This study presents an online estimation of an excavator's rotational inertia by using recursive least square with forgetting. It is difficult to measure rotational inertia in real systems. Against this background, online estimation of rotational inertia is essential for improving safety and automation of construction equipment such as excavators because changes in inertial parameter impact dynamic characteristics. Regarding an excavator, rotational inertia for swing motion may change significantly according to working posture and digging conditions. Hence, rotational inertia estimation by predicting swing motion is critical for enhancing working safety and automation. Swing velocity and damping coefficient were used for rotational inertia estimation in this study. Updating rules are proposed for enhancing convergence performance by using the damping coefficient and forgetting factors. The proposed estimation algorithm uses three forgetting factors to estimate time-varying rotational inertia, damping coefficient, and torque with different variation rates. Rotational inertia in a typical working scenario was considered for reasonable performance evaluation. Three simulations were conducted by considering several digging conditions. Presented estimation results reveal the proposed estimation scheme is effective for estimating varying rotational inertia of the excavator.
MTG(Micro turbine generator) operating at 400,000 rpm is under development and the impact test rig to measure the dynamic stiffness and damping coefficient of air foil bearing for high speed rotor is presented in this study. The stiffness and damping coefficient of air foil bearing depending on the rotational speed can be measured easily and effectively by using the simple configuration of impact test rig which is composed of air gun, gap sensors and high speed motor. The estimation results of stiffness and dampling coefficient using least square estimation method is presented as well.
Pneumatic damping through a orifice type duct for OWC type wave energy device is studied experimentally. Forced oscillation tests are made to measure chamber pressure and velocity of air flaw through orifice. Pneumatic damping coefficient are deducted from the experimental research, and discussion are made far the influence of frequency, heave amplitude, and orifice size. Finally two formula are proposed for the estimation of non-dimensional pneumatic damping coefficient by regression analysis. The proposed formula proves to be a reliable method far practical application.
Estimation of damping ratio for vibration signals measured on the passenger car's seat is useful for the objective evaluation of impact harshness in car. The vibration signal is a transient signal represented by many coupled modes of suspension system. Wavelet transform automatically decouples these modes in the time-frequency domain. Damping ratios for decoupled modes are obtained by logarithmic treatment for the Wavelet transformed signal. The objective evaluation using Wavelet transform has been well corresponded with subjective evaluation done by skilled engineers.
Estimation of damping ratio for vibration signals measured on the passenger car's sear is useful for the objective evaluation of impact harshness in car. The vibratio signal is a transient signal represented by many coupled modes of suspension system. Wavelet transform automatically decouples these modes in the time-frequency domain. Damping ratios for decoupled modes are obtained by logarithmic treatment for the Wavelet transformed signal. The objective evaluation using Wavelet transform has been well corresponded with subjective evaluation done by skilled engineers.
Pneumatic damping through an orifice-type duct for an OWC-type wave energy device is studied experimentally. Forced oscillation tests are used to measure chamber pressure and velocity of air-flow through an orifice. Pneumatic damping coefficients are deducted from the experimental research, and the influence of frequency, heave amplitude, and orifice size are discussed. Finally, two formulas are proposed for the estimation of non-dimensional pneumatic damping coefficient by regression analysis. The proposed formula proves to be a reliable method for practical application.
This study proposes a fast estimation method of dynamic reliability indices or failure probability for SDOF structure subjected to earthquake excitations. The proposed estimation method attempts to derive coefficient function for correcting dynamic effects from static reliability analysis in order to estimate the dynamic reliability analysis results. For this purpose, a total of 60 cases of structures with various characteristics of natural frequency and damping ratio under various allowable limits were taken into account, and various types of approximation coefficient functions were considered as potential candidate models for dynamic effect correction. Each reliability index was computed by directly performing static and dynamic reliability analyses for the given 60 cases, and nonlinear curve fittings for potential candidate models were performed from the computed reliability index data. Then, the optimal estimation model was determined by evaluating the accuracy of the dynamic reliability analysis results estimated from each candidate model. Additional static and dynamic reliability analyses were performed for new models with different characteristics of natural frequency, damping ratio and allowable limit. From these results, the accuracy and numerical efficiency of the optimal estimation model were compared with the dynamic reliability analysis results. As a result, it was confirmed that the proposed model can be a very efficient tool of the dynamic reliability estimation for seismically excited SDOF structure since it can provide very fast and accurate reliability analysis results.
This paper presents a 1:25 multi-freedom aero-elastic model for a high lighting pole at the Zhoushan stadium. To validate the similarity characteristics of the model, a free vibration test was performed before the formal test. Beat phenomenon was found and eliminated by synthesis of vibration in the X and Y directions, and the damping ratio of the model was identified by the free decay method. The dynamic characteristics of the model were examined and compared with the real structure; the similarity results were favorable. From the test results, the major along-wind dynamic response was the first vibration component. The along-wind wind vibration coefficient was calculated by the China code and Eurocode. When the peak factor equaled 3.5, the coefficient calculated by the China code was close to the experimental result while Eurocode had a slight overestimation of the coefficient. The wind vibration coefficient during typhoon flow was analyzed, and a magnification factor was suggested in typhoon-prone areas. By analyzing the power spectrum of the dynamic cross-wind base shear force, it was found that a second-order vortex-excited resonance existed. The cross-wind response in the test was smaller than Eurocode estimation. The aerodynamic damping ratio was calculated by random decrement technique and the results showed that aerodynamic damping ratios were mostly positive at the design wind speed, which means that the wind-induced galloping phenomenon is predicted not to occur at design wind speeds.
This paper demonstrates that hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to structured system Identification of electro-hydraulic servo system. This algorithm are consist of a recurrent incremental credit assignment (ICRA) neural network and a genetic algorithm. The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and genetic algorithm produces new generation of model. We manufactured electro-hydraulic servo system and the hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to the task to find the parameter values(mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient) which minimize total square error.
This paper demonstrates that a modified hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to structured system identification of an electro-hydraulic servo system. This algorithm is consists of a recurrent incremental credit assignment(ICRA) neural network and a genetic algorithm. The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and genetic algorithm produces new generation of model. The modified hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to an electro-hydraulic servo system the task to find the parameter values such as mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient and disturbance, which minimizes the total square error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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