본 논문에서는 적응 제어 문제를 다루기 위해 CFCM 클러스터링과 퍼지 균등화 기법을 이용하여 새로운 적응 뉴로-퍼지 제어기를 설계하고자 한다. 먼저 오프라인에서 CFCM은 입력데이터의 성질과 출력 패턴의 성질까지도 고려한 퍼지 클러스터링 기법으로 적응 뉴로-퍼지 제어기의 구조동정을 수행한다. 파라미터 동정은 역전과 알고리즘과 RLSE(Recursive Least Square Estimate)을 이용한 하이브리드 학습을 수행한다. 온라인 학습에서는 시변특성으로 인해 전제부 및 결론부 파라미터를 실시간으로 계산된다. 시뮬레이션으로 온 라인 적응 뉴로-퍼지 제어 시스템의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도제어 시스템에 대해 다루고 전형적인 퍼지 제어기에 비해 오프 라인과 온 라인 설계 모두 좋은 성능을 보이고자 한다.
유비쿼터스 환경이 도래함에 따라 실외 환경에서의 위치 기반 서비스뿐만 아니라 실내 위치 기반 서비스의 요구가 증가되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 실내 환경에서 객체의 위치를 효과적으로 측위할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실내 환경에서 문제가 되는 비가시선 문제의 해결을 위해 비가시선 식별과 완화하는 기법을 도입했으며, 결과 데이터의 오류 데이터를 최소화하기 위해 잔여-가중치 알고리즘과 칼만 필터를 적용하여 위치 데이터를 보정하는 방법으로 위치 측위시 정확도를 향상시켰다. 마지막으로 제안된 실내 위치 측위 시스템의 성능을 검증하기 위해 기존의 대표적인 위치 척도인 삼각측량 기법과 제안한 위치 측위 시스템의 성능을 비교 및 분석한다.
A practical method of identifying the inertial parameters, viscous friction and Coulomb friction of a robot is presented. The parameters in the dynamic equations of a robot are obtained from the measurements of the command voltage and the joint position of the robot. First, a dynamic model of the integrated motor and manipulator is derived. An off line parameter identification procedure is developed and applied to the University of Minnesota Direct Drive Robot. To evaluate the accuracy of the parameters the dynamic tracking of robot was tested. The trajectory errors were significantly reduced when the identified dynamic parameters were used.
A practical method of identifying the inertial parameters, viscous friction and Coulomb friction of a robot is presented. The parameters in the dynamic equations of a robot are obtained from the measurements of the command voltage and the joint position of the robot. First, a dynamic model of the integrated system of the mainpulator and motor is derived. An off-line parameter identification procedure is developed and applied to the University of Minnesota Direct Drive Robot. To evaluate the accuracy of the parameters the dynamic tracking of the robot was tested. The trajectroy errors were significantly reduced when the identified dynamic parameters were used.
This paper introduces what calibration is and how it is operated. The steps of calibration methods are discussed, which are modeling, measurement, parameter identification and compensation. Using modified D-H model, a new algorithm for parameter identification is developed. This algorithm is very simple and applicable to off-line robot simulator.
The air-conditioner for railway vehicle should have vibration durability in order to operate normally in vehicle running situation. KS R 9144(vibration test methods for railway vehicle parts) is used to verify the vibration durability. The specifications of compressor, condenser and evaporator for air-conditioner in railway vehicle are standardized, but the shape and structure of pipe lines are not specified. Because the air-conditioner handler produces the pipe line arbitrarily, sometimes the pipe line is broken during the vibration durability test. In this research the cause identification and solution of pipe line breaking problem in during the vibration durability test were studied for air-conditioner of railway vehicle(diesel multiple unit). It was found that the natural frequency of pipe line is related to the pipe line breaking by experiment. A new pipe line shape was introduced by using FEA in order to avoid the resonance. The prototype new pipe line was applied to air-conditioner and the natural frequency was measured by experiment in order to verify the resonance avoidance. The vibration reduction of air-conditioner with new pipe line was reviewed by comparing to the air-conditioner with original one.
There are many researches to identify the rigid body properties from the mass-line obtained by impact hammer testing. The correct rigid body properties of the structure may be estimated if the mass-line of the structure could be obtained exactly. When the structure is mounted by elastic materials, the mass-line cannot be read correctly from the impulse response spectrum. The reason is due to the effects of rigid body modes of mounted structure. In this paper, the effects of rigid body modes of mounted structure to the mass-line are discussed and the method to remove these effects is also presented.
In this paper, we construct the on-line model structure for the nonlinear process systems using the adaptive fuzzy-neural network. Adaptive fuzzy-neural network usually consists of two distinct modifiable structure, with both, the premise and the consequent part. These two parts can be adapted by different optimization methods, which are the hybrid learning procedure combining gradient descent method and least square method. To achieve the on-line model structure, we use the recursive least square method for the consequent parameter identification of nonlinear process. We design the interface between PLC and main computer, and construct the monitoring and control simulator for the nonlinear process. The proposed on-line modeling to real process is carried out to obtain the effective and accurate results.
사용자 고유번호와 패스워드 기반의 사용자 인증 매커니즘을 수행하는 네트워크 시스템 환경에서는 스니퍼 프로그램 등을 이용하여 불법 도청함으로써 쉽게 사용자의 패스워드를 알아낼 수 있다. 이러한 불법적인 도청에 의한 패스워드 노출 문제를 해결하는 방법으로 일회용 패스워드, Challenge-Response 인증 방식이 유용하게 사용되며, 클라이언트/서버 환경에서는 별도 동기가 필요 없는 시간을 이용한 일회용 패스워드 방식이 특히 유용하게 사용될 수 있다. 안전성은 Square root problem에 기초를 두고 있고, 프리플레이 공격, 오프라인 사전적 공격 그리고 서버 등을 포함하여 지금까지 잘 알려진 공격들에 대해서 안전성을 높이기 위한 OPI(One Pass Identification)을 제안한다. OPI는 패스워드를 생성하는데 특별한 키를 생성할 필요가 없다는 것이다. OPI는 승인된 자를 확인된 데 걸리는 시간이 적게 소요되면서 뛰어났다.
Moving train load parameters, including train speed, axle spacing, gross train weight and axle weights, are identified based on strain-monitoring data. In this paper, according to influence line theory, the classic moving force identification method is enhanced to handle time-varying velocity of the train. First, the moments that the axles move through a set of fixed points are identified from a series of pulses extracted from the second derivative of the structural strain response. Subsequently, the train speed and axle spacing are identified. In addition, based on the fact that the integral area of the structural strain response is a constant under a unit force at a unit speed, the gross train weight can be obtained from the integral area of the measured strain response. Meanwhile, the corrected second derivative peak values, in which the effect of time-varying velocity is eliminated, are selected to distribute the gross train weight. Hence the axle weights could be identified. Afterwards, numerical simulations are employed to verify the proposed method and investigate the effect of the sampling frequency on the identification accuracy. Eventually, the method is verified using the real-time strain data of a continuous steel truss railway bridge. Results show that train speed, axle spacing and gross train weight can be accurately identified in the time domain. However, only the approximate values of the axle weights could be obtained with the updated method. The identified results can provide reliable reference for determining fatigue deterioration and predicting the remaining service life of railway bridges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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