In this study, Pasternak foundation model, which is a two parameter foundation model, is used to analyze the behavior of laterally loaded beams embedded in semi-infinite media. Total potential energy variation of the system is written to formulate the problem that yielded the required field equations and the boundary conditions. Shear force discontinuities are exposed within the boundary conditions by variational method and are validated by photo elastic experiments. Exact solution of the deflection of the beam is obtained. Both foundation parameters are obtained by self calibration for this particular problem and loading type in this study. It is shown that, like the first parameter k, the second foundation parameter G also depends not only on the material type but also on the geometry and the loading type of the system. On the other hand, surface deflection of the semi infinite media under singular loading is obtained and another method is proposed to determine the foundation parameters using the solution of this problem.
A number of techniques have been developed for estimation of speed or position in motor drives. The accuracy of these techniques is affected by the variation of motor parameters such as the stator resistance, stator inductance or torque constant. This paper is proposed a neural network based estimator for torque and stator resistance and adaptive fuzzy learning contrroller(AFLC) for speed control in IPMSM Drives. AFLC is chaged fuzzy rule base by rule base modifier for robust control of IPMSM. The neural weights are initially chosen randomly and a model reference algorithm adjusts those weights to give the optimum estimations. The neural network estimator is able to track the varying parameters quite accurately at different speeds with consistent performance. The neural network parameter estimator has been applied to slot and flux linkage torque ripple minimization of the IPMSM. The validity of the proposed parameter estimator and AFLC is confirmed by comparing to conventional algorithm.
This paper presents neural load disturbance observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator. As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is proposed. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is suggested to increase the performance of the load torque observer and main controller. The proposed estimator is combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
The brake judder comes from non-uniformities in the tire/wheel assembly caused by mechanical effects such as a brake torque variation (BTV). A disc thickness variation (DTV) related with the kinematic behavior of the disc was investigated a main source of BTV. In this study, a dynamic model with brake corner assembly of full vehicle using MSC.ADAMS was correlated by experiment of judder phenomenon. Judder was generated and correlated systematically by judder experiment in chassis and brake dynamometer from variation in the thickness of the disc. Also it has been found a judder transfer path and variation of the braking pressure. Through analysis of transfer function and movement of subsystem caused by BTV generation, design parameters have been found. Based on the results obtained from parameter study of suspension module, the effective design process and developed model with brake corner assembly was suggested for vibration reduction of steering wheel caused by the judder phenomenon.
Taguchi and VTA(variation Transmission Analysis) methods have been widely used recently as new methods for product design. In this study, Taguchi method using analysis of variance and VTA method using regression analysis are reviewed and compared with each other in terms of parameter design and tolerance design. In analysis of variance, variation of quality characteristics arises from noise factors, therefore the optimal levels of design factors are selected to minimize the effect of noise factors. n regression analysis, variation of quality characteristics arises from variation of each own design factors. As a method to reduce variation of these quality characteristics, sensitivity analysis was performed for each design factors. An example of calculating tolerance interval for the given defect rate in PPM is also introduced. Especially, the new method is suggested to increase the estimation accuracy of variation of quality characteristics through regression analysis.
This investigation is the result of the structural analysis by finite element method and test for considering stress distribution and stress concentration to be generated according to the change of attached shape and method of the bracket to pipe in welding structure. Generally, members that consist structures are subjected to various forces and are jointed each other with a number of bracket. In this case, circular pipe was adapted in order to weld these members easily and to study the optimal design which is used a beam with shape section as main components of the structure, According to attached shape and method, distributed stress on circular pipe is appeared so differently. This may result deeply effects with respect to thickness, material properties. So a study on attaching shape and method of bracket to circular pipe is needed. In this paper, to obtain the maximum equivalent stress or stress concentration was used experimental and F.E.M. analysis. First five parameter was defined with respect to attached a shape and method to circular pipe i.e. the variation of the attached area, the variation of the attached shape, the variation of the attached length, the variation of both directin angles, the variation of the upper angle. Afterward the experimental analysis was practiced as the variation of the both direction angel and the finite element analysis was practiced as each parameters. We can discover stress distribution and stress concentration according to the change of form of bracket. And the result can be referenced for a design of similar structure.
본 논문은 시스템의 불확실성과 외란의 불확실성에도 불구하고 원하는 시스템 성능을 만족할 수 있는 강인한 제어기 설계에 대하여 서술한다. QFT(Quantitative Feedback Theory)에 근거한 강인한 제어기 설계과정은 시스템 파라미터 변동과 설계사양을 고려하여 결정되는 템플레이트, 한계조건 그리고 루프형성을 거친다. 설계된 제어기의 성능을 입증하기 위해 파라미터 변동에 매우 민감하고, 비선형성이 강하며 불안정한 특성을 지닌 도립진자시스템에 대하여 적용한다. 설계된 제어기에 대한 시뮬레이션과 실험결과들은 파라메파 변동과 외란에 강인한 제어성능을 보인다.
This paper proposes the State-of-charge (SOC) estimator of a LiPB Battery using the Extended Kalman Filter (EKF). EKF can work properly only with an accurate model. Therefore, the high accuracy electrical battery model for EKF state is discussed in this paper, which is focused on high-capacity LiPB batteries. The battery model is extracted from a single cell of LiPB 40Ah, 3.7V. The dynamic behavior of single cell battery is modeled using a bulk capacitance, two series RC networks, and a series resistance. The bulk capacitance voltage represents the Open Circuit Voltage (OCV) of battery and other components represent the transient response of battery voltage. The experimental results show the strong relationship between OCV and SOC without any dependency on the current rates. Therefore, EKF is proposed to work by estimating OCV, and then is converted it to SOC. EKF is tested with the experimental data. To increase the estimation accuracy, EKF is improved with a single dominant varying parameter of bulk capacitance which follows the SOC value. Full region of SOC test is done to verify the effectiveness of EKF algorithm. The test results show the error of estimation can be reduced up to max 5%SOC.
본 연구는 부하변동이 잦은 유도 전동기 속도제어 시스템에 적합한 신경망 알고리즘을 제안하고 구현을 위한 실제적인 파라미터 추정방법을 제안한다. 전동기 파라미터의 적응추정을 위하여 역전파 신경망 알고리즘을 도입한다. 기준 상태변수와 실제 상태변수와의 오차가 역전파되어 전동기 파라미터를 추정한다. 이의 구현을 위해 고속 연산 신호처리용 프로세서인 TMS320C25를 이용한 제어 시스템을 구성한다. 제어시스템은 알고리즘의 적용이 용이하도록 PC에 기초한 DSP제어 시스템으로 설계 제작한다. 시뮬레이션과 실험을 통하여, 본 연구의 신경망 제어 시스템이 부하변동에 강인한 구조를 갖고 있으며 유도전동기 제어에 실제적 구현이 가능함을 입증한다.
The gains fur NC controller parameter are fixed when the controller is combined with a machine. However, the characteristics of controller could be changed as it has being used by the machine or other environmental conditions. Those result in that the tool positioning accuracy is influenced. The loading torque in servo motor influences on the tool positioning accuracy and it is controlled by the parameter gains. It is required to analyze the torque variation with angular positioning accuracy of the servo motor. This study focus on a measuring method and device for verifying angular positioning accuracy of NC servo motor. We used a high resolution An converter for acquiring analogue signal of rotary encoder in servo motor. The positional accuracy for a nominal tool path, which is generated by the combination of axial movements (X,Y,Z), is analyzed with the servo motor torque. The current variation signal is acquired at the power line using a hall sensor and converted to the loading torque of servo motor. The method of measurement and analysis proposed in this study will be used for determining the gains of parameter in NC controller. This gain tuning is also necessary when the controller is set up at a machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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