개요
독일 슈투트가르트 대학교는 독일 최고의 기술 대학 중 하나입니다. 슈투트가르트 스마트 센서 연구소의 대학원생인 Petros Mavridis는 최근 Liquid Instruments의 Moku:Pro 장치를 사용하여 전압 제어 발진기(VCO) 기반 핵 자기 공명(NMR) 프로토타입을 개발했습니다. Moku:Pro Liquid Instruments의 고급 연구 및 설계에 맞춰진 소프트웨어 정의 계측의 가장 정교한 플랫폼입니다. FPGA 기반 아키텍처를 통해 Moku:Pro는 연구, 설계 및 테스트에 사용할 수 있는 15개 이상의 임베디드 계측기를 제공할 수 있습니다. 다중 장비 모드(MiM) Moku:Pro는 사용자가 최대 4개의 악기를 손실 없는 상호 연결을 통해 동시에 결합할 수 있도록 지원합니다. Moku 클라우드 컴파일(MCC), 맞춤형 디지털 신호 처리 알고리즘 생성 및 배포를 위한 클라우드 기반 서비스입니다. MCC 사용자는 VHDL 코드 또는 MATLAB, Simulink®, HDLCoder와 같은 기타 도구로 알고리즘을 설계한 다음 이를 Moku에 배포하여 실시간으로 실행할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 Moku:Pro FPGA의 기능을 활용하여 맞춤형 디자인과 계측을 만들 수 있습니다.
과제
NMR은 비파괴적인 물질 이미징 방법으로, 화학 분야에서 분자 구조를 정밀하게 측정하는 데 필수적입니다. 의료 영상 기술, 특히 자기공명영상(MRI)은 오랫동안 NMR을 활용해 왔습니다. NMR은 암과 같은 이상 징후를 진단하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 NMR 분광기와 같은 NMR 기반 측정 장비는 고가이며 실험실 공간을 많이 차지하기 때문에 자금 지원이 풍부한 연구소나 병원 외에는 접근하기 어렵습니다. 기존 방식으로는 VCO 기반 NMR 기술을 연구하고 평가하는 데 상당한 시간과 자원이 소모되며, 모든 시스템을 직접 제작해야 합니다. 하지만 Moku:Pro 장비를 활용하여 시스템의 일부를 구현함으로써, Petros는 VCO 요소 및 관련 최적화에 집중할 수 있었습니다. 향후 연구진은 측정 속도를 높이고, 장비를 소형화하며, 재료 비용을 절감하는 것을 목표로 하고 있습니다. 기존의 송수신기 기반 NMR 장비는 데드 타임 없이 공명을 감지할 수 없기 때문에, 슈투트가르트 대학교 연구진은 VCO 기반 NMR과 같은 대안적인 NMR 방법의 효과를 연구하기 시작했습니다.
해법
Petros는 먼저 그림 1의 오른쪽 하단에 표시된 VCO 인쇄 회로 기판(PCB)을 설계하고 제조했습니다. 그는 이 VCO를 Moku:Pro와 함께 PLL(위상 고정 루프)의 일부로 활용했습니다. 락인 증폭기 — 위상 검출, 저역 통과 필터링 및 DC 오프셋을 수행한 반면 — 파형 발생기 정밀한 주파수 기준을 제공했습니다. 이를 구성하기 위해 그는 MiM에 장비를 배포했습니다(그림 2).
PLL을 튜닝하기 위해 페트로스와 그의 팀은 먼저 그림 2의 스위치를 열어둔 상태에서 Moku:Pro LIA 내에서 개방 루프 튜닝을 수행했습니다. 튜닝이 완료되면 스위치를 닫고 발진하는 오차 신호를 모니터링하여 실제 전압 튜닝 범위를 확인했습니다. 오실로스코프 프로브는 LIA 블록 다이어그램 내부를 가리키고 있어 믹서(그림 3)와 LIA(그림 4) 출력의 신호를 신속하게 분석할 수 있었습니다. 페트로스의 지도교수인 미할 케른 박사는 "디지털 계측기는 프로토타이핑에 매우 유용합니다."라고 말했습니다. "개별 부품으로 설계하고 시뮬레이션하고 PCB를 제작하고 주문하는 대신, 디지털 방식으로 슬라이더를 조작해 보면 바로 작동하는 것을 확인할 수 있습니다."
연속 기준 주파수로 PLL을 튜닝한 후, 페트로스는 펄스형 NMR을 고려하여 급격한 주파수 변화에 대한 PLL의 내성을 평가했습니다. 이를 위해 그는 Moku:Pro 파형 발생기의 교차 변조 기능을 사용했는데, 두 번째 채널에서 생성된 구형파가 주파수 변조된 기준 신호를 구동하는 방식입니다. 이 방법을 통해 페트로스는 펄스 작동 환경에서 PLL의 한계를 신속하게 테스트할 수 있었습니다. 테스트가 완료된 후, 페트로스는 Moku:Pro를 사용하여 진폭 고정 루프(ALL)로 설계를 최적화했습니다. ALL을 구현하기 위해 그는 맞춤형 VHDL 코드를 개발하고 클라우드 기반 MCC로 컴파일했습니다. 이 맞춤형 코드는 두 기간 동안 VCO의 최대 진폭을 계산했습니다. Moku 클라우드 컴파일을 사용하여 그는 이 프로그램을 Moku:Pro의 MiM 슬롯 중 하나에 배포했습니다. PID 컨트롤러 (그림 5). 이러한 계측기는 시스템을 원하는 작동 지점에서 벗어나게 하는 방해에도 불구하고 제어 오류를 6에 가깝게 유지하는 데 도움이 되었습니다. Moku:Pro를 사용하면 사용자가 MiM에서 XNUMX개의 계측기를 동시에 활용할 수 있으므로 팀은 PLL과 ALL을 디지털 방식으로 나란히 실행할 수 있었습니다(그림 XNUMX).
PID 컨트롤러의 전압 출력은 그림 7과 같이 전류 구동을 제공하기 위해 전압 제어 전류 소스로 구동되었습니다. Petros는 Ziegler-Nichols 방법과 Liquid Instruments의 예 CW(연속 파형) 및 펄스 작동 모두에 대해 PID 컨트롤러를 조정합니다.
PLL과 ALL을 구현한 후, 페트로스는 NMR 실험으로 넘어갔습니다. 그림 8에서 볼 수 있듯이, 그는 VCO PCB를 전자석 내부에 배치했습니다. VCO PCB를 더 자세히 분석하기 위해, 그는 Moku:Pro 디지털 필터 박스로 교체하여 튜닝 전압을 시스템에 통과시켰습니다. 페트로스는 "사용하는 것이 꽤 재미있었습니다."라고 말하며, "실시간으로 조정하는 것이 쉬웠습니다."라고 덧붙였습니다. 그런 다음 그는 이 신호를 외부 LIA에 입력하여 복조했습니다(그림 8 참조).
결과
슈투트가르트 대학교 연구진은 Moku:Pro를 사용하여 VCO PCB에 대한 광범위하고 반복적인 테스트를 수행한 결과, VCO 기반 NMR이 실현 가능하다는 것을 입증하여 의료 영상 분야에 수많은 발전을 가져올 가능성을 열었습니다. 페트로스의 설계와 Moku:Pro의 다중 기기 기능 덕분에 가능했던 이번 성공적인 테스트는 새로운 VCO:NMR 방법을 제시합니다. 페트로스는 "Moku:Pro는 사전 정의된 기기들을 제공할 뿐만 아니라 사용자가 프로그래밍 방식으로 확장할 수 있도록 지원하는 정교한 플랫폼입니다."라고 말했습니다. 페트로스는 향후 테스트 자동화 및 NMR 실험 가속화를 위해 Python API를 사용하여 더욱 복잡한 MCC 애플리케이션을 구현할 계획입니다. 페트로스와 그의 연구팀의 결과에 대한 자세한 내용은 Applied Magnetic Resonance에 게재된 논문에서 확인할 수 있습니다. 여기에서 확인하세요.
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각주
[1] P. Mavridis, “VCO 기반 NMR 구현”, 논문, 2022