The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.60
no.2
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pp.82-90
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2011
The small precision spindle motors in the high value-added products including the visible home appliances such as DLP projector require not only the energy conversion devices but also high efficiency, low vibration and sound operation. However, the spindle motors using the conventional ball bearing and sintered porous metal bearing have following problems, respectively: the vibration by the irregularity of balls and the short motor life cycle by the ball's abrasion and higher sound noises by dry contact between shaft and sleeve. In this paper, it is proposed that the spindle motor with a fluid dynamic bearing is suitable for the motor to drive the color wheel of the DLP(digital lightening processor) in the visible home appliances. The proposed spindle motor is composed of the fluid dynamic bearing with both the radial force and the thrust force. The fluid dynamic bearing is solved by the finite element analysis of the mechanical field with the Reynolds equations. The magnetic part of spindle motor, which is a type of Brushless DC Motor, is designed by the electro-magnetic field analysis coupled with the Maxwell equation. And the load capacity and the friction loss of fluid dynamic bearing are analyzed to bearing clearance variation by the fabrication error in designed motor. The design of the proposed motor is implemented by the load torque caused by the eccentricity and the unbalance of the fluid dynamic bearing when the motors are fabricated in error. The prototype of the motor with the fluid dynamic bearing is manufactured, and experiment results show the vibration, sound, and phase current at no load and color wheel load of the motors in comparison. The high performance characteristics with the low vibration, the low acoustic noise and the optimal mechanical structure are verified by the experimental results.
This paper investigates the impact of the forecast error on performance of a reservoir system for hydropower production. Forecast error is measured as th Root Mean Square Error (RMSE) and parametrically varied within a Generalized Maintenance Of Variance Extension (GMOVE) procedure. A set of transition probabilities are calculated as a function of the RMSE of the GMOVE procedure and then incorporated into a Bayesian Stochastic Dynamic Programming model which derives monthly operating policies and assesses their performance. As a case study, the proposed methodology is applied to the Skagit Hydropower System (SHS) in Washington state. The results show that the system performance is a nonlinear function of RMSE and therefor suggested that continued improvements in the current forecast accuracy correspond to gradually greater increase in performance of the SHS.
This paper proposes the used of genetic algorithm for optimizing PI controller and describes the dynamic modeling simulation for the permanent magnet synchronous motor driven by simplified vector control with the aid of MATLAB-Simulink environment. Furthermore, three kinds of error criterion minimization, integral absolute error, integral square error, and integral time absolute error, are used as objective function in the genetic algorithm. The modeling procedures and simulation results are described and presented in this paper. Computer simulation results indicate that the genetic algorithm was able to optimize the PI controller and gives good control performance of the system. Moreover, simplified vector control on permanent magnet synchronous motor does not need to regulate the direct axis component current. This makes simplified vector control of the permanent magnet synchronous motor very useful for some special applications that need simple control structure and low cost performance.
Park, Ju-Won;Kim, Eunhye;Yeom, Jaekeun;Kim, Sungho
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.2
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pp.129-137
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2016
To identify the cause of the error and maintain the health of system, an administrator usually analyzes event log data since it contains useful information to infer the cause of the error. However, because today's systems are huge and complex, it is almost impossible for administrators to manually analyze event log files to identify the cause of an error. In particular, as OpenStack, which is being widely used as cloud management system, operates with various service modules being linked to multiple servers, it is hard to access each node and analyze event log messages for each service module in the case of an error. For this, in this paper, we propose a novel message-based log analysis method that enables the administrator to find the cause of an error quickly. Specifically, the proposed method 1) consolidates event log data generated from system level and application service level, 2) clusters the consolidated data based on messages, and 3) analyzes interrelations among message groups in order to promptly identify the cause of a system error. This study has great significance in the following three aspects. First, the root cause of the error can be identified by collecting event logs of both system level and application service level and analyzing interrelations among the logs. Second, administrators do not need to classify messages for training since unsupervised learning of event log messages is applied. Third, using Dynamic Time Warping, an algorithm for measuring similarity of dynamic patterns over time increases accuracy of analysis on patterns generated from distributed system in which time synchronization is not exactly consistent.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.1945-1950
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2000
When one build a building that posses Precison production process to be sensitive to vibration and SMD to procuce a large dynamic force, how do one predict & answer vibration control problem at building structure design at first stage, That is a question. It has tried to predict dynamic response and establish answering about global or local dynamic problem in building using experimental and analysis method. One of such a try, it be proposed Semi-Empirial Method that reduce error element of input information about dynamic analysis using dynamic experimental study and measurement data in the basis of real-structure. In this paper, the dynamic response problem about RC-structure building that will be set-up SMD produce large transient dynamic force using Semi-Empirical Method.
In tihs paper, an acceleratiion transformation algorithm which compensates the sculling error is proposed for strapdown inertial navigation system. The algorithm utilize the corss-product of the acceleromenter outputs and gyro outputs to keep the accuracy of the vehicle velocity under high frequency dynamic motion. From the error analysis of the algorithm, it is shown that the magnitude of estimation error is reduced by four orders.
This paper presents adaptive control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller Fuzzy logic is control incorrect system without correct mathematical modeling. And, neural network has learning ability, error interpolation ability of information distributed data processing, robustness for distortion and adaptive ability. To reduce the number of fuzzy rules of the FLS(fuzzy logic system), we consider the properties of robot dynamic. In fuzzy logic, speciality and optimization of rule-base creation using learning ability of neural network. This paper presents control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller. In proposed controller, fuzzy input is trajectory following error and trajectory following error differential ...
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.04a
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pp.603-607
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1995
Static and dynamic response of a mechanical system can be easily and readily obtained using an approximate method such as the Finite Element Method. However, FE solution cannot be totally trusted, since there are many numerical uncertainies inherent in an FE analysis. FE solution error can be estimated based on FE analysis result. Error estimator shows the quality of the FE solution, and helps FE users to enhance the accuracy of the FE solution.
Due to various types of errors added to dynamic weight measurement data, proper methods to reduce measurement errors are required to produce reliable weights. It is very difficult to reduce the measurement error due to excessive oscillation of the system. To cope with parasitic types of errors in real systems, information provided by the photo sensors are utilized and combined in such a way to reduce the measurement errors of load cells. In addition to four channels of load cells from a model trailer, photo sensors are used to obtain the information to compensate the error induced from vertical movement of the vehicle due to the variation of ground level. A model trailer system is run to verify the effectiveness of the proposed method to reduce noise of dynamic weight measurements.
In this paper, we design a flight controller using a dynamic compensator for a small unmanned aerial vehicle. The proposed method ensures flight stability during altitude holding and waypoints passing by improving the transient response and steady state error. The control system consists of dual feedback loops with an inner loop and a outer loop. The inner loop has a PD controller to improves the transient response and the outer loop has a dynamic compensator to reduce overshoot in the transient response and improve the steady state error. The performance of the proposed method is evaluated by flight test on a small UAV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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