Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.2
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pp.220-227
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1999
The position control accuracy of a robot arm is significantly deteriorated when a long slender arm robot is operated at a high speed. In this case, the robot arm needs to be modeled as a flexible structure, not a rigid one, and its control system needs to be designed with its elastic modes taken into account. In this paper, the vibration control scheme of a one-link flexible manipulator using adaptive input shaper in conjunction with PID controller is presented. The robot consists of a flexible arm manufactured with a thin aluminium plate, an AC servo motor with a harmonic drive for speed reduction, an optical encoder and an accelerometer. On-line identification of the vibration mode is done using the pruned decimation-in-time FFT algorithm to estimate the parameter of the input shaper. Experimental results of the flexible manipulator with a PID controller and input shaper are provided to show the effectiveness of the advocated controllers.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.05a
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pp.129-133
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2003
The work described in this paper deals with the proposed application of an Artificial Neural Network Model for the Advanced Pressurized Water Reactor APR-1400 transient identification. The approach adopted for testing the network take note of the expectation which should be fulfilled by a network for real-time application, like testing with data in on-line mode and use of actual or real-life patterns for training. The recall test performed demonstrates that use of neural network for transient identification is indeed an attractive preposition.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.39
no.4
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pp.414-422
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2002
In this paper, we propose a new method of adaptive neuro-fuzzy control using CFCM(Conditional Fuzzy c-means) clustering and fuzzy equalization method to deal with adaptive control problem. First, in the off-line design, CFCM clustering performs structure identification of adaptive neuro-fuzzy control with the homogeneous properties of the given input and output data. The parameter identification are established by hybrid learning using back-propagation algorithm and RLSE(Recursive Least Square Estimate). In the on-line design, the premise and consequent parameters are tuned to RLSE with forgetting factor due to a characteristic of time variant. Finally, we applied the proposed method to the water temperature control system and obtained better results than previous works such as fuzzy control.
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.
It can be explained by congruity theory as a process that consumers engage in a matching process to identify personal community that is congruent with their self-images to find the identification between the self and the personal community. Personal community cues that evoke certain images are viewed as activating similar beliefs about the self (e.g., high status). Individuals prompt a comparison process to determine whether the personal community and self-image are congruent and imagine prototypical users of the personal community and select ones that maximize similarity to their actual or desired self-concept. Identity is devided into personal identity and social identity. Consumers are likely to be influenced by both personal identity and social identity. In this article the influencing factors of the commitment to on-line personal community are explored by the sources of both personal identification and social identification. The results are as follows. The maintenance expression and enhancement expression of personal self influence the level of personal identification positively and the maintenance expression and enhancement expression of social self influence the level of social identification positively. The level of both social and personal identification positively influence the commitment to on-line personal community which gives positive responses to the source enterprise that allows the cyberspace and the other benefits to be used.
Purchasing behavior of brand clothes in internet shopping mall is largely used on the purpose of having a good quality of clothing, price advantage and shopping efficiency. This study aims to find out consumer's evaluation on the properties of brand clothes in internet shopping mall according to consumer's brand attitude(brand identification and brand pursue value). The influences consumers' evaluation of the properties of brand clothes on the purchase satisfaction and off-line brand image evaluation were also investigated. This study surveyed male and female consumers in their 20s~40s for empirical analysis in August 2011 who have purchased brand clothing through internet shopping malls. The survey was conducted on 254 subjects who were selected through online convenience sampling. Data were analyzed by using SPSS for Windows 12.0, and descriptive statistics, reliability analysis, factor analysis, and regression analysis were done as well. The results are as follows. First, it was identified that consumers' brand identification and brand pursue value had significant influence on the evaluation of physical, functional, and expressional product properties. Second, it was identified that consumers' evaluation on the brand clothing properties significantly influenced on internet purchase satisfaction and brand image evaluation. Especially, expressive property of brand clothes appeared to be the most influential factor on purchase satisfaction and brand image evaluation. The results of this study will help clothing companies with prestigious brand names to administer the product qualities with differentiation policy from off-line sales and satisfy the consumer needs in internet shopping, hence enhancing the brand image of the company.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1998.10a
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pp.54-59
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1998
In order to minimize straightness error of deflected shafts, a automatically bending process control system is designed, fabricated, and studied. The multi-step straightening process and the three-point bending process are developed for the geometric adaptive straightness control. Load-deflection relationship, on-line identification of variations of material properties, on-line springback prediction, and studied for the three-point bending processes. Selection of a loading point supporting condition are derved form fuzzy inference and fuzzy self-learning method in the multi-step straighternign process. Automatic straightening machine is fabricated by using the develped ideas. Validity of the proposed system si verified through experiments.
An adaptive on-line optimization method has been applied to test the ability to maximize the cellular productivity of a continuous methylotroph culture system which was simulated by a variable yield Monod-type model. Optimum dilution rate and productivity were successively obtained and maintained at all times by the algorithm that utilizes steepest descent technique as optimization method and recursive least-square method with forgetting factor as dynamic model identification.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.8
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pp.1332-1338
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1997
In the case of the transfer function for the secondary path is dependent on time, the on-line method which can model it is continuously must be applied to the active noise control technique. And the adaptive random noise technique among the on-line methods is effective in the narrow-band control. In this method, the signal to noise ratio between random noise for modeling and primary noise is low. Therefore, the estimations of transfer function will be prone to inaccuracies and the convergence time will be too long. Such imperfections will have an influence upon the performance of an active noise controller. In this study, t enhance the signal to noise ratio, the on-line method that is combined the conventional adaptive random noise technique and the adaptive line enhancer, is proposed. By using proposed on-line method, a rigorous system identification and control of primary noise have been implemented.
The Debao pony ear marginal tissue fibroblast cell line (NDPEM 2/2) was uccessfully established using either primary explant technique or collagenase technique. The characterizations of the cell line were identified as following: the cells were adherent and of density limitation; population doubling time (PDT) of cells made with the two techniques were 35.9 h and 48 h, respectively; chromosome analysis showed that the frequency of cell chromosome number to be 2n=64 was 91.3%-92.8%. Confirmed by isoenzyme analysis, this cell line had no cross- contamination. Tests for microbial contamination from bacteria, fungi, virus or mycoplasma were negative. This newly established cell line meets all the standard quality controls of ATCC. It will provide a precious genetic resource for the conservation of the Debao pony breed, as well as effective experimental material for genetic studies on Debao ponies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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