Precise and reasonable modelling is necessary and indispensable to the analysis of dynamic characteristics of mechanical structures. Also. the effective prediction of the change of modal properties due to the variation of design parameters is required especially for the application of finite element method to the structural dynamics problems. To meet those necessity and requirement, three model updating algorithms are proposed for finite element methods. Those algorithms are based on sensitivity analysis of the modal data obtained from experimental modal analysis(EMA) and analytical modal analysis(AMA). The adapted sensitivity analysis methods of the algorithms are 1)eigensensitivity(EGNS) method. 2)frequency response function sensitivity(FRFS) method. 3)sensitivity based element-by-element method (SBEEM), Singular value decomposition(SVD) is used for performing eigenanalysis and parameter estimation in the updating process. Those algorithms are applied to finite element of a plate and the updating capability of each algorithm is compared in terms of accuracy. reliability and stability of the updating process. It is shown that the model updating method using frequency response function is superior to the other methods in view of various updating capabilities.
본 논문은 특이시스템과 곱셈형 섭동을 가지는 제어기에 대한 비약성 $H_{\infty}$ 제어기 설계 알고리듬을 제안한다. 제어기가 존재할 조건과 비약성 $H_{\infty}$ 제어기 설계 방법 및 제어기에서의 비약성 척도를 선형행렬부등식 접근방법으로 제안한다. 또한, 특이치 분해와 변수치환 및 슈어 여수정리를 이용하여 구한 충분조건은 구하고자 하는 모든 변수의 견지에서 볼록최적화(convex optimization)가 가능한 하나의 선형행렬부등식으로 변형된다. 따라서, 제안한 비약성 $H_{\infty}$ 제어기는 점근적 안정성과 폐루프 특이시스템의 $H_{\infty}$ 노옴 유계 및 제어기의 곱셈형 섭동에 대한 안정성을 보장한다. 또한, 제안한 알고리듬을 이용하면 변수 불확실성을 가지는 특이시스템에 대한 강인 비약성 $H_{\infty}$ 제어기 설계 문제에도 쉽게 확장됨을 보인다. 마지막으로, 수치예제를 통하여 제안한 알고리듬의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 2차원 분모분리형 디지털 필터의 선계에 대한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 진폭 특성과 위상특성으로 주어진 2차원 디지털 필터의 주파수 영역 설계명세조건을 특이치 분해를 이용하여 1차원 디지털 필터의 설계명세조건으로 분해한다. 따라서, 2차원 디지털 필터 설계문제는 1차원 디지털 필터의 설계 문제로 귀착되며 이는 계산적으로 유효하며 수치적으로 안정한 설계법으로 고려되며 설계 예로부터 유효성을 확인한다.
고속데이터 전송이 요구되는 경우, OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 다중경로에 의해 발생되는 주파수 선택성 페이딩에 쉽게 대처할 수 있다는 장점 때문에 다양한 고속 무선 통신 시스템에 채택되어왔다. 본 논문에서는 최적의 적응 비트로딩 알고리즘을 제안하고, 이를 확인하기 위해 SISO(Single Input Single Output)-OFDM 시스템에 이 알고리즘을 적용하고 고정 변조를 사용하는 SISO-OFDM과 비교 분석 하였다. 특히 다중 경로페이딩 채널에서 채널을 알고 있는 경우, MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템의 적응 비트로딩을 시험하기 위해, 특이치 분해(SVD : Singular Value Decomposition)를 사용하여 MIMO 채널을 SISO 채널로 병렬 분해하여, 제안한 적응비트로딩 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 적응 비트로딩 MIMO-OFDM 시스템은 SISO-OFDM 시스템 보다 BER 성능이 우수함을 확인하였다.
유한길이를 가지는 영상 신호를 M-대역 직교 웨이브렛 변환을 이용하여 분해하고 이를 다시 합성하는 경우 원신호와 분해된 신호가 같은 차원을 가지는 조건하에서 영상의 경계영역 신호는 완전히 재생되지 않는다. 그러므로 경계영역 신호를 완전히 재생하기 위해서는 경계 영역에는 새로운 형태의 필터뱅크나 기법을 적용하여야 한다. 여기서는 파라유니터리 행렬로부터 경계 영역을 완전히 재생할 수 있는 행렬을 유도한 후 이를 특이치 분해함으로써 경계필터뱅크를 설계하는 방법을 제안하였다. 또한 설계된 경계필터뱅크를 부대역 부호화에 적용하는 경우 부호화 성능을 최적화하기 위한 방법에 대하여도 논하였다. 제안된 방법으로 설계된 경계 필터를 부대역 부호화에 적용한 결과 반사기법에 비하여 같은 PSNR에서 약 7%의 전송률의 개선을 보였다.
탄성파 역산에 있어서 가장 널리 사용되는 최소자승($l^2$ norm)해는 이상치(outlier)에 매우 민감하게 반응하는 경향이 있다. 이에 반해서 $l^1$ norm을 최소화하는 해는 이상치에 강인한 면을 보이나 일반적으로 좀 더 많은 계산이 필요하다. 반복적가중의 최소자승법(Iteratively reweighted least squares [IRLS] method)을 이용하면 이러한 $l^1$ norm 문제의 근사해(approximate solution)를 효율적으로 구할 수 있다. 본 논문에서는 작은 크기의 잔여분은 $l^2$ norm으로 처리하며, 큰 크기의 잔여분은 $l^1$ norm으로 처리하는 하이브리드 $l^1/l^2$ norm 최소화를 IRLS 방법에 쉽게 적용하는 구현 기법을 소개한다. 소개된 알고리즘은 특이치(singularity)처리를 위한 임계값의 결정에 민감하게 반응하는 기존의 $l^1$ norm IRLS 방법과는 달리 임계값 결정에 상관없이 늘 강인한 역산의 특성을 보여준다.
최근 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 이유로 본 논문에서는 유도 전동기의 고장을 조기에 검출하고 진단하기 위해 에너지 (short-time energy)와 특이치 분해와 이산 코사인 변환과 특이치 분해를 이용한 특징 벡터 추출 방법을 제안하였고, 이를 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신의 입력으로 이용하여 유도 전동기의 고장을 유형별로 분류하였다. 하지만 본 논문에서는 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신을 분류기로 사용함에 있어 역 전파 신경 회로망은 신경망을 구성하는 입력 뉴런 수, 은닉 뉴런 수, 학습 알고리즘에 의해 분류 성능이 달라지며, 다층 서포트 벡터 머신은 커널 함수로 사용한 가우시안 방사 기저 함수의 표준 편차 값에 따라 분류 성능이 달라지는 점을 고려하여 여러 가지 조건하에서의 실험을 통해 높은 분류 성능을 보이는 설정 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 변수 불확실성을 가지는 이산시간 특이시스템의 강인 안정화 기법과 강인 보장비용 제어기법을 다룬다. 제안하는 제어기법은 제어기 존재조건에서 준정부호조건(semi-definite condition)이나 시스템 행렬의 분해 없이 볼록최적화(convex optimization)가 가능한 선형행렬부등식 접근방법을 이용하여 제안한다. 먼저, 강인 안정화 상태궤환 제어기는 폐루프 시스템의 정규성, 코잘 및 안정화를 만족하는 제어기의 존재조건과 설계방법을 선형행렬부등식으로 제시한다. 그리고 보장비용 함수의 상한치의 최소화를 보장하는 강인 보장비용 제어기 설계방법은 강인 안정화 제어기 설계를 기반으로 제안한다. 예제를 통하여 제안한 제어기 설계기법의 타당성을 확인한다
고해상도 신호처리의 기본적인 문제는, 관찰 데이터의 개수가 작고 신호 대 잡음비(SNR)가 낮아서, 푸리에 분석기법에 의해 주기신호가 분해되지 않는 경우에, 신호의 파라미터를 추정하는 것이라 할 수 있다. 주기신호의 주파수 추정 문제에서는 일반적으로 주기신호의 개수를 알고 있다고 가정하는데, 주기신호의 개수가 사전에 알려져 있지 않은 경우, 주파수 추정은 결국 주기신호의 개수결정문제가 되어, EVD나 SVD를 이용한 개수 결정방법이 활발히 연구되어 왔다. 고해상도 신호처리에서는 EVD나 SVD의 비선형 특성 상임게치 신호 대 잡음비가 존재하며 이 SNR보다 낮은 경우 심각한 왜곡현상을 보이게 되어, 주파수 추정 또는 주기신호의 개수결정에 큰 오차를 보이게 된다. 주기신호의 개수를 사전에 알고 있는 경우, 임게치 SNR를 낮추려는 노력으로는 overdetermined over-ranked structured correlation matrix의 rank reduction과 averaging을 이용한 신호 향상방법(signal enhancement)이 연구되어 왔다. 그러나 사전에 주기신호의 개수를 알아야만 하는 결점이 있고, 잡음이 백색이여야 하는 제약이 있었다. 일반적으로 환경 잡음은 유색이고, 주기신호의 개수를 사전에 모르는 경우이므로, 낮은 SNR에서의 주파수 추정문제는 유색잡음을 고려한 신호향상으로 임게치 SNR을 낮추고 주기신호의 개수를 결정한 후 주파수 추정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 광대협 유색잡음에서의 신호향상과 그 과정 중 중 주기신호의 개수를 결정하는 알고리즘ㅇ르 제시하고자 한다.
Accurate prediction of the radiated noise is important to reduce the noise of the washing machine. It is also necessary to predict the excitation force accurately because excitation force can induce noise. In order to predict the excitation force acting on the washing machine, this paper conducts source identification method by use of phase reference spectrum. In this method, the transfer function between the cabinet and the motor through FEM and the measured response from the surface of the cabinet is used. The analysis of the radiation noise from the identified exciting force has been investigated. The comparison between the predicted SPL and the measured SPL at 1m apart from the front side of the washing machine showed good tendency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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