The mechanical system of a drive can often be modeled as a two- or three-mass-system. The load is coupled to the driving motor by a shaft able to perform torsion oscillations. For the automatic tuning of the control, it is necessary to know the mathematical description of the system and the corresponding parameters. As the manpower and setup-time necessary during the commissioning of electrical drives are major cost factors, the development of self-operating identification strategies is a task worth pursuing. This paper presents an identification method which can be utilized for the assisted commissioning of electrical drives. The shaft assembly can be approximated as a two-mass non-rigid mechanical system with four parameters that have to be identified. The mathematical background for an identification procedure is developed and some important implementation issues are addressed. In order to avoid the excitation of the system with its natural resonance frequency, the frequency response can be obtained by exciting the system with a Pseudo Random Binary Signal (PRBS) and using the cross correlation function (CCF) and the auto correlation function (ACF). The reference torque is used as stimulation and the response is the mechanical speed. To determine the parameters, especially in advanced control schemes, a numerical algorithm with excellent convergence characteristics has also been used that can be implemented together with the proposed measurement procedure in order to assist the drive commissioning or to achieve an automatic setting of the control parameters. Simulations and experiments validate the efficiency and reliability of the identification procedure.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.1
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pp.80-88
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1994
In the automation of rigid parts mating process with the intelligent robots, Peg-In-Hole is the most available task since inserting is some analytic and needs suitable range of forces that can be controlled by induatrial manipulators. In this Peg-In-Hole process, it is very important to identify the contact state between tow parts, peg and hole, to build the strategies for robot motion that leads to avoid the jamming condition occurs during insertion process. In this paper, we adpopted 3 parameters for identification, lFzl, lFxy/Fzl, and lMxy/Fxyl, derived from axes value of Whitney's jamming diagram. Also, we defined the fuzzy membership functions for these parameters and developed the identification algorithm based on fuzzy inference method of max-product. As an experimental result, we obtained about 96% of identification ratio that could be raised up to industrial requirements by further research.
The 610 m high Canton Tower (formerly named Guangzhou New Television Tower) is currently considered as a benchmark problem for structural health monitoring (SHM) of high-rise slender structures. In the benchmark study task I, a set of 24-hour ambient vibration measurement data has been available for the output-only system identification study. In this paper, the vector autoregressive models (ARV) method is adopted in the operational modal analysis (OMA) for this TV tower. The identified natural frequencies, damping ratios and mode shapes are presented and compared with the available results from some other research groups which used different methods, e.g., the data-driven stochastic subspace identification (SSI-DATA) method, the enhanced frequency domain decomposition (EFDD) algorithm, and an improved modal identification method based on NExT-ERA technique. Furthermore, the environmental effects on the estimated modal parameters are also discussed.
Impact forces induced by external object collisions can cause serious damages to civil engineering structures. While accurate and prompt identification of such impact forces is a critical task in structural health monitoring, it is not readily feasible for civil structures because the force measurement is extremely challenging and the force location is unpredictable for full-scale field structures. This study proposes a novel approach for identification of impact force including its location and time history using a small number of multi-metric observations. The method combines an augmented Kalman filter (AKF) and Genetic algorithm for accurate identification of impact force. The location of impact force is statistically determined in the way to minimize the AKF response estimate error at measured locations and then time history of the impact force is accurately constructed by optimizing the error co-variances of AKF using Genetic algorithm. The efficacy of proposed approach is numerically demonstrated using a truss and a plate model considering the presence of modelling error and measurement noises.
Botrylloides violaceus is native to the Northwest Pacific, including Korea. This species has many color variations in alive condition and a variety of zooid compound forms, and therefore difficult to identification in the field survey. This is the first report of COI DNA barcodes of B. violaceus from Korea. The intra-specific pairwise distance between Korean and UK populations had ranged from 1.4% to 2.6%. The inter-specific variations between B. violaceus and other Botrylloides species were 21.0-36.8%. The new DNA barcodes for Korean B. violaceus may be helpful in the identification of colonial ascidians, which is a difficult task when based on morphological identification.
Background: The present study used magnetoencephalography (MEG) to investigate the neural substrates for modified version of Treisman's visual search task. Methods: Two volunteers who gave informed consent participated MEG experiment. One was 27- year old male and another was 24-year-old female. All were right handed. Experiment were performed using a 306-channel biomagnetometer (Neuromag LTD). There were three task conditions in this experiment. The first was searching an open circle among seven closed circles (open condition). The second was searching a closed circle among seven uni-directionally open circles (closed condition). And the third was searching a closed circle among seven eight-directionally open circles (random (closed) condition). In one run, participants performed one task condition so there were three runs in one session of experiment. During one session, 128 trials were performed during every three runs. One participant underwent one session of experiment. The participant pressed button when they found targets. Magnetic source localization images were generated using software programs that allowed for interactive identification of a common set of fiduciary points in the MRI and MEG coordinate frames. Results: In each participant we can found activations of anterior cingulate, primary visual and association cortices, posterior parietal cortex and brain areas in the vicinity of thalamus. Conclusions: we could find activations corresponding to anterior and posterior visual attention systems.
Purpose : The purpose of this study is to present the desirable level of home health care services by identifying the roles and activities by task of home health nursing specialists as well as to raise the level of professionalism in home health care services. Method : This is a methodological study. The roles and activities by task were identified through a review of literature and a state-of-the-practice survey, and were structured into a questionnaire after being reviewed and modified through a consensus of experts. The field survey was conducted on 136 home health nursing specialists at medical institutions, public health centers. public medical institutions, non-governmental organizations, and religious institutions in Seoul, Gyeonggi Province. Incheon, Busan, Daegu, and Gwanggju from June 4 to August 4. 2004. Seven roles. 34 tasks and 130 activities were identified in association with home health nursing specialists. Result : The roles of home health nursing specialists were identified as professional nursing service provider, advisor, educator, administrator, case manager, researcher and leader. Under these roles. 34 tasks and 134 task-specific activities were identified. Conclusion : The the roles and activities of home health nursing specialist identified in this study can be used in various home health care settings. These the roles and activities should provide the evaluation criteria of home health care services for institutions with existing home health care programs. An evaluation tool should be developed in order to ensure the hish quality of home health care services.
This study was conducted for raising the considering the dynamical context of mobile phone use environment in the mobile-phone research. For this I identified the characteristic of the mobile phone use. The first characteristic is that the mobile phone is the context sensitive device. Also, it reflects the user's life pattern because it is the very personal device. I defined the context of mobile phone use with the basis on this identification of those characteristics. I referenced the definition, 'situational context', defining the mobile phone use context. Also, I set up the research scope within the user task that is influential from the situational context, I named this kind of task as the 'contextual task'. I developed the Contextual Task Model in this study. I named the model as the 'ESR Model'. The reason that I developed this contextual task model is that this model can help novice designers and designers unfamiliar with an application domain understand the user behavior and user centered design. And also this model can be effective to communicate each other, I identified the user's contextual tasks three kinds of model. First, the Extend Model includes user tasks that related to extending from user physical working space to the virtual level. Second model is Synchronize Model, which includes issues that lesson the blocking when use several functions at a time or sequentially. Third model is Replace Model, which is come from the characteristic of user life pattern to use the mobile phone. Finally, I proposed an application of this model, CIQ. Through the process to make CIQ I proved the effectiveness of this ESR Model.
Kim, Min-Jung;Liu, Yi;Oh, Song Hee;Ahn, Hyo-Won;Kim, Seong-Hun;Nelson, Gerald
The korean journal of orthodontics
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v.51
no.2
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pp.77-85
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2021
Objective: To evaluate the accuracy of a multi-stage convolutional neural network (CNN) model-based automated identification system for posteroanterior (PA) cephalometric landmarks. Methods: The multi-stage CNN model was implemented with a personal computer. A total of 430 PA-cephalograms synthesized from cone-beam computed tomography scans (CBCT-PA) were selected as samples. Twenty-three landmarks used for Tweemac analysis were manually identified on all CBCT-PA images by a single examiner. Intra-examiner reproducibility was confirmed by repeating the identification on 85 randomly selected images, which were subsequently set as test data, with a two-week interval before training. For initial learning stage of the multi-stage CNN model, the data from 345 of 430 CBCT-PA images were used, after which the multi-stage CNN model was tested with previous 85 images. The first manual identification on these 85 images was set as a truth ground. The mean radial error (MRE) and successful detection rate (SDR) were calculated to evaluate the errors in manual identification and artificial intelligence (AI) prediction. Results: The AI showed an average MRE of 2.23 ± 2.02 mm with an SDR of 60.88% for errors of 2 mm or lower. However, in a comparison of the repetitive task, the AI predicted landmarks at the same position, while the MRE for the repeated manual identification was 1.31 ± 0.94 mm. Conclusions: Automated identification for CBCT-synthesized PA cephalometric landmarks did not sufficiently achieve the clinically favorable error range of less than 2 mm. However, AI landmark identification on PA cephalograms showed better consistency than manual identification.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.615-616
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2017
Recently, research are being conducted to provide an automated environment utilizing various sensors in a place where management is use. However, in an existing automation system environment because the measured sensor data is processed in a batch in the server, than the currently action task there arises a problem that a conflict occurs between task when a task that should operate preferentially occurs. In this paper, we propose a system that provides automation using Sensor Data Identification Algorithm to solve these problems. The algorithm distinguishes between real-time and non-real-time tasks and automatically control tasks what happens after priority is applied. Through this, it is expected that it can reduce manager intervention and reduce unnecessary work operation and power consumption and construct an efficient automation environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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