We consider some problems of the Modified SPRT(Sequential Probability Ratio Test) method for fault detection and isolation of inertial redundant sensor systems and propose an Advanced SPRT method to solve the problems of the Modified SPRT method. One problem of the Modified SPRT method to apply to inertial sensor system comes from the effect of inertial sensor errors such as misalignment, scale factor error and sensor bias in the parity vector, which make the Modified SPRT method hard to be applicable. The other problem is due to the correlation of parity vector components which may induce false alarm. We use a two-stage Kalman filter to remove effects of the inertial sensor errors and propose the modified parity vector and the controlled parity vector which removes the effect of correlation of parity vector components. The Advanced SPRT method is derived form the modified parity vector and the controlled parity vector. Some simulation results are presented to show the usefulness of the Advanced SPRT method to redundant inertial sensor systems.
The distance vector-hop wireless sensor node location method is one of typical range-free location methods. In distance vector-hop location method, if a wireless node A can directly communicate with wireless sensor network nodes B and C at its communication range, the hop count from wireless sensor nodes A to B is considered to be the same as that form wireless sensor nodes A to C. However, the real distance between wireless sensor nodes A and B may be dissimilar to that between wireless sensor nodes A and C. Therefore, there may be a discrepancy between the real distance and the estimated hop count distance, and this will affect wireless sensor node location error of distance vector-hop method. To overcome this problem, it proposes a wireless sensor network node location method by modifying the method of distance estimation in the distance vector-hop method. Firstly, we set three different communication powers for each node. Different hop counts correspond to different communication powers; and so this makes the corresponding relationship between the real distance and hop count more accurate, and also reduces the distance error between the real and estimated distance in wireless sensor network. Secondly, distance difference between the estimated distance between wireless sensor network anchor nodes and their corresponding real distance is computed. The average value of distance errors that is computed in the second step is used to modify the estimated distance from the wireless sensor network anchor node to the unknown sensor node. The improved node location method has smaller node location error than the distance vector-hop algorithm and other improved location methods, which is proved by simulations.
Sensor networks play an important role in making the dream of ubiquitous computing a reality. With a variety of applications, sensor networks have the potential to influence everyone's life in the near future. However, there are a number of issues in deployment and exploitation of these networks that must be dealt with for sensor network applications to realize such potential. Localization of the sensor nodes, which is the subject of this paper, is one of the basic problems that must be solved for sensor networks to be effectively used. This paper proposes a probabilistic support vector machine (SVM)-based method to gain a fairly accurate localization of sensor nodes. As opposed to many existing methods, our method assumes almost no extra equipment on the sensor nodes. Our experiments demonstrate that the probabilistic SVM method (PSVM) provides a significant improvement over existing localization methods, particularly in sparse networks and rough environments. In addition, a post processing step for PSVM, called attractive/repulsive potential field localization, is proposed, which provides even more improvement on the accuracy of the sensor node locations.
This paper presents a finger-shaped multisensor system which can measure the tyep and position of a target surface by contactl. The multi-sensor system consists of a sphere-shpaed optical tactile sensor located at the finger tip and a force/torque sensor located at the joint of a finger. The optial tactile sensor determines the type and position of the target surface using the shape and position of the CCD image of the touching area generated by a contact between the sensor and the taget surface. The force/torque sensor also determines the position and surface normal vector by applying the distributionof forces and torques t the contact point to the equations of finger shape. The measurements on the position and surface normal vector at a contact point obtined by two individual sensors are fused using a statistical method. The integrated sensor system has 0.8mm error in position measurement and 1.31$^{\circ}$ error in normal vector measurement. The developed sensor system has many applications, such as autonomous compliance control, automatic grasping and recognition, etc.
전방향 센서를 이용하는 선배열 센서의 경우, 음원의 방향이 원추각의 형태로 결정되어지므로 좌 우 구분모호성이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 운용적인 방법과 센서 배열의 구조적인 방법에 대한 연구가 진행되었다. 최근에는 음향 벡터 센서 기반의 연구가 이루어지고 있으며, 본 논문에서는 음향 벡터 센서 기반의 빔형성 기법에서 발생하는 센서 배열의 뒤틀림에 따른 좌 우 구분 성능에 대하여 분석하였다. 음향 벡터 센서는 하나의 전방향 센서와 세 개의 지향성 센서로 구성되며, 세 개의 지향성 센서는 서로 수직 방향의 속도성분을 측정한다. 이때 센서 배열의 뒤틀림에 따른 지향성 센서 축의 정보가 정확하지 않으면 잘못된 방향의 신호를 인가하여 빔형성 기법의 성능저하가 나타난다. 따라서 센서 배열의 뒤틀림에 따른 좌 우 구분 성능저하를 분석하고 보상을 통한 빔형성 기법의 성능향상을 확인하였다.
본 논문에서는 영구자석형 동기전동기의 벡터제어를 수행하는데 필요한 회전자의 위치, 특히 기동시의 초기 회전자 위치를 정확하게 검출하기 위하여 자기식 위치 센서를 사용하는 방법을 제안한다. 기존에는 홀센서의 출력 신호를 사용하여 초기 회전자의 위치를 판단하거나 이러한 센서를 사용하지 않는 센서리스 방식으로 제어를 수행하였으나 이 방법들은 위치 오차가 발생하고 정확도가 떨어지기 때문에 실용성 측면에서 만족스럽지 못하였다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 자기식 위치 센서(magnetic position sensor)를 사용하여 초기 회전자의 위치를 검출하고자 한다. 이 방식을 사용하여 동기전동기의 초기 회전자 위치 검출이 부정확하여 벡터제어 시스템에서 전동기의 기동특성이 나빠지는 문제점을 해결하며, 소용량의 벡터제어 인버터를 저가격화하는 목적으로 자기식 위치 센서를 속도 및 위치 검출에 사용함으로써 자극 검출용의 홀센서와 회전속도 측정용의 로터리 엔코더를 하나로 통합하여 가격을 절반 이하로 낮추는 방안을 제안한다.
The study of the vector control of the induction machine without speed sensor is going on and there are the adaptive performance method to use the flux observer. This study is to make the vector control without the speed sensor based on the flux oriented reference vector control theory. This paper proposes the new speed follow-up method to deduce the current value in the current sensor and the 2 order flux observer based on the observer theory and examine the possibility to realize the flux oriented vector control system using the simulation in this proposed method of this study.
수중 음향 벡터센서는 음압 뿐 아니라 음파의 진행 방향에 관한 정보를 측정할 수 있는 센서이다. 본 논문에서는 미세 외팔보를 이용한 수중 음향 벡터 센서를 구현하기 위해 음향학적 이론을 바탕으로 음향과 기계 구조물의 상호작용을 이론적으로 정립하고자 하였다. 감응 방식으로 압전 효과를 이용한 두 가지 유니모프(unimorph)형태의 모델을 제시하였으며, 제시된 모델에 대하여 압전 미세 외팔보의 거동을 집중 질량 모델을 통해 음파가 임의의 주파수와 각도를 가지고 미세 외팔보로 입사할 때 나오는 신호의 크기를 구할 수 있는 전달함수를 유도하였다. 또한 이를 바탕으로 매우 얇고 유연한 구조물로 미세 외팔보를 설계하면 매질의 입자 속도에 관한 정보를 직접적으로 측정 가능한 센서로 활용할 수 있다는 것을 확인하였다.
최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 기존 지지벡터머신 알고리즘을 분산 처리가 가능하도록 변형하여 위치 측정을 수행하였고, 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다.
본 논문에서는 여분의 관성센서 시스템의 고장 검출 및 분리를 위한 Modified SPRT 기법의 문제점을 분석하였고, Modified SPRT 기법의 문제점들을 해결한 Advanced SPRT 기법을 제안하였다. 관성센서 시스템을 대상으로 한 Modified SPRT 기법의 문제점은 패러티 벡터에 포함된 관성센서 오차 요인들과 패러티 벡터 요소들 간의 상관관계 영향에 의해 발생한다. 관성센서 오차 요인을 제거하기 위해 two-stage Kalman filter를 이용한 보상된 패러티 벡터를 제안하였고 패러티 요소들 간의 상관관계 영향을 줄이기 위해 제어된 패러티 벡터를 제안하였다. 그리고 제안된 두 패러티 벡터를 이용하여 Advanced SPRT 기법을 설계하였다. 여분의 관성센서 시스템을 대상으로 한 Advances SPRT 기법의 성능은 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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