As the technologies of electronic device have advanced these days, most of mechanical systems are designed with electronic control unit to take advantage of control parameter adaption to operating conditions and firmware flexibilities as well. On-board diagnosis, which detects the system malfunction and identifies potential source of error with its own diagnostic criteria, and fail-safe that can switch the mode of operation in view of recognized error characteristics enables easy maintenance and troubleshooting as well as system protection. This paper dealt with the development of diagnosis and fail-safe function for proportional flow control valve. All type of errors related to valve control system components are investigated and assigned to a specific hexadecimal codes. Cumulative error detection algorithm is applied in order for the sensitivity and reliability to be appropriate. Embedded simulator which runs simultaneously with system program provides the virtual error simulation environment for expeditious development of error detection algorithm. The diagnosis function was verified both with solenoid valve and embedded simulator test and it will enhance the valve control system monitoring function.
The field oriented control of induction motors is widely used in high performance applications. However, detuning caused by parameter disturbance still limits the performance of these drives. In order to accomplish variable speed operation, conventional PI-like controllers are commonly used. These controllers provide limited good Performance over a wide range of operation, even under ideal field oriented conditions. This paper is proposed model reference adaptive fuzzy control(MFC) and artificial neural network(ANN) based on the vector controlled induction motor drive system. Also, this paper is proposed control of speed and current using fuzzy adaption mechanism(FAM), MFC and estimation of speed using ANN. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system using FAM, MFC and ANN controller. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
무손실 오디오 부호화기에 있어서 선형예측기 및 이에 적합한 엔트로피 부호화기의 설계가 가장 중요한 부분이다. 본 논문에서는 공분산 방법에 콜레스키 분해를 이용하여 선형예측기의 계수를 계산하였고, 그 결과를 다항 예측기와 비교하여 예측 에러가 최소화되는 선형예측기를 선택하도록 하였다. 엔트로피 부호화기는 골롬-라이스 부호를 사용하였고, 골롬-라이스 부호화기의 매개변수를 계산하기 위해 블록기반 매개변수 예측 방법과 LOCO-I, RLGR의 순차 적응 방법을 적용하였다. 실험 결과 블록기반 매개변수 예측 방법과 제안 방식의 예측기를 이용하면 자기상관 방법과 레빈슨-더빈을 사용하는 FLAC 무손실 부호화기보다 $2.2879%{\sim}0.3413%$ 압축률이 향상되는 결과를 나타내었고, 제안 방식의 예측기와 LOCO-I 순차 적응 방법을 이용한 경우는 $2.2381%{\sim}0.0214%$ 압축률이 향상되는 결과를 나타내었다. 그러나 제안 방식의 예측기와 RLGR 순차 적응 방법을 이용한 경우는 특정 신호에서만 압축률이 향상되었다.
Kriging metamodel, as a flexible machine learning method for approximating deterministic analysis models of an engineering system, has been widely used for efficiently estimating slope reliability in recent years. However, the autocorrelation function (ACF), a key input to Kriging that affects the accuracy of reliability estimation, is usually selected based on empiricism. This paper proposes an adaption of the Kriging method, named as Genetic Algorithm optimized Whittle-Matérn Kriging (GAWMK), for addressing this issue. The non-classical two-parameter Whittle-Matérn (WM) function, which can represent different ACFs in the Matérn family by controlling a smoothness parameter, is adopted in GAWMK to avoid subjectively selecting ACFs. The genetic algorithm is used to optimize the WM model to adaptively select the optimal autocorrelation structure of the GAWMK model. Monte Carlo simulation is then performed based on GAWMK for a subsequent slope reliability analysis. Applications to one explicit analytical example and two slope examples are presented to illustrate and validate the proposed method. It is found that reliability results estimated by the Kriging models using randomly chosen ACFs might be biased. The proposed method performs reasonably well in slope reliability estimation.
본 연구의 목적은 현역 병사들의 군생활적응을 돕기 위한 기초 자료를 마련하고자 자아존중감, 대인관계불안, 우울이 군생활적응과 어떤 직 간접 관계를 가지고 있는지를 파악하였다. 연구대상은 현역병사 127명이며, 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 자아존중감이 높을수록 대인관계불안의 정도가 낮아지고, 우울의 정도도 낮아지는 것으로 나타났다. 그리고 자아존중감이 높을수록 군생활적응의 정도가 높아지는 것으로 나타났다. 대인관계불안이 클수록 군생활적응 정도가 낮아지고, 대인관계불안이 클수록 우울이 심해지는 것으로 나타났다. 자아존중감이 군생활적응에 간접적으로 영향을 미치고 있었는데, 그 사이를 매개하고 있는 변수가 대인관계불안임을 확인하였다. 이상과 같은 결과를 바탕으로 관련된 변수들의 직 간접 관계를 중심으로 군생활적응을 돕기 위한 논의와 제언을 하였다.
본 논문에서는 위치오차는 가공전 밀링베드를 수치제어 장치를 이용하여 가공 면에 수직한 방향으로 움직여 수치제어 장치인 스텝모우터의 분해능 한계 내에서 보정 하고 또한 공구휨에 상당하는 만큼 이 송속도를 더함으로써 제어하며, 파형오차는 이 송속도와 공구처짐 사이의 관계를 수정된 Taylor의 공구식으로 모형화하고 절삭공정중 이송속도를 적절히 조절하여 공구의 휨양을 제어함으로써 스텝모우터를 갖는 밀링머시 인에서 길이 508mm,두께 20mm의 두꺼운 철판을 평면절삭하는 경우 직진도오차를 최소 로 하는 GAC 방법을 개발하였다.측정은 밀링머시인 자체의 구조적, 동적변화나 절삭 조건의 변화, 공구의 재질 및 마멸상태의 변화, 공작물의 재질 변화등에 적응할 수 있 도록 Fig. 2에 보인 바와 같이 등간격으로 배열된 100개의 위치에서 가공후(post-pro- cess)측정을 통하여 취하였고, 절삭계수의 추정은 측정점을 각각 10개씩 10개의 구간 으로 묶어 각 구간에서의 계의 특성이 변하지 않는다는 가정하에서 계수를 지수가중 반복최소 자승(exponentially weighted recursive least squares, EWRLS)법을 이용하 여 추정하였고, 실제 절삭작업중 모델의 계수변화에 대한 사전 지식이 없이도 이들 계 수들을 보정시킴으로써 최적의 직진도를 얻을 수 있는 절삭조건을 제시하였다. 그리 고 이 방법의 도입으로 단일(SINGLE-PASS)밀링작업이 가능함을 보였고 또한 방법의 타 당성을 증명하기 위하여 여러 경우의 절삭상태에서 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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