International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권3호
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pp.469-476
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2005
Performance of a force-torque sensor is affected significantly by an error signal that is included in the sensor signal. The error sources may be classified mainly into two categories: one is a structural error due to inaccuracy of sensor body, and the other is a noise signal existing in sensed information. This paper presents a principle of 6-axis force-torque sensor briefly, a double-hole structure to be able to improve a structural error, and then a signal conditioning to reduce the effect of a noise signal. The validity of the proposed method is investigated through experimental study, which shows that SIN ratio is improved significantly in our experimental setup, and the sensor can be implemented cheaply with reasonable performance.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.95-101
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2020
We studied the Implementation and design of inertial sensor that enables to improve performance by reduce the noise of rotor which Angle of inclination. Analyze model equation including motion equation and error, signal processing filter algorithm on high frequency bandwidth with eliminates error using estimation of error coefficient method is was designed and the prototype inertial sensor showed the pick off noise up to 0.2 mV and bias error performance of about 0.06 deg/hr by the experiments. Accordingly, we confirmed that the design of inertial sensor was valid for high rotation.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제1권1호
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pp.70-80
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2000
The attitude knowledge error model is formulated for specifically KOMPSAT attitude determination system using the Lefferts/Markley/Shuster method, and the attitude determination(AD) error analysis is performed so as to investgate the on-board attitude determination capability of KOrea Multi-Purpose SATellite(KOMPSAT) using the covariance analysis method. Analysis results show there is almost no initial value effect on Attitude Determination (AD) error and the sensor noise effects on AD error are drastically decreased as is predicted because of the inherent characteristic of Kalman filter structure. However, it shows that the earth radiance effect of IR-sensor(earth sensor) and the bias effects of both IR-sensor and fine sun sensor are the dominant factors degrading AD error and gyro rate bias estimate error in AD system. Analysis results show that the attitude determination errors of roll, pitch and yaw axes are 0.056, 0.092 and 0.093 degrees, respectively. These numbers are smaller than the required values for the normal mission of KOMPSAT. Also, the selected on-orbit data of KOMPSAT is presented to demonstrate the designed AD system.
This study aims at the development of REC sensor causing the gauge error in the hot strip rolling process, and the improvement of the hydraulic AGC (Automatic Gauge Control) system. The gauge error outbreaks from the various reasons, however, mainly the roll eccentricity is considered to cause a such kind of error. In the study, the REC (Roll Eccentricity Control System) sensor is designed using sensor An On - line test of the system shows the comprehensive effects of controlling the gauge error of the hot strip. On - Line test shows the possibility of enhancing the accuracy for gauge.
In this paper, new filtering method for sensor registration is provided to estimate and correct error of registration parameters in multiple sensor environments. Sensor registration is based on filtering method to estimate registration parameters in multiple sensor environments. Accuracy of sensor registration can increase performance of data fusion method selected. Due to various error sources, the sensor registration has registration errors recognized as multiple objects even though multiple sensors are tracking one object. In order to estimate the error parameter, new nonlinear information filtering method is developed using minimum mean square error estimation. Instead of linearization of nonlinear function like an extended Kalman filter, information estimation through unscented prediction is used. The proposed method enables to reduce estimation error without a computation of the Jacobian matrix in case that measurement dimension is large. A computer simulation is carried out to evaluate the proposed filtering method with an extended Kalman filter.
This paper describes the design and fabrication of a three-axis force sensor with parallel plate beams (PPSs) for measuring the calf force while a patient with a walking assist robot is walking. Current walking assist robots can't measure the weight of the patient's leg and the robot's leg which required for robot control. So, the three-axis force sensor in the calf link is designed and manufactured, it is composed of a Fx force sensor, a Fy force sensor and a Fz force sensor. The three-axis force sensor was designed using by FEM(Finite Element Method), and fabricated using strain-gages. The characteristics experiment of the three-axis force sensor was carried out respectively. The test results indicated that the repeatability error and the non-linearity error of three-axis force sensor was less than 0.04% respectively. Therefore, the fabricated three-axis force sensor in the calf link can be used to measure the patient's calf force in the walking assist robot.
The researcher set up multiple sensor units on the road slope such as national highway and highway where there is a possibility of loss, and using the acceleration sensor built into the sensor unit the researcher will sense whether the inclination of the road slope occur in real time, and Based on the sensed data, the researcher tries to implement a system that detects collapse of road slope and dangerous situation. In the experiment of measuring the error between the actual measurement time and the judgment time of the monitoring system when judging the warning of the sensor and falling rock detection by using the acceleration sensor, the error between measurement time and the judgment time at the sensor warning was 0.34 seconds on average, and an error between measurement time and judgment time at falling rock detection was 0.21 seconds on average. The error is relatively small, the accuracy is high, and thus the change of the slope can be clearly judged.
Stroke patients must do the rehabilitation exercise to recover their fingers' function using a rehabilitation robot. But the rehabilitation robots mostly have not the force sensors to control the applied force to each finger. Thus, in this paper, the development of a force sensor for thumb rehabilitation robot and four two-axis force sensors for four-finger rehabilitation robot were developed. The force sensor and four two-axis force sensors could be used to measure the applied force to each finger, and the forces could be used to control the applied forces to each sensor in rehabilitation exercise using in the rehabilitation robot. The developed sensors have non-linearlity error of less than 0.05 %, repeatability error of less than 0.03 %, and the interference error of two-axis force sensor is less than 0.2 %.
In this paper, a torque sensor is designed and fabricated to measure the knee joint torque of a walking assist robot for stroke patients. The torque sensor sensing part was modeled on the link of the part connected to the knee joint motor. The torque capacity of the knee joint was calculated by simulation and the size of the torque sensor sensing part was designed using the finite element method. The torque sensor was fabricated by attaching a strain gauge to the sensing part. Characteristic experiments were conducted to characterize the torque sensor, and the torque sensor was calibrated to utilize it for the control of the walking assist robot. As a result of the characteristics test, the reproducibility error and the nonlinearity error of the torque sensor were 0.03% and 0.04%, respectively. Therefore, it is considered that the developed torque sensor can be used to measure the torque applied to the knee joint when walking on a walking assist robot.
Any input acceleration that bends RLG dithering axis causes flexure error, which is a source of the noncommutative error that can not be compensated by simply using integrated gyro sensor output. This paper introduces noncommutative error equations that define attitude errors caused by flexure errors. In this paper, flexure error is classified as sensor level error if the sensing axis coincides with the dithering axis and as system level error if the two axes do not coincide. The relationship between gyro output and the rotation vector is introduced and is used to define the coordinate transformation matrix and angular motion. Equations are derived for both sensor level and system level flexure error analysis. These equations show that RLG based INS attitude error caused by flexure is directly proportional to time, amount of input acceleration and the dynamic frequency of the vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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