ABS(Anti-lock Braking System) is a device which prevents the lock-up of car wheels during emergency braking. It helps to maintain the steerability since the tire-road slip is controlled in an acceptable range. By maintaining the maximal frictional force during braking. ABS can reduce the braking distance. Recently, ABS is accepted as a standard equipment in vehicles, especially in commercial vehicles(bus and trucks). Commercial vehicles mostly use pneumatic pressure for braking. In this paper, ECU(Electronic Control Unit) for the anti-lock braking system of a commercial vehicle which is equipped with a full-air brake system and its control algorithms are presented.
ABS(Antilock Brake System) prevents the wheels from "locking" and improve "handling" during braking. Currently, safety and environmental issues are a major concern in the automotive industry. ABS has become the vital brake system. ABS is composed of sensors for wheel speed, a pressure modulator for controlling the brake pressures in the wheel brake cylinders, and an electronic control unit(ECU) which evaluates the signals from the wheel speed sensors and converts these to commands to control the pressure of modulator. In this paper, ECU developed for commercial vehicles is described. Detection of wheel slip, control algorithms of ABS, and diagnosis method of ECU are presented.
Kim, Yunyoung;Masahiro Toyosada;Koji Gotoh;Park, Jewoong
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.106.4-106
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2001
The current research field to find near-optimum solutions explores in a small population, which is coined as Micro-Genetic Algorithms (${\mu}$GAs), with some genetic operators. Just as in the Simple-Genetic Algorithms (SGAs), the ${\mu}$GAs work with encoding population and are implemented serially. The major difference between SGAs and ${\mu}$GAs is how to make reproductive plan for more better searching strategy due to the population choice. This paper is conducted to implement ${\mu}$GAs in order to achieve fast searching for more better evolution and associated cost evaluation in global solution space. To achieve this implementation, the Air-Borne Selection (ABS) for a new reproductive plan is developed as new strategic conception for ${\mu}$GAs. In this paper, it is shown that the ${\mu}$GAs implementation reaches a near-optimal region much earlier than the SGAs implementation. The superior ...
본 논문에서는 이기종 네트워크의 QoS 성능 향상을 위한 멀티 셀 스케줄링을 제안한다. 제안된 알고리즘 구현을 위하여 UE 처리량에 미치는 영향을 인식하고자 분산형 구조의 매크로-피코 배치 시나리오와 중앙 집중식 구조의 매크로-RRH 배치 시나리오를 제안하여 이기종 네트워크 시스템을 구성한다. 제안되는 시스템의 간섭완화를 위해 선택적 서브프레임을 적용하고 각 서브프레임 기간의 CQI 측정을 통하여 시스템 상황에 따른 제약조건을 측정하며, 시스템의 단순화를 위해서 동일한 ABS를 적용하여 뮤팅 패턴을 가정한다. ABS를 이용하는 것은 전송시간 구간의 일부를 매크로 셀이 전송하지 않게 설정하고 이 구간에서 피코 셀에서만 전송하도록 설정하기 위한 것이다.
음질 분석에 매우 유용한 Multi-Dimensional Voice Program (MDVP), Praat, Time-Frequency Analysis software (TF32)는 각각의 음향학적 검사에 사용된 알고리즘 차이로 인해 그 측정치에 차이가 있을 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 각각의 음향학적 검사 도구로 음성 측정치를 비교 분석하여 분석 도구에 따른 음향학적 검사 변수의 차이를 살펴보고자 하였다. 정상 성인 총 35명 (남성 19명, 여성 16명)을 대상으로 모음 /아/를 수집한 후, 동일한 음성을 MDVP, Praat, TF32 각각의 음향학적 검사 도구로 분석하였다. 그 결과 jitter 변수(J local, J abs, J rap, J ppq), shimmer 변수(S local, S dB, S apq), noise-to-harmonics ratio (NHR) 평균의 경우, 남성과 여성 모두 MDVP보다 Praat의 수치가 통계적으로 유의하게 낮았다(p<.01). 또한 J local, J abs, S local 평균의 경우, 남성과 여성 모두 MDVP, Praat, TF32 순으로 통계적으로 유의하게 낮아졌다. 결론적으로 각 음향학적 검사 도구에 사용된 알고리즘 차이로 인해 도구 간의 측정치에 차이가 있었다. 그러므로 임상가들이 임상현장에서 각각의 음향학적 검사 도구를 사용할 때 각 도구의 알고리즘에 대해 이해한 후 병적 음성을 분석하는 것이 중요할 것이다.
This paper treats the problem of estimating the longitudinal velocity of a braking vehicle using measurements from an accelerometer and wheel speed data from standard anti-lock braking wheel speed sensors. We develop and experimentally test three velocity estimation algorithms of increasing complexity. The algorithm that works the best gives peak errors of less than 3 percent even when the accelerometer signal is significantly biased.
In this paper, optimization of cylindrical shells under external pressure to minimize its weight has been studied. Buckling equations are based on standard of ABS underwater vehicles. Dimension and type of circumferential stiffeners, and its distance from each other are assumed as variables of optimization problem. Considering the extent of these variables, genetic algorithms have been used for optimization. To study the effect of hydrostatic pressure on the shell and its fabrication according to the existing standards, geometrical and construction as well as stress and buckling constraints have been used in optimization algorithm and also penalty functions are applied to eliminate weak model. Finally, the best model which has the minimum weight considering the applied pressure has been presented.
This paper deals with the algorithm of estimating the longitudinal speed of a braking vehicle using measurements from an accelerometer and a standard wheel speed sensor. We evolve speed estimation algorithms of increasing complexity and accuracy on the basis of experimental tests. A final speed estimation algorithm based on a Kalman filtering is developed to reduce measurement noise of the wheel speed sensor, error of the tire radius, and accelerometer bias. This developed algorithm can give peak errors of less than 3 percent even when the accelerometer signal is significantly biased.
The demands for vehicle safety systems such as ABS and ESC have been increased. Accurate vehicle state estimation is required to realized the abovementioned systems and tire-friction coefficient is crucial information. Estimation of lateral tire-road friction coefficient using pneumatic trail information is mainly dealt in this paper. Pneumatic trail shows unique characteristics according to the wheel side slip angle and these property is highly sensitive to vehicle lateral motion. The proposed algorithm minimizes the use of conventional tire models such as magic formula, brushed tire model and Dugoff tire model. The pure side slip maneuver, which means no longitudinal dynamics, is assumed to achieve the ultimate goal of this paper. A simulation verification using Carsim and Simulink is performed and the results show the feasibility of the proposed algorithms.
본 연구에서는 레이저유도붕괴분광(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks, RBFNNs) 분류기 설계방법론을 개발하고 실제 폐소형가전제품의 플라스틱 분류 시스템에 적용하였다. ABS, PP, PS와 같은 검정색 플라스틱을 구별하기 위해, 지능형 알고리즘 중 하나인 방사형 기저함수 신경회로망 분류기를 설계하였다. 획득한 입력변수는 주성분 분석법(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하여 축소시켰으며, 군집화기법 중 하나인 K-means 클러스터링 방법을 이용해 여러 그룹으로 분할하였다. 전체 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터를 4:1의 비율로 나누었으며, 제안된 분류기의 성능 및 신뢰도를 평가하기 위하여 5-FCV(5-Fold Cross Validation) 기법을 사용하였다. 입력변수와 클러스터의 개수가 각각 5개인 경우, 제안된 분류기의 분류 성능은 96.78%로 나타났다. 또한, 제안된 분류기는 다른 분류기들과 비교하였을 경우 분류 성능의 관점에서 우수성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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