In this paper, a real time implementation of selective harmonic elimination pulse width modulation (SHEPWM) using Real Coded Genetic Algorithm (RGA), Particle Swarm Optimization technique (PSO) and a new technique known as Linearization Method (LM) for Single Phase Matrix Converter (SPMC) is designed and discussed. In the proposed technique, the switching frequency is fixed and the optimum switching angles are obtained using simple mathematical calculations. A MATLAB simulation was carried out, and FFT analysis of the simulated output voltage waveform confirms the effectiveness of the proposed method. An experimental setup was also developed, and the switching angles and firing pulses are generated using Field Programmable Gate Array (FPGA) processor. The proposed method proves that it is much applicable in the industrial applications by virtue of its suitability in real time applications.
This paper deals with an implementation of NUBS interpolator and presents the process of its integration into PC-NC. For more accurate feed, NURBS algorithm is improved. Also, Evaluation of real time NURBS interpolator is provided to verify fred accuracy and geometrical accuracy of NURBS curve. NURBS machining of fee surface is simulated on the real time NC simulator so that machining time is compared to that of linear path machining.
An ECG data compression algorithM using max-min slope update is proposed and a real time 3 channel ECG transmission system is implemented using the proposed algorithm. In order to effectively compress ECG data, we compare a threshold value with the max-min slope difference (MMSD) which is updated at each sample values. If this MMSD value is smaller than the threshold value, then the data is compressed. Conversely, when the MMSD value is larger than threshold value, the data is transmitted after storing the value and the length between the data which is beyond previous threshold level. As a result, it can accurately compress both the region of QRS, P, and T wave that has fast-changing and the region of the base line that slope is changing slow. Therefore, it Is possible to enhance the compression rate and the percent roms difference. In addition, because of the simplicity, this algorithm is more suitable for real-time implementation.
This paper describes the design and implementation of a PC(personal computer) based open architecture machine tool controller. The hardware of open architecture CNC has generally a motion control board on a PC for controlling a servo motor. But this paper describes open architecture hardware that consists of a PC, a counter board a DAC board and a DIO board only. This makes it easy to generate CNC software module in a hardware-independent way. The proposed open architecture CNC software runs on the MS-Windows NT. The paper describes a method of con-trolling servo motors using a real-time timer of MS-Windows NT and a commercial real-time operating system on the MS-Windows. NT. An open and reconfigurable software module is made up of an object and an API(application programming interface). Using the object and the API a new CNC system can be quickly configured to control dif-ferent machine tools. The proposed open architecture CNC system is applied to 4-axis lettering center.
Robotic manipulators have become increasingly important in the field of flexible automation. High speed and high-precision trajectory tracking are indispensable capabilities for their versatile application. The need to meet demanding control requirement in increasingly complex dynamical control systems under significant uncertainties, leads toward design of intelligent manipulation robots. This paper presents a new approach to the design of neural control system using digital signal processors in order to improve the precision and robustness. The TMS32OC31 is used in implementing real time neural control to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In this control scheme, the networks introduced are neural nets with dynamic neurons, whose dynamics are distributed over all the, network nodes. The nets are trained by the distributed dynamic back propagation algorithm. The proposed neural network control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time, control. Performance of the neural controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.
This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.
This paper describes the design and implementation of a real-time, high-precision vision system and its application to SMT(surface mounting technology) automation. The vision system employs a 32 bit MC68030 as a main processor, and consists of image acquisition unit. DSP56001 DSP based vision processor, and several algorithmically dedicated hardware modules. The image acquisition unit provides 512*480*8 bit image for high-precision vision tasks. The DSP vision processor and hardware modules, such as histogram extractor and feature extractor, are designed for a real-time excution of vision algorithms. Especially, the implementation of multi-processing architecture based on DSP vision processors allows us to employ more sophisticated and flexible vision algorithms for real-time operation. The developed vision system is combined with an Adept Robot system to form a complete SMD system. It has been found that the vision guided SMD assembly system is able to provide a satisfactory performance for SND automation.
The development and implementation of a real-time, traffic adaptive control scheme based on fuzzy logic through Video Image Detector systems (VIDs) is presented. Through VIDs based image processing, fuzzy logic can be used for a real-time traffic adaptive signal control scheme. Fuzzy control logic allows linguistic and inexact traffic data to be manipulated as a useful tool in designing signal timing plans. The fuzzy logic has the ability to comprehend linguistic instructions and to generate control strategy based on a priori verbal communication. The implementation of fuzzy logic controller for a traffic network is introduced. Comparisons are made between implementations of the fuzzy logic controller and the actuated controller in an isolated intersection. The results obtained from the application of the fuzzy logic controller are also compared with those corresponding to a pretimed controller for the coordinated intersections. Simulation results from the comparisons indicate the performance of the system is between under the fuzzy logic controller. Integration of the aforementioned schemes into and ATMS framework will lead to real-time adjustment of the traffic control signals, resulting in significant reduction in traffic congestion.
This paper presents a new image cache algorithm for real-time implementation of high-resolution color image warping. The cache memory is divided into four cache memory modules for simultaneous readout of four input image pixels in consideration of the color filter array (CFA) pattern of an image sensor and CFA image warping. In addition, a pipeline structure from the cache memory to an interpolator is shown to guarantee the generation of an output image pixel at each system clock cycle. The proposed image cache algorithm is applied to an FPGA-based real-time color image warping, and experimental results are presented to show the validity of the proposed method.
The CRT monitor display system for SONAR signal that are commonly used in ships or naval vessels uses vector scanning method. Therefore the processing circuits of the system are complex. Also the purchase of parts is difficult as well as high-cost because the production had been shut down. FPGA-based embedded system is flexible to various digital applications because it can be able to simplify processing circuits and to make a easy customized design for end user, and it provides low-cost high-speed performance. In this paper, we describe an implementation of FPGA embedded system for real-time SONAR signal display using the triple buffering method to overcome some weakness of existing CRT system. Our system provides real-time acquisition and display capability of SONAR signal, and removes afterimage effect that is a critical problem of the system proposed in the preceding study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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