Background: Deficiencies in the ability to maintain balance are common in elderly. Augmented feedback such as knowledge of results (KR) can accelerate learning and mastering a motor skill in older people. Objects: We designed this study to examine whether one session of Wii-Fit game with self-regulated KR is effective for elderly people, and to compare the effect of two different timings of self-regulated KR conditions. Methods: Thirty-nine community-dwelling elders, not living in hospice care or a nursing home, participated in this study. During acquisition, two groups of volunteers were trained in 10 blocks of a dynamic balancing task under the following 2 conditions, respectively: (a) a pre-trial self-regulated KR ($n_1=18$), or (b) a post-trial self-regulated KR ($n_2=21$). Immediate retention tests and delayed retention tests of balancing performance were administered in 15 minutes and 24 hours following acquisition period, respectively. Results: In both groups, significant improvements of balancing performances scores were observed during the acquisition period. Regardless of the group, mean of balancing performance scores on retention tests were well-maintained from the final session. There were no significant differences between groups in balancing performance scores during the acquisition period (p>.05); however, the post-trial self-regulated KR group exhibited significantly higher balancing performance scores in both the immediate retention test and delayed retention test than that of the pre-trial self-regulated KR group (p<.05). Conclusion: Therefore, subjects who regulated their feedback after a dynamic balancing task, during the acquisition period, experienced more efficient motor learning during the retention period than did subjects who regulated their feedback before a dynamic balancing task. Accordingly, in case of presenting the KR of motor learning in clinical settings to elders who reduced dynamic balance abilities, the requesting time of KR is imperative according to self-estimation processes as well as types of KR and practice.
This paper presents Hybrid-PI controller of induction motor drive using fuzzy control. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness, fixed gain PI controller, Hybrid-PI controller proposes a new method based self tuning PI controller. Hybrid-PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of induction motor are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.54
no.8
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pp.395-401
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2005
This paper presents Hybrid PI(HBPI) controller of induction motor drive using fuzzy control. In general, PI controllers used in computer numerically controlled machines process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness of fixed gain PI controller, HBPI controller proposes a new method based self tuning PI controller. HBPI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of induction motor are presented to show the effectiveness of the proposed gam tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.51
no.12
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pp.691-696
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2002
This paper presents a neural network based self-tuning fuzzy PID control scheme with variable learning rate for induction motor speed control. When induction motor is continuously used long time, its electrical and mechanical Parameters will change, which degrade the Performance of PID controller considerably. This Paper re-analyzes the fuzzy controller as conventional PID controller structure, introduces a single neuron with a back-propagation learning algorithm to tune the control parameters, and proposes a variable learning rate to improve the control performance. Proposed scheme is simple in structure and computational burden is small. The simulation using Matlab/Simulink and the experiment using dSPACE(DS1102) board are performed to verify the effectiveness of the proposed scheme.
A sensorless control scheme for the switched reluctance motor (SRM) drive at speed control is presented in this paper. In this paper proposes a very simple method to estimate the rotor position of a switched reluctance motor. By on-line estimating the self-inductance of the motor, the rotor position of the SR motor is obtained, and a closed-loop drive system can be achieved. Proposed methods can easy implement to application with sensorless SR motor drive system. SR motor simulation executed with self inductance estimation and result represented.
This paper presents a DC servo motor controller using self-tuning PID algorithm, which can support Multi-processor for the real time processing. Computer simulation as well as experiment using Multi-processor(8088) are implemented with self-tuning PID algorithm. Presented algorithm is used to compare the performance of the controller with that of the classical PID controller through computer simulation and experiment. The result which use the Self-Tuning algorithm show that motor output follows the reference input trajectory fairly well inspite of load disturbances and parameter variations.
The control of the switched reluctance motor is usually on the inductance profiles as a function of position. In this paper, a control scheme to maximize the motor torque is proposed by determining optimal turn-off angle with a self-tuning control method.
The purpose of this study is to explore ways of improving the motor vehicles safety certification system in preparation for the deployment of Lv.4 or higher autonomous vehicles. In order to effectively achieve the objectives of this study, theoretical and empirical research methodologies were employed, including literature review of prior research, government-published data, etc.; comparative research on legislative cases of other countries regarding motor vehicles safety certification; historical and legal research on domestic systems; legal analysis to explore approaches for improvement, etc. Some argue that the type approval system is needed in preparation for deploying autonomous vehicles, but there are several limitations in moving to the type approval system from the self-certification system currently adopted in Korea. First, there is a possibility that the system may be in conflict with the Korea-U.S. MOU regarding Foreign Motor Vehicles (1988) and the Korea-U.S. FTA (2011); second, there is a risk of undermining the cause of the self-certification system, which is the autonomy of manufacturers; third, the boundary between autonomous vehicles and non-autonomous vehicles is unclear; and fourth, the type approval system may hinder technological competitiveness. On the other hand, considering that the Korea-U.S. FTA and the UNECE IWVTA recognize exceptions to deal with road safety and risks to human health or the environment, and have a pre-certification system for some auto parts such as pressure-resistant containers, it can be said that there is room to introduce the type approval system for supplementation purposes. To improve the motor vehicles safety certification system while ensuring the safety of autonomous vehicles of Lv.4 or higher, the targets of type approval should be defined and the criteria, procedures, etc. for type approval should be established. At the same time, the consistency between motor vehicle-related laws and harmonization with international standards need to be considered.
This paper has a control method proposed for the effective self-tuning fuzzy speed control based on neural network of the induction motor indirect vector control. The vector control of an induction motor provides the decoupled control of the rotor flux magnitude and the torque producing current to performance is desirable. But, the drive performance often degrades for the machine parameter variations and its condition give rise to coupling of flux and torque current. The fuzzy speed control of an induction motor has the robustness about machine parameter variations compared with conventional PID speed control in a way. That proved to be some waf from the true. The purpose of this paper is to improve the adaptation by offering self-turning function to fuzzy speed controller. In this paper, the adaptive mechanism of fuzzy speed control in used ANN(Artificial Neural Network) technique is applied in an IFO induction machine drive, such that the machine can follow a reference model (an ideal field oriented machine) to achieve desired speed. In this paper proved the self-turning method of fuzzy controller has the robustness about parameter variation and the wide range of adaptation by simulation.
The purpose of this study was to assess the effect of a group self exercise program in improving the quality of life regarding depression and the activities of daily living (ADL) of chronic stroke survivors, as well as the motor functions such as the 3 meter round walk, upper extremity function, and static balance. The subjects were 12 post-stroke ambulatory community center participants. All subjects participated in one 90 minute session per week for 7 weeks and received a home exercise program in every session. They had to record and submit an exercise check list. Quality of life was measured with the Beck depression inventory and the 8-Item Short-Form (SF-8). Motor functions were measured with the manual function test (MF'T), the kinesthetic ability trainer (KAT 3000), and the modified Barthel index. The level of depression decreased somewhat, but there were no significant differences after intervention. However, quality of life related health (SF-8) improved significant1y. There were significant improvements in the time for the 3 meter round walk, the functions of the affected upper extremities, and static balance and ADL (p<.05). The findings of this study suggest that a group self exercise program can improve quality of life related health and motor functions in stroke survivors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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