KR20010080291A - 비선형 모델 및 이 비선형 모델을 이용하여 시뮬레이션시험용 드라이브 신호를 생성하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

비선형 모델 및 이 비선형 모델을 이용하여 시뮬레이션시험용 드라이브 신호를 생성하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

개선된 비선형 시스템 모델(216)을 생성하기 위한 방법 및 시스템은 선형 시스템 모델(210)을 생성하고, 상기 선형 시스템 모델(210)로부터의 응답(212)을 이용하여 비선형 시스템 모델(216)을 생성하는 것을 포함한다. 시험 시스템용 드라이브 신호를 생성하기 위한 방법 및 시스템은 개선된 비선형 시스템 모델(216) 또는 종래의 비선형 시스템 모델(122)을 이용한다.

Description

비선형 모델 및 이 비선형 모델을 이용하여 시뮬레이션 시험용 드라이브 신호를 생성하기 위한 방법 및 장치{GENERATING A NONLINEAR MODEL AND GENERATING DRIVE SIGNALS FOR SIMULATION TESTING USING THE SAME}
시험 표본에 적용된 부하 및/또는 움직임을 시뮬레이션(simulation) 할 수 있는 진동 시스템은 일반적으로 알려져 있다. 진동 시스템은 제품의 개발에 매우 효과적이기 때문에 성능 평가, 내구성 시험 및 여러가지의 다른 목적에 폭 넓게 사용되고 있다. 예들 들면, 차량(vehicle) 또는 그 하부 구조를 도로 또는 시험 트랙과 같은 동작 상태를 시뮬레이션하는 실험 환경하에서 시뮬레이션 시험하는 것은 자동차, 오토바이등의 개발에 있어서 매우 통상적이다. 실험에서의 물리적인 시뮬레이션은 동작 환경을 재생하기 위한 진동 시스템에 적용될 수 있는 드라이브 신호를 발생시키기 위해 데이터를 취득 및 분석하는 잘 알려진 방법을 사용한다. 상기 방법에는 차량에 동작 환경의 물리적인 입력 신호에 멀리 떨어진 변환기를 장착하는 단계를 포함한다. 그러나, 통상적인 원격 변환기는 관심을 갖는 동작 환경을 절대적으로 명시하는 압력 계측기, 가속도계 및 이동 센서를 포함하지만, 압력 계측기, 가속도계 및 이동 센서로 제한되지는 않는다. 이어서, 상기 차량은 동일한 동작 환경으로 운전되고 원격 변환기 응답(내부 부하 및/또는 움직임)은 기록된다. 진동 시스템에 탑재된 차량의 시뮬레이션 중에, 진동 시스템의 액츄에이터는 실험에서 차량상에 기록된 원격 변환기 응답을 재생하도록 운전된다.
그러나, 시뮬레이션 시험이 발생하기 전에, 진동 시스템에 대한 입력 신호 드라이브 신호와 원격 변환기의 응답 사이의 관계는 실험에서 특성화되거나 모델링 되어야 한다. 상기 절차는 "시스템 식별"로서 언급되고 각각의 선형 모델 또는 이하에 "물리적인 시스템"으로 언급되는 완전한 물리적인 시스템(즉, 진동 시스템. 시험 표본 및 원격 변환기)의 전송 기능을 취득하는 것에 관련되고 역 시스템 선형 모델 또는 역 선형 시스템 모델의 전송 기능을 계산하는 것에 관련된다. 상기 역 선형 시스템 모델 또는 전송 기능은 그후 동작 환경에서 발견되듯이 실험 상황에서 시험 표본상의 원격 변환기로부터 실제적으로 동일한 응답을 취득하기 위해 진동 시스템용의 적절한 드라이브 신호를 취득하는데 반복적으로 이용된다.
종래 기술에서 당업자들이 인식하고 있듯이, 적절한 드라이브 신호를 취득하는 상기 과정은 원격 변환기가 시험 시스템 입력 신호(즉, "원격' 변환기가 진동 시스템 제어기의 힘 또는 움직임등과 같은 피드백 변수인 경우)으로부터 물리적으로 멀리 떨어져 있지 않을때 변경되지 않는다.
진동 시스템용의 드라이브 신호를 모델링하고 취득하기 위한 전술한 방법이실질적인 성공을 누렸을지라도, 상기 시스템을 계속해서 개선시킬 필요성이 있다. 특히. 드라이브 신호를 취득하기 위한 시스템 모델 및 /또는 과정을 개선할 필요성이 있다. 드라이브 신호를 취득하기 위한 현재의 테크닉은 드라이브 신호를 탐지하기 위해 반복적인 과정 동안 시험 표본을 부하 및 이동에 맡긴다. 상기 초기 부하 및 이동은 의도된 시험이 발생하기 전에 시험 표본에 손상을 끼칠수 있다. 따라서, 드라이브 신호를 발생시키는데 "비시험"의 부하 및 이동의 적용을 감소시키는 방법 및 시스템은 바람직하게 될 수 있다.
본 발명은 시스템, 장치 또는 처리 방법의 컴퓨터 모델링에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 신경망(neural network)과 같은 개선된 비선형 시스템 모델을 생성함과 동시에, 비선형 시스템 모델 또는 개선된 비선형 시스템 모델을 이용하여 진동 시스템에 대한 입력 신호으로서 드라이브 신호를 생성하는 것에 관한 것이다.
도 1은 본 발명을 실행하기 위한 대표적인 환경의 블록도이다.
도 2는 본 발명을 실행하기 위한 컴퓨터이다.
도 3a는 진동 시험의 종래 기술의 시스템 식별 단계에 관련된 단계를 도시하는 흐름도이다.
도 3b는 진동 시험의 종래 기술의 반복적인 단계와 관련된 단계를 도시하는 흐름도이다.
도 3c는 진동 시험의 종래 기술의 다른 반복적인 단계와 관련된 단계를 도시하는 흐름도이다.
도 3d는 진동 시험의 다른 반복적인 단계와 관련된 단계를 도시하는 흐름도이다.
도 4a는 진동 시스템용의 드라이브 신호를 취득하기 위한 종래 기술의 반복적인 과정에 관한 상세한 블록도이다.
도 4b는 진동 시스템용의 드라이브 신호를 취득하기 위한 다른 종래 기술의 반복적인 과정에 관한 상세한 블록도이다.
도 4c는 진동 시스템용의 드라이브 신호를 취득하기 위한 다른 반복적인 과정에 관한 상세한 블록도이다.
도 5는 진동 시스템용의 드라이브 신호를 취득하기 위한 종래 기술의 시스템 식별/반복 과정의 블록도/흐름도이다.
도 6은 본 발명의 진동 시스템용 드라이브 신호를 취득하기 위한 시스템 식별/반복 과정의 블록도/흐름도이다.
도 7은 비선형 시스템 모델을 취득하기 위한 대표적인 방법의 시스템 식별 단계와 관련된 단계를 도시하는 흐름도이다.
도 8a는 본 발명에 의해 진동 시스템용 드라이브 신호를 취득하기 위한 제1 반복 과정에 관한 상세한 블록도이다.
도 8b는 본 발명의 진동 시스템용 드라이브 신호를 취득하기 위한 제2 반복 과정에 관한 상세한 블록도이다.
도 8c는 본 발명의 진동 시스템용 드라이브 신호를 취득하기 위한 제3 반복 과정에 관한 상세한 블록도이다.
도 9는 본 발명에 의해 진동 시스템용 드라이브 신호를 취득하기 위한 제4 과정에 관한 블록도/흐름도이다.
도 10은 도 9와 일치하여 방법을 도시하는 흐름도의 부분이다.
도 11은 역 비선형 모델용의 중립의 네트워크 구조를 트레이닝하는 것에 관한 블록도이다.
도 12는 전방 비선형 모델용의 신경망 구조를 다루는 것에 관한 블록도이다.
도 13은 개선된 비선형 시스템 모델을 생성하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 14는 개선된 비선형 시스템 모델을 생성하기 위한 제2 방법을 도시하는 흐름도이다.
개선된 비선형 시스템 모델을 생성하기 위한 방법 및 시스템은 선형 시스템 모델 생성 및 비선형 시스템 모델을 생성하기 위해 그곳으로부터 응답을 이용하는것을 포함한다. 하나의 실시예에서, 상기 방법은 본래의 시스템 입력 신호를 상기 시스템에 적용하는 단계와 상기 시스템으로부터 제1 시스템 출력 신호를 취득하는 단계, 선형 시스템 모델을 생성하는 단계, 대안의 입력 신호를 선형 시스템 모델에 적용하는 단계와 선형 시스템 모델로부터 선형 시스템 출력 신호를 취득하는 단계, 대안의 입력 신호를 상기 시스템에 적용하는 단계와 제2 시스템 출력 신호를 취득하는 단계 및 대안의 입력 신호, 선형 시스템 모델로부터의 선형 시스템 출력 신호 및 상기 시스템으로부터의 제2 출력 신호를 포함한다.
시험 시스템용의 드라이브 신호를 생성하기 위한 방법 및 시스템은 개선된 비선형 시스템 모델 또는 일반적인 비선형 시스템 모델을 이용한다. 제1의 대표적인 실시예에서, 상기 방법은 드라이브 신호를 상기 시스템에 적용하는 단계와 드라이브 신호에 대한 상기 시스템의 응답을 취득하는 단계와 드라이브 신호 및 상기 응답신호를 이용하는 역 비선형 시스템 모델을 생성하는 단계와 선택된 응답 및 역 비선형 시스템 모델을 이용하는 최종적인 드라이브 신호를 계산하는 단계를 포함한다.
드라이브 신호를 생성하기 위한 제2 실시예에서, 상기 방법은 드라이브 신호를 상기 시스템에 적용하는 단계와 드라이브 신호에 대한 상기 시스템의 응답을 취득하는 단계와 드라이브 신호 및 상기 응답을 이용하는 비선형 시스템 모델을 생성하는 단계와 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계와 선택된 응답 및 역 선형 시스템 모델을 이용하는 시험 드라이브 신호를 계산하는 단계와 상기 시험 드라이브 신호를 비선형 시스템 모델에 적용하는 단계와 시험 드라이브 신호에 대한 비선형 시스템 모델의 실제적인 응답을 취득하는 단계와 실제적인 응답 및 선택된 응답의 기능으로서 에러값을 계산하는 단계와 만약 에러값이 선택된 임계값을 초과한다면, 선형 시스템 모델을 이용하는 새로운 드라이브 신호를 취득하는 단계와 에러값이 선택된 임계값보다 작거나 동일할 때까지 시험 드라이브 신호가 새로운 드라이브 신호를 포함하는 전술한 단계를 반복하는 것을 포함한다.
도 1은 물리적인 시스템(10)을 도시한다. 물리적인 시스템(10)은 일반적으로 서보 제어기(14) 및 액츄에이터(15)를 포함하는 진동 시스템(13)을 포함한다. 도 1의 개략적인 도시에서, 액츄에이터(15)는 적절한 기계적인 인터페이스(16)를 통해 시험 표본(18)에 접속된 하나 이상의 액츄에이터를 나타낸다. 상기 서보 제어기(14)는 액츄에이터 명령 신호(19)를 액츄에이터(15)에 제공하고,액츄에이터(15)는 차례대로, 시험 표본(18)을 여기한다. 적절한 피드백(15A)은 액츄에이터(15)로부터 서보 제어기(14)로 제공된다. 이동 센서, 압력 계측기, 가속기, 또는 유사물 등과 같은 시험 표본(18) 상에 하나 이상의 원격 변환기(20)는 측정된 또는 실제적인 응답(21)을 제공한다. 물리적인 시스템 제어기(23)는 물리적인 시스템(10)에 대한 입력 신호로서 드라이브 신호(17)를 계산하기 위한 피드백으로서 실제적인 응답(21)을 수신한다. 이하 다루어지는 반복 과정에서, 물리적인 시스템 제어기(23)는 22에 제공된 바람직한 응답의 비교 및 시험 표본(18) 상의 원격 변환기(20)의 실제적인 응답(21)을 기초로 물리적인 시스템(10)용 드라이브 신호(17)를 생성한다. 단일 채널 경우를 위해 도 1에 도시되었을지라도, N 응답 성분을 포함하는 응답(21) 및 M 드라이브 성분을 포함하는 드라이브 신호(17)를 가진 다중 채널 실시예는 전형적이고 본 발명의 다른 실시예로 고려된다.
물리적인 시스템이 진동 시스템(13) 및 원격 변환기(20)를 포함하는 본 명세서에서 설명될지라도, 이하 설명되는 본 발명의 특징은 다른 물리적인 시스템에 적용될 수 있다. 예를들면, 제조 과정에서, 상기 물리적인 시스템은 제조 기계(즉 프레스, 주형 장치, 성형 기계 등)를 포함하고 드라이브 신호(17)는 명령 신호를 상기 기계에 제공하고 실제적인 응답(21)은 임계값 크기등과 같은 제조 항목의 수동 또는 자동의 측정된 패러미터를 포함한다. 다른 실례는 물리적인 시스템이 처리 장치이고 실제적인 응답(21)이 출력 신호 제품에 관련된 중간의 또는 최종의 패러미터를 포함하는 오일 정제를 포함한다.
도 2 및 관련 설명은 본 발명이 실행될 수 있는 적절한 계산 환경의 간략하고 일반적인 설명을 제공한다. 요구되지 않았을지라도, 물리적인 시스템 제어기(23)는 컴퓨터(30)에 의해 실행되어지는 프로그램 모듈등과 같은 컴퓨터 실행 지시의 일반적인 내용에서 적어도 부분적으로 설명될 것이다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정한 임무를 실행하거나 또는 특별한 요약 데이터 형을 실행하는 루틴 프로그램, 목적, 성분, 데이터 구조 등을 포함한다. 상기 프로그램 모듈은 블록도 및 흐름도를 이용하면서 이하 도시된다. 종래 기술에서 당업자들은 블록도 및 흐름도에 컴퓨터 실행 가능한 지시를 실행할 수 있다. 더우기, 종래 기술에서 당업자들은 본 발명이 다중 프로세서 시스템, 네트워크 퍼스널 컴퓨터, 소형 컴퓨터, 메인 프레임 컴퓨터 및 유사물 등을 포함하면서 다른 컴퓨터 시스템 구성으로 실행될 수 있다는 점을 이해할 것이다. 본 발명은 또한 임무가 통신 네트워크을 통해 연계된 원격 처리 장치에 의해 실행되는 분산 계산 환경에서 실행될 수 있다. 분산 컴퓨터 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 양쪽 모두에서 위치할 수 있다.
도 2에 도시된 컴퓨터(30)는 메모리(34)를 포함하면서 다양한 시스템 성분을 CPU(32)에 접속시키는 CPU(32), 메모리(34) 및 시스템 버스(36)를 가지는 일반적인 퍼스널 또는 데스크 탑 컴퓨터를 포함한다. 상기 시스템 버스(36)는 메모리 버스 또는 어떠한 다양한 버스 구조를 이용하는 메모리 제어기, 주변 버스 및 로컬 버스를 포함하는 어떠한 여러 형태의 버스 구조일 수 있다. 상기 메모리(34)는 ROM과 RAM을 포함한다. 개시동안 등과 같은 컴퓨터(30)내의 소자들 사이의 정보 전송을 돕는 기본적인 루틴을 포함하는 기본적인 입력 신호단/출력 신호단(BIOS)은 ROM에저장된다. 하드 디스크, 플로피 디스크 드라이브, 광학적 디스크 드라이브 등과 같은 저장 장치(38)는 시스템 버스(36)에 접속되어 프로그램 및 데이터 저장을 위해 이용된다. 또한, 자계 카세트, 플래시 메모리 카드, 디지털 비디오 디스크, RAM, ROM 및 유사물등과 같은 컴퓨터에 의해 접근 가능한 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 미디어는 저장 장치로서 이용될 수 있다라는 것을 종래 기술에서 당업자들에게 인식되어야 할 것이다. 통상적으로, 프로그램은 데이터를 수반하거나 또는 데이터를 수반하지 않고서 저장 장치(38) 중의 적어도 하나의 저장 장치로부터 메모리(34)로 적재된다.
키보드, 포인팅 장치(마우스) 또는 유사물등과 같은 입력 신호 장치(40)는 사용자가 컴퓨터(30)에 명령을 제공하도록 한다. 모니터(42) 또는 다른 형태의 출력 신호 장치는 또한 적절한 인터페이스를 통해 시스템 버스(36)에 접속되고 피드백을 사용자에게 제공한다. 바람직한 응답(22) 모뎀등과 같은 통신 링크를 통해 또는 저장 장치(38)의 제거 가능한 미디어를 통해 상기 컴퓨터(30)에 입력 신호로서 제공될 수 있다. 상기 드라이브 신호(17)는 컴퓨터(30)에 의해 실행된 프로그램 모듈을 기초로 하고 컴퓨터(30)를 진동 시스템(13)에 접속시키는 적절한 인터페이스(44)를 통해 도 1의 물리적인 시스템(10)에 제공된다. 상기 인터페이스(44)는 또한 실제적인 응답(21)을 수신한다.
본 발명을 설명하기 전에, 물리적인 시스템(10)을 모델링하고 그곳으로 적용된 드라이브(17)를 취득하는 알려진 방법을 상세하게 재고하는 것이 또한 도움이 될 수 있다. 시험 차량에 관하여 이하 설명되었을지라도, 상기 종래 기술 및 이하다루어지는 본 발명은 단지 차량 시험용으로만 제한되지 않고 다른 형태의 시험 표본 및 구조물 또는 그것의 성분에 이용될 수 있다. 부가하여, 상기 설명은 모델링 측정을 기초로 스펙트럼의 분석을 취하면서 행해지고 동작을 통한 실행은 복수의 다른 선형 수학적인 테크닉(즉, 자동 회귀 외인(ARX) 및 상태 공간 형태의 모듈, 또는 그것의 결합등과 같은 적응적인 필터 튜닝 또는 적응적인 역 제어(AIC)형의 모델, 매개 변수적인 회귀 테크닉)에 의해 실행될 수 있다.
도 3a를 참조하면, 단계(52)에서, 시험 차량은 원격 변환기(20)로 장착된다. 단계(54)에서, 상기 차량은 관심의 필드 동작 환경에 맡겨지고 원격 변환기 응답은 측정되어 기록된다. 예를들면, 상기 차량은 도로 또는 시험 트랙상에 운전될 수 있다. 일반적으로, 아날로그인 상기 측정된 원격 변환기 응답은 통상적으로 알려져 있듯이, 아날로그-디지털 변환기를 통해 디지털 포맷에서 컴퓨터(30)내에 저장된다.
다음으로, 시스템 식별 단계에서, 물리적인 시스템(10)의 상기 입력 신호/출력 신호 선형 시스템 모델은 결정된다. 실험 시험 장치상에 탑재된 차량과 함께, 상기 절차는 물리적인 시스템(10)에 대한 입력 신호로서 드라이브 신호(17)를 제공하는 것과 단계(56)에서 출력 신호단으로서 원격 변환기 응답(21)을 측정하는 것을 포함한다. 선형의 모델 측정에 이용되는 드라이브 신호(17)는 선택된 밴드폭 상에 주파수 성분을 가지는 랜덤한 "흰색 잡음"일 수 있다. 단계(58)에서, 물리적인 시스템(10)의 선형 모델의 측정은 적용된 입력 신호 드라이브 신호 및 단계(56)에서 취득된 원격 변환기 응답을 기초로 계산된다. 하나의 실시예에서, 상기 내용은 "주파수 응답 기능"(FRF)으로 통상적으로 알려져 있다. 수학적으로, FRF는 각 소자가 주파수 의존 복합 변수(이득 및 단계 VS 주파수)인 N×M 행렬이다. 행렬의 열은 입력 신호에 대응되고 행은 출력 신호에 대응된다. 종래 기술에서 당업자들에 의해 인식되듯이, FRF는 또한 물리적인 시스템(10) 또는 물리적인 시스템(10)에 실제적으로 유사한 다른 시스템을 이용하는 종래 기술의 시험로부터 직접 취득된다.
역 선형 모델(H)(f)-1은 단계(60)에서 원격 응답의 기능으로서 물리적인 드라이브(17)를 결정하는데 필요하다. 종래 기술에서 당업자들에 의해 인식되듯이, 상기 역 선형 모델은 직접 계산될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 이용되듯이 용어 "역" 모델은 비-정사각형의 N×M 시스템용의 M×N "거짓-역" 모델을 포함한다.
종래 기술의 이러한 점에서, 상기 방법은 바람직한 원격 변환기 응답(22)(이하 "바람직한 응답")을 이상적으로 모사하는 실제적인 응답(21)을 생성하는 드라이브(17)를 취득하기 위해 도 3B 및 도 4A에서 도시된 반복 단계로 진입한다. 상기 역 물리적인 시스템 선형 모델(H)(f)-1은 72에 나타나게 되고 물리적인 시스템(진동 시스템, 시험 차량, 원격 변환기 및 수단)은 10에 나타난다. 도 3b를 참조하여, 단계(78)에서, 역 선형 모델(72)은 초기의 드라이브(17)(x₁(t))를 결정하기 위해 목표 응답 보정(77)에 적용된다. 상기 목표 응답 보정(77)은 매우 종종 완화 이득 요인(95)에 의해 감소될지라도 초기 드라이브용의 바람직한 응답(22)일 수 있다. 역 선형 모델(72)로부터의 상기 계산된 드라이브(17)(x₁(t))는 그후 단계(80)에서 물리적인 시스템(10)에 적용된다. 적용된 드라이브(17)(x₁(t))에 대한 물리적인 시스템(10)의 상기 실제적인 원격 변환기 응답(21)(이하 "실제적인 응답")(y₁(t))는 그후 단계(86)에서 취득된다. 만약 완전한 물리적인 시스템(10)이 선형(통합의 완화 이득(95)을 허용하는것)이다면, 그후 초기 드라이브 신호(17)(x₁(t))는 요구된 드라이브 신호로서 이용될 수 있다. 그러나, 물리적인 시스템이 일반적으로 비선형이므로, 보정 드라이브(17)는 반복 과정에 의해 도달되어야만 한다(종래 기술에서 당업자들에 의해 인식되듯이, 유사한 물리적인 시스템용의 이전의 시험에서 이용된 드라이브(17) 신호는 초기 드라이브 신호로서 이용될 수 있다).
반복 과정은 초기 드라이브 신호(x₁(t))로부터 기인한 제1의 실제적인 응답(y₁(t))을 기록하는 것과 그것을 바람직한 응답(22)과 비교하는 것과 단계(88)에서의 차이로 응답 에러(89)(Δy₁)를 계산하는 것을 포함한다(제1의 실제 응답 신호(y₁(t))는 도 4A 에서의 87에 제공된다). 상기 응답 에러(89)(Δy₁)는 단계(90)에서 선결정된 임계값에 비교되고 만약 응답 에러(89)가 임계값을 초과한다면 반복이 실행된다. 특히, 응답 에러(89)(Δy₁)는 새로운 목표 응답 보정(77)을 제공하기 위해 완화 이득 요소(95)에 의해 감소된다. 상기 실시예에서, 역 전송 기능(H(f)은 단계(92)에서 제2의 드라이브 신호(x₂(t))(17)를 주기위해 제1 드라이브(x₁(t))(17A)에 부가된 드라이브 신호 보정(Δx₂)(94)(단계(91))을 생성하기 위한 새로운 목표 응답 보정(77)에 적용된다. 반복 과정(단계(80-92))은 응답 에러(89)가 상기 응답의 모든 채널상에 선결정된 임계값 이하로 떨어질때까지 계속된다. 바람직한 응답(22)의 소정 임계값내에 있는 응답(21)을 생성하는 최종의 드라이브 신호(17)는 그후 표본 시험을 실행하기 위해 이용될 수 있다.
설명되었듯이, 응답 에러값(89)(Δy₁)은 목표 응답 보정(77)을 형성하기 위해 완화 이득 요인(또는 반복 이득)(95)에 의해 통상적으로 감소된다. 반복 이득(95)은 반복 과정을 안정시키고 반복 오버슛(overshoot)에 대한 수렴율을 교환한다. 또한, 반복 이득(95)은 시험 차량이 물리적인 시스템(10)내에 현존하는 비선형성에 기인하여 반복 과정 동안 과적재될 가능성을 최소화시킨다. 종래 기술에서 당업자들에 의해 인식되듯이, 반복 이득은 드라이브 신호 보정(94)(Δx) 및/또는 응답 에러값(89)에 적용될수 있다. 도 4A에서 저장 장치(38)가 반복 과정동안 바람직한 응답(22), 실제적인 응답(21) 및 이전의 드라이브 신호(17A)를 저장하기 위해 이용될 수 있다라는 것이 지적되어야 할 것이다. 물론, 메모리(34)는 이용될 수 있다. 또한, 띠줄(93)은 역 선형 모델(72)이 물리적인 시스템(10)의 역 측정치이다라는 것을 지적한다. 위에서 다루어졌듯이, 도 4A는 미네소타(Minnesota)에 있는 에덴 프레이리에의 MTS 시스템 기업(MTS Systems Corporation of Eden Praire)으로부터의 RPCIIITM를 포함하는 것 등과 같은 상업적으로 활용가능한 소프트웨어 모듈을 이용하는 종래 기술에서 당업자들에 의해 실행될 수 있다.
이점에서, 드라이브 신호를 계산하기 위한 종래 기술의 변경 방법은 또한 논의될 수 있다. 상기 변경된 종래 기술은 도 3A에서 도시된 식별 단계의 단계 및 도 3B에 도시된 반복 단계의 많은 단계를 포함한다. 편의상, 변경된 방법의 반복 단계는 도 3C에 도시되고 블록도는 도 4B에 도시된다. 도 4B에 도시되었듯이, 목표 응답 보정(77)의 계산은 동일하다. 그러나, 만약 실제적인 응답(21) 및 바람직한 응답(22) 사이의 응답 에러값(89)이 선택된 임계값 이상으로 크다면, 그후 목표 응답 보정(77)은 단계(97)에서 전류 반복용의 새로운 목표 응답(79)을 취득하기 위해 이전의 목표 응답(79A)에 부가된다. 역 선형 모델(72)은 새로운 드라이브(17)를 취득하기 위해 목표 응답(79)에 적용된다. 도 4B에서 도시되었듯이, 반복 이득(95)은 상기 다루어진 이유로 이용될 수 있다.
상기 드라이브 신호를 계산하기 위한 반복 방법은 도 3D 및 4C에서 도시된다. 도 4C에서 도시되었듯이, 선형 드라이브(96) 신호는 역 선형 모델(72)을 바람직한 응답(22)에 적용시킴으로써 취득된다. 선형 드라이브(96) 신호는 어떻게 바람직한 응답(22)이 상기 전술된 방법에서 이용되는가와 유사한 비교를 위해 참조용으로서 이용된다. 따라서, 역 선형 모델(72)은 드라이브 신호 측정치(98)(단계 101)를 취득하기 위해 실제적인 응답(21)에 적용된다. 만약 드라이브 신호 측정치(98)와 선형 드라이브(96) 사이의 드라이브 에러값(99)이 선택된 임계값(단계 103)보다 더욱 크다면, 드라이브 보정(94)은 단계(105)에서 전류 반복용의 새로운 드라이브 신호(17)를 취득하기 위해 이전의 드라이브(17A) 신호에 부가된다. 도 4B에 도시되듯이, 상기 반복 이득(95)은 상기 다루어진 이유로 이용될 수 있다.
도 5는 시스템(10)용 드라이브 신호를 취득하는 종래 기술의 테크닉을 도시하는 다른 블록 흐름도이다. 도 5에서, 유사 참조 번호는 상기 논의된대로 유사한 소자를 규정하는데 이용되어왔다. 도 3A에 관하여 상기 설명된 "시스템 식별"은 일반적으로 100에 도시되고, 도 3B 및 4A에 관하여 설명된 반복 단계는 일반적으로 102에 도시된다. 반복 단계(102)는 순차적으로 드라이브 신호(17)를 보정하고 그것을 상기 응답 에러값(89)이 바람직한 응답(22)의 소정의 임계값내에 있을때까지 상기 시스템(10)에 적용한다. 최종의 반복 드라이브 신호는 104에서 취득된다. 물론, 도 3C, 3D, 4B 및 4C에 대응하는 유사한 반복 단계는 최종적인 반복 드라이브 신호(104)를 생성하는데 이용되어왔다.
도 5의 포맷을 이용하면서, 본 발명의 제1 특징은 도 6에 도시된다. 일반적으로, 도 6은 선택된 응답을 생성하기 위해, 특히, 선택된 응답을 생성하기 위한 적절한 드라이브 신호를 생성하기 위한 방법(120)을 도시한다. 상기 방법(120)은 시스템 식별(123)에서 상기 시스템(10)의 비선형 모델(122)을 취득하는 것과 반복 단계(124)(도 1의 시스템 제어기(23)내로 실행됨) 동안 바람직한 응답(22)을 생성하도록 의도된 최종의 드라이브 신호(104)를 계산하거나 또는 생성시키기 위해 상기 시스템(10)이라기 보다는 비선형 모델(122)을 이용하는 것을 포함한다.
시스템 식별(123)의 대표적인 방법은 상기 논의된대로 역 선형 시스템 모델(72)(즉, 역 FRF)이 취득되는 단계(52∼60)를 포함하는 도 7에서 도시된다. 그러나 시스템 식별(123)은 또한 비선형 시스템 모델(122)을 계산하거나 또는 생성시키는 것을 포함하는 단계(126)를 포함한다. 일반적으로, 비선형 시스템 모델(122)은 탭된 지연 라인 또는 구조(123) 및 적어도 하나의 비선형 회귀 구조(125A)를 포함한다. 상기 탭된 지연 라인(123)은 각각의 입력 신호 드라이브 신호(일반적으로 선택된 샘플링 주파수에서 취득된 통상적인 디지털 값)용의 한 세트의 지연 입력 신호을 제공하는 한 세트의 연속 접속된 지연 소자(127)를 포함한다. 도 6에서, 하나의 입력 신호 드라이브 신호(129)는 많은 적용에서, 각각의 드라이브 신호가 대응되는 세트의 지연 입력 신호를 산출하기 위해 대응되는 탭된 지연 라인에 의해 지연되는 복수개의 개인적인 드라이브 신호가 나타날지라도 도시된다. 일반적으로, 비선형 회귀 구조는 비선형 모델(122)로부터 각각의 출력 신호를 위해 제공된다. 도시된 실시예에서, 두개의 회귀 구조(125A 및 125B)는 도시되고 비선형 모델 출력 신호(131A 및 131B)를 각각 제공하지만 어떠한 수의 비선형 모델이 나타날수 있다는 점이 이해되어야 할것이다. 유사하게, 3 개의 지연 소자(127)가 도시되었을지라도, 어떠한 수의 지연 소자(127)는 각각의 드라이브 신호를 위해 이용될 수 있다.
하나의 실시예에서, 비선형 회귀 구조(125A 및 125B)는 각각 신경망을 포함한다. 회귀 구조(125A 및 125B)는 회귀 모델링을 위한 수단이다. "가장 가까운 인근물", 지지 벡터 기계', "투영 추구", "다중 적응 회귀 척추", "힌징 하이퍼플레인(hinging hyperplanes)', "방사성의 기본 기능", "강제 위상 기하학적인 함수(constrained topological)" 등과 같은 회귀구조(또는 회귀 모델링 수단)의 신경망의 다른 포맷을 대신하여, 또한 이용될 수 있다. 비선형 회귀 모델의 계산은 종래 기술에서 잘 알려져 있다. 예를 들면, 메사츄세츠주 나틱에 소재한 매스웍스(Mathworks)로부터 이용 가능한 신경망 툴박스(Neural Network Toolbox)인 매스랩(MATLAB) 등과 같은 소프트웨어 프로그램은 도 7에서 단계(56)에서 취득된 드라이브 신호에 대한 시스템(10)의 랜덤 드라이브 신호 및 응답을 기초로 중성 네트워크를 계산하는데 이용될 수 있다.
물론, 다른 드라이브 신호 게다가 랜덤 드라이브는 역 선형 모델(72) 및/또는 비선형 시스템 모델(122)을 계산하는데 이용된 상기 시스템(10)에 적용될 수 있다. 예를들면, 규정된 파워 스펙트럼을 가지고 있는 통합적인 랜덤 신호는 이용될 있다. 동일한 또는 유사한 시험 시스템상에 이전의 시험로부터 취득된 랜덤한 신호또한 이용될 수 있다. 예비 시스템 모델(즉, 분석적인/컴퓨터 모델 또는 상기 시험 시스템의 역동성을 표현하는 등식)을 이용함으로써 취득된 랜덤 신호는 또한 이용될 수 있다. 또한, 다중 채널 랜덤 입력 신호 신호는 통계적으로 상관되거나 또는 비상관될 수 있다(즉, "직각")
비선형 모델(122)이 드라이브 신호가 궁극적으로 의도된 시스템(10)에 대응할 필요가 없다는 것이 지적되어야 할 것이다. 바꿔서, 비선형 모델(122)은 시험 시스템(A)으로부터 드라이브 신호 및 응답 신호를 이용하면서 생성될 수 있고 상기 비선형 모델(122)은 그후 표본, 시험장치, 또는 양쪽 모두에서 시험 시스템(A)과 다른 시험 시스템(B)용의 드라이브 신호를 생성시키기 위해 그후 이용될 수 있다. 그러나, 시험 시스템(A)과 시스템(B) 사이의 유사성이 더욱 크면 클수록 결과는 일반적으로 더욱 나아진다.
비선형 시스템 모델(122)은 시스템(10)을 모델링하는 " 전위 모델"이다. 비선형 시스템 모델(122)은 그후 바람직한 응답(22)의 소정의 임계값내의 응답을 실현시키는 드라이브 신호를 반복하기 위해서 시스템(10)이라기 보다는 다소 반복 단계(124)동안에 이용된다. 도 8A는 블록도 형태로 응답 에러(89) 및 드라이브 보정(94)이 반복 과정동안 이용되는 반복 단계(124)를 도시한다. 만약 바람직하다면, 반복 단계(124)는 응답 에러(89) 및 목표 응답 보정(77)이 이용-도 8B에 도시됨-되는 형태일 수 있다. 유사하게, 반복 단계(124)는 드라이브 에러(99) 및 드라이브 보정(94)이 도 8C에 도시된대로 이용되는 형태일 수 있다.
도 6으로 되돌아가 참조하면, 많은 경우에서, 반복 단계(124)의 끝에서 취득된 최종적인 드라이브 신호(104)는 상기 시스템(10)에 인가될때 바람직한 응답(22)을 실제적으로 취득하기에 충분히 정확하다. 그러나, 만약 바람직하다면 일반적인 반복은 최종적인 드라이브 신호(104)를 더욱 제한하기 위해 130에서 일반적으로 도시된 도 3B, 3C, 3D, 4A, 4B 및 4C에 관하여 상기 설명한대로 실행될 수 있다. 유사하게, 만약 바람직하다면, 상기 비선형 시스템 모델(122)은 더욱 모델 반복에 의해 잇따르는 트레이닝에 의해 변경될 수 있다.
종래 기술에서 당업자들에 의해 인식되듯이, 상기 설명된 본 발명의 방법은 바람직한 응답(22)을 취득하기 위해 적절한 드라이브 신호를 취득하기 위해서 상기 시스템(10)에 적용된 드라이브 신호의 수를 실제적으로 감소시킨다. 따라서, 시스템(10)에 대한 마모 및/또는 가능한 피해는 실제적으로 감소된다.
역 선형 시스템 모델(72)이 다음의 어떠한 테크닉을 이용하면서 취득될수 있다는 것을 주시해야 할것이다. 도 6 및 7에 도시된대로, 전위 선형 모델은 일반적인 테크닉을 이용하는 전환에 의해 잇따르는 비선형 시스템 모델(122)을 계산하기위해 이용되는 것 처럼 동일한 드라이브 신호 및 응답 신호를 이용하면서 계산될 수 있다.
대안으로, 상기 역 선형 시스템 모델(72)은 또한, 전위 선형 모델의 재 식별에 의해 취득될 수 있고 상기 규정된 드라이브 신호는 비선형 시스템 모델(122), 다음의 응답을 취득하는 것 및 그후 일반적인 테크닉에 의해 전위 선형 모델을 계산하는데 적용될 수 있다. 전위 선형 모델은 그후 일반적인 테크닉을 이용하면서 전환될 수 있다. 상기 해결책은 비선형 시스템 모델을 위해 이용되는 것보다 다른 특성을 가진 드라이브 신호를 이용할 가능성을 제공한다.
아직 다른 방법에서는, 전위 선형 모델의 직접 계산은 일반적인 전환에 잇따르는 비선형 모델 등식의 선형성에 의해 취득될 수 있다.
상기 역 선형 모델(72)은 또한 전위 선형 모델을 처음으로 계산하지 않고서 또한 직접 취득될 수 있다. 예를들면, 역 선형 모델(72)의 계산은 비선형 시스템 모델(122)을 위해 이용된 것처럼 동일한 드라이브 및 응답을 이용하면서 직접 실행될 수 있다. 부가하여, 역 선형 모델(72)은 규정된 드라이브 신호를 비선형 시스템 모델(122)로 향하게하고 다음의 응답을 취득함으로써 재 식별될 수 있다. 역 선형 모델(72)은 그후 일반적인 테크닉에 의해 취득될 수 있다. 다시, 상기 해결책은 몇몇 바람직한 응답에 바람직할수 있는 비선형 시스템 모델(122)을 취득하는데 이용된 것들보다 다른 특성을 가진 드라이브 신호를 이용할 가능성을 제공한다. 또한, 역 선형 모델(72)은 변환된 비선형 시스템 모델에서 등식의 비선형성에 의해 직접 계산될 수 있다.
도 6의 방법에 관하여 설명된 상기 역 선형 모델(72)은 정적(즉, 비가변 값)이다. 그러나, 역 선형 모델(72)에 대한 조정은 또한 이루어질 수 있다.
본 발명의 제2 및 분리된 특징은 도 9 및 10에 도시되고 또한 선택된 응답을 생성하기 위한 드라이브 신호에 응답하는 시험 시스템을 제어하기 위한 방법(140)이다. 도 9및 10을 참조하면, 상기 방법(140)은 시험 드라이브 신호(142)(도 9)가단계(150)(도 10)에서 상기 시스템(10)에 적용되는 시스템 식별 과정(144)(도 9)을 포함한다. 시험 드라이브 신호(142)에 대한 상기 시스템(10)의 다음의 응답(148)은 그후 단계(152)에서 취득된다. 시험 드라이브 신호(142) 및 다음의 응답(148)을 이용하면서, 역 비선형 시스템 모델(154)(비선형 모델(122)에 대한 구조와 유사)은 단계(156)에서 계산된다. 선택된 또는 바람직한 응답(22)을 역 비선형 시스템 모델(154)에 적용함으로써, 최종적인 드라이브 신호(158)는 계산된다. 역 비선형 시스템 모델(154)이 최종적인 드라이브 신호(158)를 취득하기 위해 계산되고 이용된다는 점에 비추어, 모델(154)는 정확하게 이하 논의된 선형 시스템 모델로부터 취득 가능한 것보다 상기 시스템(10)을 모델링한다. 많은 경우에서, 최종적인 드라이브 신호(158)는 더욱 많은 반복이 필요치 않도록 하기위해 충분히 정확하다. 그러나, 만약 바람직하다면, 상기 드라이브 신호(158)의 반복 제한은 상기 논의된 것과 유사한 방식으로 역 비선형 시스템 모델(154)을 이용하면서 계산될 수 있다.
반복 과정은 도 3B, 3C, 3D, 4A, 4B 및 4C에 관하여 상기 논의된 어떠한 테크닉의 형태를 취할 수 있다는것이 주시되어야 할 것이다. 특히, 드라이브 보정은 종래 기술에서 이용되듯이, 역 비선형 시스템 모델 또는 역 선형 모델로부터 취득될 수 있다. 대안으로, 목표 응답 보정은 새로운 드라이브 신호가 그것으로부터 취득되는 역 선형 시스템 모델(154)에 적용될 수 있다.
많은 실례에서, 바람직한 응답(22)은 미리 기록되어서 최종적인 드라이브 신호(158)는 얼마나 오랫동안 처리가 걸리는 가에 상관없이 바람직한 응답(22)에 대한 역 비선형 시스템 모델(154)의 적용에 의해 계산될 수 있다. 최종적인드라이브(158)는 그후 바람직하게 상기 시스템(10)에 저장되고 적용될 수 있다. 그러나, 다른 실시예에서, 비선형 시스템 모델(154)은 실시간 처리를 위해 제어기(즉, 컴퓨터 또는 디지털 신호 프로세서)에 의해 적절하게 저장되고 액세스 될 수 있다. 상기 방식에서, 바람직한 응답(22)은 상기 시스템(10)이 순차적으로 실제적인 응답으로서 바람직한 응답을 생성하는 순으로 실시간 간격을 토대로 비선형 시스템 모델(154)을 이용하는 상기 시스템(10)용의 드라이브 신호를 계산하는 제어기에 대한 입력 신호일 수 있다. 상기 내용은 바람직한 응답을 최초로 기록하는것 없이 시험 표본의 시험을 허용한다.
상기 지적되었듯이, 비선형 시스템 모델(122) 및 역 비선형 시스템 모델(158)은 비선형 모델링 테크닉을 이용하면서 생성될 수 있다. 특히, 하나의 특히 유용한 테크닉은 신경망이다.
도 11은 역 모델용의 신경망 구조(160)의 트레이닝을 도시한다. 단순화의 목적으로, 단일 입력 신호/단일 출력 신호 실시예가 도시된다. 물리적인 시스템 응답(162)은 복수개의 지연 모델 입력 신호(168)를 신경망 구조(160)에 제공하는 일련의 연결된 지연 소자(166)를 가지는 탭된 지연 라인(164)에 제공된다. 물리적인 시스템 드라이브(172)는 모델 출력 신호로서 이용된다. 만약 바람직하다면, 상기 출력 신호(172)는 신경망 구조(160)에 대한 복수개의 부가적인 지연 모델 입력 신호단(178)을 형성하기 위해 일련의 연결된 지연 소자(166)를 가지는 탭된 지연 라인(174)에 제공될 수 있다. 종래 기술에서 당업자들에 의해 인식되듯이, 지연 소자(166)의 수는 탭된 지연 라인(164)에 나타나고 탭된 지연 라인(174)은 독립적으로 선택될 수 있다. 신경망구조(160)는 숨겨진 층의 수, 각각의 숨겨진 층에서 뉴런의 수, 입력 신호단의 수 및 출력 신호단의 수는 독립적으로 선택될 수 있는 잘알려진 다층 퍼셉트론 네트워크 형이다. 부가하여, 신경망 구조(160)에서 나타난 활성 기능의 형태는 약간을 이름 붙이기 위해 쌍곡선 탄젠트 및 기호 논리학의 시그모이드등과 같은 잘알려진 형태를 취할 수 있다.
도 11에서 도시된 실시예에서, 상기 모델 입력 신호단이 물리적인 시스템 응답을 포함하고 모델 출력 신호이 물리적인 시스템 드라이브를 포함하는 역 신경망 모델은 생성된다. 도 6에 관한 상기 설명된 실시예에서 이용된 것과 같은 전위 신경망 모델은 유사하게 발생될 수 있다. 도 12는 입력 신호단(162)이 물리적인 시스템 드라이브 신호를 포함하고 출력 신호(172)가 물리적인 시스템 응답을 포함하는 전위 신경망 모델의 트레이닝을 도시한다.
상기 다루어졌듯이, 다중 입력 신호/다중 출력 신호 모델은 생성될 수 있다. 전형적으로, 신경망 구조(160)등과 같은 비선형 시스템 모델은 분리된 츨력 신호를 복수개의 입력 신호의 기능으로 각각 제공하면서 다중 출력 신호를 가지는 완전한 신경망 모델이 복수개의 중성 네트워크 구조로부터 형성되는 다중 입력 신호/단일 출력 신호의 인가를 위해 형성된다.
상기 설명된대로 중성의 네트워크 모델의 생성등과 같은 비선형 모델을 생성하기 위한 잘 알려진 방법이 상기 논의된 본 발명의 특징으로 이용될 수 있을지라도, 비선형 모델 생성을 위한 개선된 방법은 도 13에 도시된다. 그러나, 도 13의 방법은 바람직한 응답을 생성하기 위해 의도된 적절한 드라이브 신호를 취득하기위해 진동 시스템의 모델링 이용으로 제한되지 않지만 다소, 한개 이상의 입력 신호 및 한개 이상의 출력 신호를 포함하는 어떠한 물리적인 시스템(즉, 충격 흡수기등과 같은 제조 과정, 복합기계, 성분)의 비선형 모델을 생성하기 위해 이용될수 있다. 따라서, 도 13의 방법은 본 발명의 제3 및 분리된 넓은 특징을 구성한다.
도 13에서, 물리적인 시스템(200)은 202에서 한개 이상의 원래의 시스템 입력 신호 신호를 수신하고 한개 이상의 제1 시스템 출력 신호(204)를 제공한다. 비선형 모델 생성의 개선된 방법은 선형 시스템 모델(210)(전위 또는 역 모델 적용)을 생성하기 위한 FRF 모델 생성 과정 등과 같은 일반적인 선형 모델 생성 과정(205)에서 원래의 시스템 입력 신호(202) 및 제1 시스템 출력 신호(204)를 이용하는 것을 포함한다.
대안의 입력 신호(209)는 그후 선형 시스템 모델(210)에 적용되고 선형 출력 신호 예상(212)(일반적으로 제1 출력 시스템 신호(204)에 대응)은 그곳으로부터 취득된다. 대안의 입력 신호(209)는 또한 물리적인 시스템(200)에 적용되고 제2 시스템 출력 신호(211)는 취득된다. 대안의 입력 신호(209), 제2 시스템 출력 신호(211) 및 대응되는 선형 출력 신호 예측(212)은 그후 비선형 시스템 모델(216)(전위 또는 역 모델 응용)을 생성시키기 위해 비선형 모델 생성 과정(213)(즉, 상기 논의된대로 중성의 네트워크 모델링)에서 이용된다. 대안의 입력 신호(209) 및 제2 출력 신호(211)의 기능으로서 비선형 시스템 모델을 형성하는 일반적인 비선형 모델링 생성과는 다르게, 취득된 비선형 시스템 모델(216)은 또한 대응되는 선형 응답 예상(212)의 기능이다. 만약 입력 신호(202)가 순차적으로 비선형 시스템 모델(216)에 적용된다면, 비선형 응답 예측(218)은 정확하게 출력 신호(204)와 유사하고 비선형 시스템 모델(216)이 정확하게 물리적인 시스템(200)을 모델링하는 것을 확인한다.
도시된 실시예에서, 분리된 입력 신호(202 및 209)는 선형 시스템 모델(210)및 역 선형 시스템 모델(216)을 생성하는데 이용되어 왔지만 종래 기술에서 당업자들에 의해 인식되듯이, 동일한 입력 신호는 이용될 수 있다. 상기 방법은 도 14에 도시된다.
본원 명세서에서 본 발명의 바람직한 실시예에 관하여 설명되었을지라도, 종래 기술에서 당업자들은 변화가 본 발명의 기술적 사상 및 범주로부터 이탈하지 않고 형태로서 그리고 상세하게 이루어질 수 있다는 점을 인식할 것이다.

Claims (36)

  1. 드라이브 신호에 응답하여 선택된 응답 신호를 생성하는 시험 시스템을 제어하는 방법에 있어서,
    (a) 드라이브 신호를 시스템에 인가하는 단계와;
    (b) 드라이브 신호에 대한 상기 시스템의 응답 신호를 취득하는 단계와;
    (c) 상기 드라이브 신호 및 응답 신호를 이용하여 비선형 시스템 모델을 생성하는 단계와;
    (d) 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계와;
    (e) 상기 선택된 응답 신호 및 역 선형 시스템 모델을 이용하여 시험 드라이브 신호를 계산하는 단계와;
    (f) 상기 시험 드라이브 신호를 비선형 시스템 모델에 인가하는 단계와;
    (g) 시험 드라이브 신호에 대한 비선형 시스템 모델의 실제 응답 신호를 취득하는 단계와;
    (h) 상기 실제 응답 신호 및 선택된 응답 신호의 함수로서 에러값을 계산하는 단계와;
    (i) 만약 상기 계산된 에러값이 선택된 임계값을 초과하는 경우, 새로운 드라이브 신호를 취득하는 단계와;
    (j) 상기 단계 (f) 내지 단계 (i)를 반복하는 단계를 포함하고,
    상기 시험 드라이브 신호는 상기 계산된 에러값이 선택된 임계값보다 작거나같을 때까지 새로운 드라이브 신호인 것을 특징으로 하는 시험 시스템의 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 새로운 드라이브 신호를 취득하는 단계(단계 i)는,
    목표 응답 보정을 계산하는 단계와, 역 선형 시스템 모델을 이용하여 드라이브 보정을 계산하는 단계와, 상기 드라이브 보정을 이전의 시험 드라이브 신호와 결합하여 새로운 시험 드라이브 신호를 취득하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 새로운 드라이브 신호를 취득하는 단계(단계 i)는,
    목표 응답 보정을 계산하는 단계와, 상기 목표 응답 보정을 이전의 목표 응답과 결합하는 단계와, 상기 역 선형 시스템 모델을 이용하여 새로운 드라이브 신호를 취득하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계(단계 d)는,
    단계 (a)의 드라이브 신호 및 단계 (b)의 응답 신호를 이용하여 전방 선형 시스템 모델을 생성하는 단계와, 상기 전방 선형 시스템 모델로부터 역 선형 시스템 모델을 계산하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계(단계 d)는,
    선택된 드라이브 신호를 비선형 시스템 모델에 인가하는 단계와, 상기 비선형 시스템 모델로부터 합성 응답 신호를 취득하는 단계와, 선택된 드라이브 신호 및 합성 응답 신호를 이용하여 전방 선형 시스템 모델을 생성하는 단계와, 상기 전방 선형 시스템 모델로부터 역 선형 시스템 모델을 계산하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계(단계 d)는,
    상기 선형 시스템 모델의 등식을 선형화하여 전방 선형 시스템 모델을 취득하는 단계와, 상기 전방 선형 시스템 모델로부터 역 선형 시스템 모델을 계산하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계(단계 d)는,
    단계 (a)의 드라이브 신호 및 단계 (b)의 응답 신호를 이용하여 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계(단계 d)는,
    선택된 드라이브 신호를 비선형 시스템 모델에 인가하는 단계와 상기 비선형 시스템 모델로부터 합성 응답 신호를 취득하는 단계와, 선택된 드라이브 신호 및 합성 응답 신호를 이용하여 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계(단계 d)는,
    상기 역 선형 시스템 모델의 등식을 선형화하여 역 선형 시스템 모델을 취득하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  10. 제1항에 있어서, 선형 시스템 모델과 상기 선형 시스템 모델로부터의 응답 신호를 계산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계는 상기 선형 시스템 모델로부터의 응답 신호를 이용하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 선형 시스템 모델로부터 응답 신호를 취득하는 단계는, 최초에 언급된 드라이브 신호와 상이한 다른 입력 신호를 인가하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  12. 드라이브 신호에 응답하여 선택된 응답 신호를 생성하는 시험 시스템을 제어하는 방법에 있어서,
    (a) 드라이브 신호를 상기 시스템에 인가하는 단계와;
    (b) 드라이브 신호에 대한 상기 시스템의 응답 신호를 취득하는 단계와;
    (c) 상기 드라이브 신호 및 응답 신호를 이용하여 역 비선형 시스템 모델을 생성하는 단계와;
    (d) 선택된 응답 신호와 역 비선형 시스템 모델을 이용하여 최종 드라이브 신호를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시험 시스템의 제어 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 역 비선형 시스템 모델을 생성하는 단계(단계 c)는 상기 드라이브 신호 및 응답 신호를 이용한 신경망을 트레이닝하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  14. 제12항에 있어서, 선형 시스템 모델과 상기 선형 시스템 모델로부터의 응답신호를 계산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 역 비선형 시스템을 생성하는 단계는 상기 선형 시스템 모델로부터의 응답 신호를 이용하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 선형 시스템 모델로부터 응답 신호를 취득하는 단계는 최초에 언급된 드라이브 신호와 상이한 다른 입력 신호를 인가하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 선택된 드라이브 신호는 상기 최초에 언급된 드라이브 신호에 대응하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  17. 제15항에 있어서, 상기 선택된 드라이브 신호는 상기 최초에 언급된 드라이브 신호에 대응하지 않고, 상기 역 비선형 시스템 모델을 생성하는 단계는 상기 선택된 드라이브 신호를 이용하는 단계를 포함하는 것인 시험 시스템의 제어 방법.
  18. 시스템의 비선형 시스템 모델을 취득하는 방법에 있어서,
    (a) 시스템에 제1 입력 신호를 인가하여 상기 시스템으로부터 제1 시스템 출력 신호를 취득하는 단계와;
    (b) 상기 제1 입력 신호 및 제1 시스템 출력 신호를 이용하여 선형 시스템 모델을 생성하는 단계와;
    (c) 상기 선형 시스템 모델에 다른 입력 신호를 인가하여 상기 선형 시스템 모델로부터 선형 시스템 출력 신호를 취득하는 단계와;
    (d) 상기 시스템에 다른 입력 신호를 인가하여 상기 시스템으로부터 제2 시스템 출력 신호를 취득하는 단계와;
    (e) 다른 입력 신호, 상기 시스템으로부터 제2 시스템 출력 신호 및 상기 선형 시스템 모델로부터 선형 시스템 출력 신호를 이용하여 비선형 시스템 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비선형 시스템 모델의 취득 방법.
  19. 제18항에 있어서, 상기 제1 입력 신호와 다른 입력 신호는 동일한 것인 비선형 시스템 모델의 취득 방법.
  20. 제18항에 있어서, 상기 비선형 시스템 모델은 전방 비선형 시스템 모델을 포함하고, 상기 입력 신호는 드라이브 신호를 포함하며, 상기 출력 신호는 응답 신호를 포함하는 것인 비선형 시스템 모델의 취득 방법.
  21. 제18항에 있어서, 상기 비선형 시스템 모델은 역 비선형 시스템 모델을 포함하고, 상기 입력 신호는 응답 신호를 포함하며, 상기 출력 신호는 드라이브 신호를 포함하는 것인 비선형 시스템 모델의 취득 방법.
  22. 시험 표본을 시험하기 위한 진동 시스템에 있어서,
    시험 표본에 접속할 수 있는 액츄에이터 시스템과;
    상기 액츄에이터 시스템을 동작시키도록 접속된 서보 제어기와;
    드라이브 신호를 상기 서보 제어기에 제공하고, 상기 서보 제어기에 드라이브 신호가 인가될 때 시험 표본으로부터 소망의 응답 신호를 생성하는 드라이브 신호를 생성하기 위해 비선형 시스템 모델을 생성, 저장 및 이용하기 위한 수단을 갖는 시스템 제어기를 포함하는 것을 특징으로 하는 진동 시스템.
  23. 제22항에 있어서, 상기 비선형 시스템 모델은 전방 비선형 시스템 모델을 포함하는 것인 진동 시스템.
  24. 제23항에 있어서, 상기 드라이브 신호를 생성하기 위해 전방 비선형 시스템 모델을 생성, 저장 및 이용하는 수단은 드라이브 신호를 상기 전방 비선형 시스템모델에 반복적으로 인가하는 수단을 포함하는 것인 진동 시스템.
  25. 제22항에 있어서, 상기 비선형 시스템 모델은 역 비선형 시스템 모델을 포함하는 것인 진동 시스템.
  26. 제22항에 있어서, 상기 비선형 시스템 모델은 회귀 구조와, 상기 회귀 구조로 일련의 입력 신호를 제공하는 탭형 지연 라인을 포함하는 것인 진동 시스템.
  27. 컴퓨터의 실행시에, 드라이브 신호에 응답하여 선택된 응답 신호를 생성하는 물리적인 시스템을 컴퓨터가 제어하도록 하는 컴퓨터에 의해 판독 가능한 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 명령 실행 단계는,
    (a) 드라이브 신호를 시스템에 인가하는 단계와;
    (b) 드라이브 신호에 대한 상기 시스템의 응답 신호를 취득하는 단계와;
    (c) 상기 드라이브 신호 및 응답 신호를 이용하여 비선형 시스템 모델을 생성하는 단계와;
    (d) 역 선형 시스템 모델을 생성하는 단계와;
    (e) 상기 선택된 응답 신호 및 상기 역 선형 시스템 모델을 이용하여 시험 드라이브 신호를 계산하는 단계와;
    (f) 상기 시험 드라이브 신호를 비선형 시스템 모델에 인가하는 단계와;
    (g) 상기 시험 드라이브 신호에 대한 비선형 시스템 모델의 실제 응답 신호를 취득하는 단계와;
    (h) 상기 실제 응답 신호 및 선택된 응답 신호의 함수로서 에러값을 계산하는 단계와;
    (i) 만약 상기 계산된 에러값이 선택된 임계값을 초과하는 경우, 새로운 드라이브 신호를 취득하는 단계와;
    (j) 상기 단계 (f) 내지 단계 (i)를 반복하는 단계를 포함하고,
    상기 시험 드라이브 신호는 상기 계산된 에러값이 선택된 임계값보다 작거나 같을 때까지 상기 새로운 드라이브 신호인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  28. 제27항에 있어서, 선형 시스템 모델과 상기 선형 시스템 모델로부터의 응답 신호를 계산하는 단계를 실행하는 명령을 더 포함하고,
    상기 역 비선형 시스템을 생성하는 단계는 상기 선형 시스템 모델로부터의 응답 신호를 이용하는 단계를 포함하는 것인 컴퓨터 판독 가능 매체.
  29. 제28항에 있어서, 상기 선형 시스템 모델로부터 응답 신호를 취득하는 단계는 최초에 언급된 드라이브 신호와 상이한 다른 입력 신호를 인가하는 단계를 포함하는 것인 컴퓨터 판독 가능 매체.
  30. 컴퓨터의 실행시에, 드라이브 신호에 응답하여 선택된 응답 신호를 생성하는물리적인 시스템을 컴퓨터가 제어하도록 하는 컴퓨터에 의해 판독 가능한 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 명령 실행 단계는,
    (a) 드라이브 신호를 시스템에 인가하는 단계와;
    (b) 상기 드라이브 신호에 대한 상기 시스템의 응답 신호를 취득하는 단계와;
    (c) 상기 드라이브 신호 및 상기 응답 신호를 이용하여 역 비선형 시스템 모델을 생성하는 단계와;
    (d) 상기 선택된 응답 신호 및 역 비선형 시스템 모델을 이용하여 최종 드라이브 신호를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  31. 제30항에 있어서, 선형 시스템 모델과 상기 선형 시스템 모델로부터의 응답 신호를 계산하는 단계를 실행하는 명령을 더 포함하고,
    상기 역 비선형 시스템을 생성하는 단계는 상기 선형 시스템 모델로부터의 응답 신호를 이용하는 단계를 포함하는 것인 컴퓨터 판독 가능 매체.
  32. 제31항에 있어서, 상기 선형 시스템 모델로부터 응답 신호를 취득하는 단계는 최초에 언급된 드라이브 신호와 상이한 다른 입력 신호를 인가하는 단계를 포함하는 것인 컴퓨터 판독 가능 매체.
  33. 컴퓨터의 실행시에, 상기 컴퓨터가 시스템의 비선형 시스템 모델을 취득하도록 하는 컴퓨터에 의해 판독 가능한 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 명령 실행 단계는,
    (a) 시스템에 제1 입력 신호를 인가하여 상기 시스템으로부터 제1 시스템 출력 신호를 취득하는 단계와;
    (b) 상기 제1 입력 신호 및 제1 시스템 출력 신호를 이용하여 선형 시스템 모델을 생성하는 단계와;
    (c) 상기 선형 시스템 모델에 다른 입력 신호를 인가하여 상기 선형 시스템 모델로부터 선형 시스템 출력 신호를 취득하는 단계와;
    (d) 상기 시스템에 다른 입력 신호를 인가하여 상기 시스템으로부터 제2 시스템 출력 신호를 취득하는 단계와;
    (e) 다른 입력 신호, 상기 시스템으로부터 제2 시스템 출력 신호 및 상기 선형 시스템 모델로부터 선형 시스템 출력 신호를 이용하여 비선형 시스템 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  34. 제33항에 있어서, 상기 제1 입력 신호와 다른 입력 신호는 동일한 것인 컴퓨터 판독 가능 매체.
  35. 제33항에 있어서, 상기 비선형 시스템 모델은 전방 비선형 시스템 모델을 포함하고, 상기 입력 신호는 드라이브 신호를 포함하며, 상기 출력 신호는 응답 신호를 포함하는 것인 컴퓨터 판독 가능 매체.
  36. 제33항에 있어서, 상기 비선형 시스템 모델은 역 비선형 시스템 모델을 포함하고, 상기 입력 신호는 응답 신호를 포함하며, 상기 출력 신호는 드라이브 신호를 포함하는 것인 컴퓨터 판독 가능 매체.
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Families Citing this family (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2364401B (en) * 2000-07-06 2004-07-14 Turbo Genset Company Ltd The Distributed control method
CA2354837C (en) * 2000-08-11 2005-01-04 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Simulator for automatic vehicle transmission controllers
WO2002025240A1 (en) * 2000-09-21 2002-03-28 Mts Systems Corporation Multiple region convolver with tapering
US20020133614A1 (en) * 2001-02-01 2002-09-19 Samaradasa Weerahandi System and method for remotely estimating bandwidth between internet nodes
US6945780B2 (en) 2001-04-02 2005-09-20 United Defense, L.P. Integrated performance simulation system for military weapon systems
JP2002304219A (ja) * 2001-04-04 2002-10-18 Yaskawa Electric Corp モータ制御装置およびメカ特性測定方法
US7158840B2 (en) * 2001-06-29 2007-01-02 Cymer, Inc. Tuning control parameters of vibration reduction and motion control systems for fabrication equipment and robotic systems
JP4110358B2 (ja) 2001-09-04 2008-07-02 株式会社安川電機 電動機制御装置の機械モデル推定装置
FI114596B (fi) * 2001-11-09 2004-11-15 Elektrobit Oy Menetelmä ja laite radiokanavan simuloimiseksi
JP2004129458A (ja) * 2002-10-07 2004-04-22 Canon Inc 振動型アクチュエータの制御装置、振動型アクチュエータシステム、振動型アクチュエータの制御方法
US6711094B1 (en) * 2003-04-08 2004-03-23 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method and apparatus for active sonar detection enhancement
US7890310B2 (en) * 2004-11-17 2011-02-15 The Mathworks, Inc. Method for analysis of control systems
DE102005053325A1 (de) * 2005-11-07 2007-05-10 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Verfahren und Vorrichtung zur Simulation von physikalischen Belastungsgrößen einer Realstruktur auf eine über wenigstens einen Fügebereich mit der Realstruktur verbindbaren Prüfkörperstruktur
US7953521B2 (en) * 2005-12-30 2011-05-31 Microsoft Corporation Learning controller for vehicle control
US20070275355A1 (en) * 2006-05-08 2007-11-29 Langer William J Integration and supervision for modeled and mechanical vehicle testing and simulation
US20070260373A1 (en) * 2006-05-08 2007-11-08 Langer William J Dynamic vehicle durability testing and simulation
JP2010530059A (ja) * 2007-05-04 2010-09-02 エムティーエス システムズ コーポレイション 負荷システムおよび車両モデルを用いたタイヤ評価および調整のための方法ならびにシステム
US20080275681A1 (en) * 2007-05-04 2008-11-06 Langer William J Method and system for vehicle damper system evaluation and tuning with loading system and vehicle model
US8044629B2 (en) * 2008-08-29 2011-10-25 Northern Illinois University Self-tuning vibration absorber
US8135556B2 (en) * 2008-10-02 2012-03-13 Mts Systems Corporation Methods and systems for off-line control for simulation of coupled hybrid dynamic systems
US9477793B2 (en) * 2008-10-02 2016-10-25 Mts Systems Corporation Method and systems for off-line control for simulation of coupled hybrid dynamic systems
CN102323752B (zh) * 2011-07-08 2014-04-09 广东电网公司电力科学研究院 非线性滤波控制方法、装置、回路及系统
AT511520B1 (de) * 2012-05-24 2017-06-15 Avl List Gmbh Verfahren und eine Vorrichtung zur Prüfung des Antriebsstranges von zumindest teilweise elektrisch betriebenen Fahrzeugen
DE102012013898A1 (de) 2012-07-13 2014-01-16 Audi Ag Verfahren zur Bestimmung eines Anregungssignal für ein Stellelement eines Testsystems sowie Testsystemanordnung
WO2015035385A1 (en) * 2013-09-09 2015-03-12 Mts Systems Corporation Method of off-line hybrid system assessment for test monitoring and modification
US10371601B2 (en) 2013-09-09 2019-08-06 Mts Systems Corporation Methods and systems for testing coupled hybrid dynamic systems
CN105705927A (zh) * 2013-09-09 2016-06-22 Mts系统公司 具有柔性致动器组件和迭代获得的驱动的测试系统
CN107703761B (zh) * 2017-11-14 2021-08-31 杭州电子科技大学 一种气动调节阀粘滞特性参数的估计方法
DE102020112395A1 (de) 2020-05-07 2021-11-11 Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft Verfahren zum Betreiben eines Fahrwerksprüfstands und Fahrwerksprüfstand
CN111525921B (zh) * 2020-05-15 2023-09-08 矽力杰半导体技术(杭州)有限公司 用于神经网络中信号转换的系统和方法
CN112380631B (zh) * 2020-12-02 2023-02-14 黑龙江科技大学 一种基于神经网络的新型迭代混合试验方法
WO2024086497A1 (en) * 2022-10-20 2024-04-25 Illinois Tool Works Inc. Method and system using pre-qualified reference data in vibration system

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3855841A (en) 1973-02-23 1974-12-24 L Hunter Method of testing vehicle shock absorbers and apparatus therefor
US4061017A (en) 1975-11-17 1977-12-06 Time/Data Corporation Structural analysis system
US4480480A (en) 1981-05-18 1984-11-06 Scott Science & Technology, Inc. System for assessing the integrity of structural systems
GB2134286B (en) 1983-01-26 1986-05-14 Schlumberger Electronics Apparatus for and method of random vibration control
US4513622A (en) 1983-08-22 1985-04-30 Kazansky Aviatsionny Institut Imeni A. N. Tupoleva Method of forming random vibration spectrum and device therefor
US4602555A (en) 1984-02-01 1986-07-29 Mts Systems Corporation Preloaded table coupling
JP2681772B2 (ja) 1985-11-07 1997-11-26 株式会社豊田中央研究所 振動制御装置
JPS6452532A (en) * 1987-08-20 1989-02-28 Honda Motor Co Ltd Control circuit of vehicle cruising drive
US4989158A (en) 1988-12-15 1991-01-29 Schlumberger Technologies Limited Vibration control system
CA2031765C (en) * 1989-12-08 1996-02-20 Masahide Nomura Method and system for performing control conforming with characteristics of controlled system
JP2881873B2 (ja) * 1989-12-12 1999-04-12 三菱電機株式会社 デジタル適応制御装置
US5175678A (en) 1990-08-15 1992-12-29 Elsag International B.V. Method and procedure for neural control of dynamic processes
EP0507907B1 (en) * 1990-09-18 1999-01-13 Rodime PLC Digital servo control system for use in disk drives
JPH04149663A (ja) * 1990-10-09 1992-05-22 Fujitsu Ltd 逆モデル生成方法および該方法による制御システム
US5209661A (en) 1990-10-29 1993-05-11 Systems Control Technology, Inc. Motor control desired dynamic load of a simulating system and method
EP0681174B1 (en) 1991-02-06 1999-08-04 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Motor vehicle vibrating system
US5598076A (en) * 1991-12-09 1997-01-28 Siemens Aktiengesellschaft Process for optimizing control parameters for a system having an actual behavior depending on the control parameters
US5353207A (en) 1992-06-10 1994-10-04 Pavilion Technologies, Inc. Residual activation neural network
US5377307A (en) 1992-10-07 1994-12-27 Schlumberger Technology Corporation System and method of global optimization using artificial neural networks
US5339016A (en) 1993-01-14 1994-08-16 Mts Systems Corporation Crossover and spectral preemphasis networks for adaptive inverse control
JPH07175876A (ja) 1993-10-12 1995-07-14 At & T Corp ニューラルネットワークを用いたプロセスのフィードバックの制御方法とその装置
EP0663632B1 (de) 1994-01-17 1997-12-10 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Führung eines Prozesses
US5677609A (en) * 1994-07-28 1997-10-14 National Semiconductor Corporation Intelligent servomechanism controller
US5568404A (en) 1994-10-24 1996-10-22 Ford Motor Company Method and system for predicting sound pressure levels within a vehicle due to wind noise
US5729463A (en) 1995-09-01 1998-03-17 Ulsab Trust Designing and producing lightweight automobile bodies
US5908122A (en) * 1996-02-29 1999-06-01 Sandia Corporation Sway control method and system for rotary cranes
US5933345A (en) 1996-05-06 1999-08-03 Pavilion Technologies, Inc. Method and apparatus for dynamic and steady state modeling over a desired path between two end points
US5901072A (en) 1996-10-23 1999-05-04 Nelson Metal Products Corporation Method for incorporating boundary conditions into finite element analysis
US5949989A (en) 1997-06-27 1999-09-07 Chrysler Corporation Method of designing and developing engine induction systems which minimize engine source noise

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