$ by screw gage. In the voltage signal case, the voltage drop was increased with which the current was increased. In the current signal case, poor connections at the time interval 1~4A all showed "shoulder", as distinct difference from the normal state shown waveform pattern. In the temperature signal case, poor connections are twice at 1A and five times at 4A in the normal state. The temperature continues insulation of electrical wiring and connector can be carbonized. The results of this study will be effectively used in developing the preventive devices and system for electric fire by poor connections.
본 연구에서는 초저팽창물질(Ultra-low expansion material, ULE)로 제작된 초안정 기준공지기와 다이오드의 전류 변조 특성을 이용하여 상용 다이오드 레이저로 주파수를 안정화시켰다. 레이저의 주파수 선폭은 공주(free run) 상태에서 적분시간 1 s 동안 1 MHz 정보이며, 대략 20분 동안 측정된 주파수 표류 속도는 300 kHz/s 정도였다. ULE로 제작된 초안정 기준공지기투과 신호의 측면(기울기 500 kHz/V)에 주파수를 안정화시켰을 때 선폭의 rms 값은 10 s 이상의 적분시간에서 50 kHz정도였다. 알란 분산(Allan variance)의 제곱근 값은 10ms 이상의 샘플링 시간에 대해 2kHz 이내가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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