In this paper, an improved predictive functional control (PFC) scheme for permanent magnet synchronous motor (PMSM) control system is proposed, on account of the standard PFC method cannot provides a satisfying disturbance rejection performance in the case of strong disturbances. The PFC-based method is first introduced in the control design of speed loop, since the good tracking and robustness properties of the PFC heavily depend on the accuracy of the internal model of the plant. However, in orthodox design of prediction model based control method, disturbances are not considered in the prediction model as well as the control design. A minimum-order observer (MOO) is introduced to estimate the disturbances, which structure is simple and can be realized at a low computational load. This paper adopted the MOO to observe the load torque, and the observations are then fed back into PFC model to rebuild it when considering the influence of perturbation. Therefore, an improved PFC strategy with torque compensation, called the PFC+MOO method, is presented. The validity of the proposed method was tested via simulation and experiments. Excellent results were obtained with respect to the speed trajectory tracking, stability, and disturbance rejection.
A highly reliable safety class controller for NPPs (Nuclear Power Plants) is mandatory as even a minor malfunction can lead to disastrous consequences for people, the environment or the facility. In order to enhance the reliability of a safety class digital controller for NPPs, we employed a diversity approach, in which a PLC-type controller and a PLD-type controller are to be operated in parallel. We built and used structured testbenches based on the classes supported by UVM for functional verification of the PLD-type controller designed for NPPs. We incorporated a UVM register model into the testbenches in order to increase the controllability and the observability of the DUT(Device Under Test). With the increased testability, we could easily verify the datapaths between I/O ports and the register sets of the DUT, otherwise we had to perform black box tests for the datapaths, which is very cumbersome and time consuming. We were also able to perform constrained random verification very easily and systematically. From the study, we confirmed the various advantages of using the UVM register model in verification such as scalability, reusability and interoperability, and set some design guidelines for verification of the NPP controllers.
We consider the generalized autoregressive model with conditional heteroscedasticity process(GARCH). It is proved that if (equation omitted) β/sub i/ < 1, then there exists a unique invariant initial distribution for the Markov process emdedding the given GARCH process. Geometric ergodicity, functional central limit theorems, and a law of large numbers are also studied.
This paper presents musculotendon model to show the decline in muscle force during functional electrical stimulation (FES). It represent muscle activation and contraction concepts including muscle fatigue. A muscle fatigue term in activation dynamics as a function of the intracellular acidification and the pulsewidth of stimulation pulses change activation to decline muscle force. The computer simulation shows that muscle force decline in stimulation time.
In this paper, we present a SystemC model of a 32-Bit RISC core wi)ich is based on the ARMTTDMI architecture. The RISC core model was first modeled in C for architecture verification and then refined down to a level that allows concurrent behavior lot hardware timing using the SystcmC class library. It was driven in timed functional level that uses handshake protocol. It was compiled using standard C++ compiler. The functional simulation result was verified by comparing the contents of memory, the result of execution with the result from the ARMulator of ADS(Arm Developer Suite).
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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1998.10a
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pp.139-143
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1998
Applying design methodology, new type friction tester has been developed. Functional analysis has been executed and functional structure were constructed during the conceptual design. Optimal solution has been selected and a proto model has been manufactured according to the conceptual design. Using the proto model, experiments have been carried out and the test results were proved to be satisfied and reliable.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.32
no.3
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pp.524-531
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2012
Categorization is an important human function used to process different stimuli. It is also one of the most important factors affecting measurement of a person's classification ability. Explicit categorization, the representative system by which categorization ability is measured, can verbally describe the categorization rule. The purpose of this study was to develop a prediction model for categorization ability as it relates to the classification process of living organisms using fMRI. Fifty-five participants were divided into two groups: a model generation group, comprised of twenty-seven subjects, and a model verification group, made up of twenty-eight subjects. During prediction model generation, functional connectivity was used to analyze temporal correlations between brain activation regions. A classification ability quotient (CQ) was calculated to identify the verbal categorization ability distribution of each subject. Additionally, the connectivity coefficient (CC) was calculated to quantify the functional connectivity for each subject. Hence, it was possible to generate a prediction model through regression analysis based on participants' CQ and CC values. The resultant categorization ability regression model predictor was statistically significant; however, researchers proceeded to verify its predictive ability power. In order to verify the predictive power of the developed regression model, researchers used the regression model and subjects' CC values to predict CQ values for twenty-eight subjects. Correlation between the predicted CQ values and the observed CQ values was confirmed. Results of this study suggested that explicit categorization ability differs at the brain network level of individuals. Also, the finding suggested that differences in functional connectivity between individuals reflect differences in categorization ability. Last, researchers have provided a new method for predicting an individual's categorization ability by measuring brain activation.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.40
no.3
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pp.305-331
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2006
FRBR(Functional Requirements for Bibliographic Records) that is conceptual model of bibliographic universal is increased its value because of spreading digital libraries. This research investigates application strategies of the FRBR model, For the study 7 foreign application cases are analyzed. Especially focused on the reason of adoption and method of the entities in the first group of the FRBR model. The result of this research could be the basic resources for study and implementation of the FRBR Model.
In this paper we have considered a nonautonomous predator-prey model with discrete time delay due to gestation, in which there are two prey habitats linked by isotropic migration. One prey habitat contains a predator and the other (a refuge) does not. Here, we have established some sufficient conditions on the permanence of the system by using in-equality analytical technique. By Lyapunov functional method, we have also obtained some sufficient conditions for global asymptotic stability of this model. We have observed that the per capita migration rate among two prey habitats and the time delay has no effect on the permanence of the system but it has an effect on the global asymptotic stability of this model. The aim of the analysis of this model is to identify the parameters of interest for further study, with a view to informing and assisting policy-maker in targeting prevention and treatment resources for maximum effectiveness.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.4
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pp.76-84
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1993
In this thesis, general method using autoregressive model in the functional separation of the myoelectric signal of human arm movements are suggested. Covariance method and sequential least squares algorithm were used to determine the model parameters and the order of signal model to describe six arm movement patterns` the forearm flexion and extension, the wrist pronation and supination, rotation-in and rotation out. The confidence interval to classify the functions of arm movement was defined by the mean and standard deviation of total squares error. With the error signals of autoregressive(AR) model, the result showed that the highest success, rate was abtained in the case of 4th order, and success rate was decreased with increase of order. This technique might be applied to biomedical-and rehabilitation-engi-neering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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