This paper presents a study on successive approximation measurement of mechanical parameters for motor control system. At the first step of servo system installation, control system gain tuning is troublesome work. Recently, auto-tuning method of motion controller for motor drive system is based on parameter measurement and identification. On the case of first order mechanical system (mechanical parameters are modified by simple inertia and friction), it is necessary for good response to get the accurate measurement or identification of the mechanical parameters. In this paper, novel method applies the binary successive approximation measurement to the inertia and friction coefficient. Computer simulation and experiment for the proposed method will show verification of accuracy and usefulness.
The morphologies of the wear particles are directly indicative of wear process occuring in the machine. The analysis of wear particle morphology can therefore provide very early detection of a fault and can also ofen facilitate a dignosis. For this work, the neural network was applied to identify friction coefficient through four shape parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris generated from the machine. The averages of these parameters were used as inputs to the network. It is shown that collect identification of friction coefficient depends on the ranges of these shape parameters learned. The various kinds of the wear debris had a different pattern characteristics and recognized relation between the friction condition and materials very well by neural network. We discuss how the network determines difference in wear debris feature, and this approach can be applied for machine condition monitoring and fault diagnosis.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.12
no.5
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pp.53-58
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2003
Wear debris can be collected from the lubricants of operating machinery and its morphology is directly related to the fiction condition of the interacting materials from which the wear particles originated in lubricated machinery. But in order to predict and estimate working conditions, it is need to analyze the shape characteristics of wear debris and to identify. Therefore, if the shape characteristics of wear debris is identified by computer image analysis and the neural network, The four parameter (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris are used as inputs to the network and learned the friction. It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameters learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristic and recognized the friction condition and materials very well by neural network. We resented how the neural network recognize wear debris on driving condition.
In this study, two large pile load tests were performed in the deep sand gravel deposit of Nakdong river basin so that the characteristics of the load transfer was identified. The fully instrumented rectangular barrette pile in the size of $1.5\times3.0m$ and the circular bored pile of the diameter 1.5 m were placed into the ground below 50 m. Under the applied loads of 2,400 tonf and 4,000 tonf, the test results of the load transfer showed the portion of 83% and 93% of the applied loads on the barrette pile and the bored pile, respectively, were supported by the skin friction along the pile shaft. It was revealed that the most of these skin friction mobilized in sand layer underlying clay layer having N-value more than 30 and that the friction per unit area of the bored pile was larger than the friction of barrette pile. However, if embedded in the stiff sand graval layer, the both piles were proven to be sufficient for using as the friction piles.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.3
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pp.305-310
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2019
This paper proposes the method of exactly identifying both viscous and friction damping from free vibration response to SDOF structure. Both displacement and acceleration free vibration responses to SDOF system, in which both viscous and friction damping are considered as its damping mechanism, are discussed to verify the proposed method. The relationship for identifying both viscous and friction damping is derived from two consecutive amplitudes of displacement or acceleration peak response. The proposed method is verified through the numerical simulation for an assumed SDOF system consisting of mass, both viscous and friction damping and spring components.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.11
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pp.5194-5201
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2011
In this paper, an adaptive nonlinear friction compensation scheme for second-order nonlinear mechanical system with a partially known nonlinear dynamic friction is proposed to achieve asymptotic position and velocity tracking in the absence of disturbances and modeling errors. It is also shown that even with disturbances and modeling errors, in contrast to existing other adaptive control schemes, by proper adjustment of design parameters, reduced error bounds on position and velocity tracking can be achieved.
Structural identification via modal analysis in structural mechanics is gaining popularity in recent years, despite conceptual difficulties connected with its use. This paper is devoted to illustrate both the capabilities and the indeterminacy characterizing structural identification problems even in quite simple instances, as well as the cautions that should be accordingly adopted. In particular, we discuss an application of an identification technique of variational type, based on the measurement of eigenfrequencies and mode shapes, to a steel frame with friction joints under various assembling conditions. Experience has suggested, so as to restrict the indeterminacy frequently affecting identification issues, having resort to all the a priori acknowledged information on the system, to the symmetry and presence of structural elements with equal stiffness, to mention one example, and mindfully selecting the parameters to be identified. In addition, considering that the identification techniques have a local character and correspond to the updating of a preliminary model of the structure, it is important that the analytical model on the first attempt should be adequately accurate. Secondly, it has proved determinant to cross the results of the dynamic identification with tests of other typology, for instance, static tests, so as to fully understand the structural behavior and avoid the indeterminacy due to the nonuniqueness of the inverse problem.
Park, Jin-Hong;Lee, Jeong-Han;Yoo, Wan-Suk;Nho, Gyung-Hun;Chung, Bo-Sun
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.19
no.10
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pp.1034-1042
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2009
In this paper, the magic formula model was applied for a friction damper in a drum-type washing machine. To describe characteristics of the hysteretic damping force, Physical tests were first carried out to get experimental results using an MTS machine. Then, parameters for the magic formula model were determined from the experimental curves. The ADAMS and MATLAB programs were used for the multibody modeling of the damper and process for parameter identification. The model of drum-type washing machine was applied for a dynamic model of friction damper, in which the accuracy of the proposed damper model was verified.
Time-delay control with internal model (TDCIM) is the controller for robot manipulators that applies the time-delay estimation and the concept of internal model control (IMC). TDCIM is robust against unknown dynamics and non-linear friction like coulomb friction and static friction. It is simple and computationally efficient. This study presents the relationship between the discrete TDCIM and the discrete PID controller. The PID controller is the most popular control law in the real application. But often the PID controller can be difficult to achieve the desired level of control performance. The result in this study provides a good candidate solution to these situations.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.22
no.3
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pp.483-492
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1998
An inverse analysis been applied to obtain the flow stress of the material. In this method, a ring-shaped specimen is compressed between two flat tools. This procedure employs, as the object function of inverse analysis, the balance of measured loads and reaction forces calculated by using rigid-plastic finite element method. The balance is explicit scalar function of flow stress which is a function of some unknown constants. For minimizing the balance, Newton-Raphon scheme is used. The friction factor, m, between flat tools and the specimen is determined by using friction area-divided method. The proposed method allows an accurate identification by avoiding the usual assumptions made in order to convert experimental measures into stress-strain relation. In this paper, the proposed method is numerically tested. A commercial pure aluminum was selected, as an example, to apply the method and the results are compared with stress-strain relation obtained by experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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