Alcover-Sanchez, R.;Soria, J.M.;Perez-Aracil, J.;Pereira, E.;Diez-Jimenez, E.
Smart Structures and Systems
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제29권3호
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pp.499-512
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2022
This work proposes a novel contactless vibration damping and thermal isolation tripod platform based on Superconducting Magnetic Levitation (SML). This prototype is suitable for cryogenic environments, where classical passive, semi active and active vibration isolation techniques may present tribological problems due to the low temperatures and/or cannot guarantee an enough thermal isolation. The levitating platform consists of a Superconducting Magnetic Levitation (SML) with inherent passive static stabilization. In addition, the use of Operational Modal Analysis (OMA) technique is proposed to characterize the transmissibility function from the baseplate to the platform. The OMA is based on the Stochastic Subspace Identification (SSI) by using the Expectation Maximization (EM) algorithm. This paper contributes to the use of SSI-EM for SML applications by proposing a step-by-step experimental methodology to process the measured data, which are obtained with different unknown excitations: ambient excitation and impulse excitation. Thus, the performance of SSI-EM for SML applications can be improved, providing a good estimation of the natural frequency and damping ratio without any controlled excitation, which is the main obstacle to use an experimental modal analysis in cryogenic environments. The dynamic response of the 510 g levitating platform has been characterized by means of OMA in a cryogenic, 77 K, and high vacuum, 1E-5 mbar, environment. The measured vertical and radial stiffness are 9872.4 N/m and 21329 N/m, respectively, whilst the measured vertical and radial damping values are 0.5278 Nm/s and 0.8938 Nm/s. The first natural frequency in vertical direction has been identified to be 27.39 Hz, whilst a value of 40.26 Hz was identified for the radial direction. The determined damping values for both modes are 0.46% and 0.53%, respectively.
수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 순환적 전치 부호를 가지는 시스템에서 수신기에 나타나는 잡음신호를 제거하는 기법에 대해 다룬다. 수신된 블록의 SNR을 추정하여 잡음신호가 작을 때 수신된 블록으로부터 자기상관행렬을 구하고, 신호 부분공간(signal subspace)에 속하는 고유벡터를 자기상관행렬의 고유치 분해를 통해 얻는다. 신호 고유벡터를 위한 자기상관행렬은 수신된 블록의 순환적 특성을 사용하여 얻는다. 일반적인 OFDM 시스템에서는 순환적 전치 부호를 가지는 심볼을 전송하기 때문에 본 논문에서 제안한 방법은 송 수신기의 구조를 변경하지 않는 장점을 가진다. 고유필터를 위해 얻어진 신호 고유벡터를 사용하여 수신된 블록을 필터링함으로써 잡음신호를 제거한다. 제안된 방법의 타당성 검증을 위해 송신 신호에 대한 영구 여기(persistency of excitation) 조건을 확인하고 시뮬레이션을 통해 검증한다.
It is very important to evaluate on/off-line stability to operate the power system stably and economically. Until now, we have continuously secured the operation reliability of the power system through the evaluation of transient, voltage and small signal stability. This paper proposes that it is possible to operate in KWAMS by applying the multi-section analysis and subspace methods and verifying the reliability of the algorithms to directly estimate the dominant oscillation mode of the power system from the signal waveform acquired from the phasor measurement units. In addition, this paper shows that the dominant oscillation mode can be detected from real-time measurement data in power systems. Therefore, if we can monitor the state of the power system in real time, it is possible to avoid a large-scale power outage by knowing the possibility of the power system accident in advance.
Several algorithms for nuclear power plant (NPP) break event detection, isolation, localization, and size estimation are proposed. A break event can be promptly detected and isolated after its occurrence by simultaneously monitoring changes in the sensing readings and by employing an interquartile range-based isolation scheme. By considering the multi-sensor data block of a break to be rank-one, it can be located as the position whose lead field vector is most orthogonal to the noise subspace of that data block using the Multiple Signal Classification (MUSIC) algorithm. Owing to the flexibility of deep neural networks in selecting the best regression model for the available data, we can estimate the break size using multiple-sensor recordings of the break regardless of the sensor types. The efficacy of the proposed algorithms was evaluated using the data generated by Maanshan NPP simulator. The experimental results demonstrated that the MUSIC method could distinguish two near breaks. However, if the two breaks were close and of small sizes, the MUSIC method might wrongly locate them. The break sizes estimated by the proposed deep learning model were close to their actual values, but relative errors of more than 8% were seen while estimating small breaks' sizes.
배열 안테나를 이용한 부공간 (subspace) 기반의 도래각 추정 알고리즘은 다중 경로에 의해 나타나는 coherent 신호가 입사하는 경우 원 신호 공분산 행렬의 특이성 (singularity)으로 인해 도래각 추정 정확도가 급격히 감소한다. Coherent 신호에 의한 도래각 추정 알고리즘의 성능 저하를 극복하기 위해 제안된 공간 차이 기법 (spatial differencing method)은 coherent 신호의 도래각 추정뿐만 아니라 안테나 개수 이상의 신호원을 추정하는 기법으로 주목받았다. 그러나, 공간 차이 기법은 수신 신호의 유한한 표본 수에 의해 발생하는 uncorrelated 신호 간의 상관관계 (correlation)에 따라 도래각 추정 성능이 크게 영향을 받는 구조적 문제가 존재한다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 본 논문에서는 획득한 수신 신호의 정보를 최대한 활용하여 uncorrelated 신호간의 상관관계를 효과적으로 제거하는 일반화된 공간 차이 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 도래각 추정 정확도와 추정 가능 신호원의 수의 관점에서 성능을 평가하여 제안한 기법의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
Recently, many researches have been done to solve the challenging problem of Blind Source Separation (BSS) problems in the underdetermined cases, and the “Two-step” method is widely used, which estimates the mixing matrix first and then extracts the sources. To estimate the mixing matrix, conventional algorithms such as Single-Source-Points (SSPs) detection only exploits the sparsity of original signals. This paper proposes a new underdetermined mixing matrix estimation method for time-delayed mixtures based on the receiver prior exploitation. The prior information is extracted from the specific structure of the complex-valued mixing matrix, which is used to derive a special criterion to determine the SSPs. Moreover, after selecting the SSPs, Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) is used to automaticly cluster, suppress, and estimate all the elements of mixing matrix. Finally, a convex-model based subspace method is applied for signal separation. Simulation results show that the proposed algorithm can estimate the mixing matrix and extract the original source signals with higher accuracy especially in low SNR environments, and does not need the number of sources before hand, which is more reliable in the real non-cooperative environment.
본 논문에서는 해양환경 인자의 오정합에 강인한 특성치 추출 기법에 의한 정합장 처리 방법 (FEM: Feature Extraction Method)을 요약하였다. FEM 기법을 이용하여 음원 위치를 추정하는데 선행되어 해결해야 할 두 가지 요소 즉, 제거해야 할 고유벡터의 수와 사용해야 할 환경 샘플 개수에 대하여 고찰해 보고 이에 대한 해결책을 제시하였다. 이 문제점들을 해결하기 위하여 주어진 해양환경에서 진행하는 모드들 중에서 지배적인 모드의 개수와 제거해야 할 고유벡터의 개수와의 관계를 살펴보았다. 그리고 신호벡터가 이루는 공간과 추출해야 할 고유벡터가 이루는 공간을 비교하고 두 공간의 유사성을 정량화하여 분석하였다. 정합장 처리 방법으로 추정한 음원의 위치와 실제 음원의 위치와의 상대적인 오차를 정의하고 분석결과를 보증하였다. 지배적인 모드의 개수만큼 가장 큰 고유벡터를 추출했을 경우 FEM 프로세서가 음원의 위치를 성공적으로 추정하였고, GBNLMIS 해양 환경에서 최소 30개 이상의 환경 샘플을 사용해야 FEM 프로세서의 안정된 성능을 보장할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 신호원의 도착방향을 추정하기 위한 새로운 방안으로 직교가중치 탐색(OWS : Orthogonal Weight Searching)이라고 명명되어진 새로운 기술을 제안한다. 신호공간에 직교하는 가중치 벡터는 개선된 공액기울기 방식(Conjugate Gradient Method)을 이용하여 신호행렬로부터 직접 계산되어진다. 본 논문에서 제안되는 기술은 고유치 및 고유벡터를 구할 필요가 없으며, 어레이 입력신호의 개수가 웨이트의 수보다 크지 않다는 가정하에 신호갯수의 탐지과정을 포함하지 않는다. 제안기술이 탐지절차와는 무관하게 수행되기 때문에 어레이 입력의 개수가 몇개인지 성공적으로 파악할 수 없는 열악한 신호환경하에서 제안기술은 우수한 성능을 나타 낸다. 제안된 기술의 성능은 기존의 잘 알려진 고유분해방법과 신호대 잡음비에 따른 각해상도 변에서 비교되어 지고, 계산상의 복잡도 변에서도 기존의 알고리즘과 비교하여 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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