This research is concerned with the development of a real-time adaptive PPF controller for the active vibration suppression of smart structure. In general, the tuning of the PPF controller is carried out off-line. In this research, the real-time learning algorithm is developed to find the optimal filter frequency of the PPF controller in real time and the efficacy of the algorithm is proved by implementing it in real time. To this end, the adaptive algorithm is developed by applying the gradient descent method to the predefined performance index, which is similar to the method used popularly in the optimization and neural network controller design. The experiment was carried out to verify the validity of the adaptive PPF controller developed in this research. The experimental results showed that adaptive PPF controller is effective for active vibration control of the structure which is excited by either impact or harmonic disturbance. The filter frequency of the PPF controller is tuned in a very short period of time thus proving the efficiency of the adaptive PPF controller.
The researcher set up multiple sensor units on the road slope such as national highway and highway where there is a possibility of loss, and using the acceleration sensor built into the sensor unit the researcher will sense whether the inclination of the road slope occur in real time, and Based on the sensed data, the researcher tries to implement a system that detects collapse of road slope and dangerous situation. In the experiment of measuring the error between the actual measurement time and the judgment time of the monitoring system when judging the warning of the sensor and falling rock detection by using the acceleration sensor, the error between measurement time and the judgment time at the sensor warning was 0.34 seconds on average, and an error between measurement time and judgment time at falling rock detection was 0.21 seconds on average. The error is relatively small, the accuracy is high, and thus the change of the slope can be clearly judged.
기존의 Best-effort 응용을 위한 디스크 스케줄링 기법들은 멀티미디어 객체의 실시간성을 만족하지 못하며, 실시간 응용을 위한 디스크 스케줄링 기법들은 시스템의 처리율을 만족시키지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 범용 운영체제에서 멀티미디어 객체의 주기적인 연성 실시간 요구와 비 실시간 서비스를 동시에 만족시키는 2 단계 디스크 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간 요구와 비 실시간 요구에 적절한 가중치를 부여하는 라운드로빈 기법에 기초하고 있다. 리눅스 커널에서의 실험 결과 실시간 태스크와 비 실시간 태스크 사이의 공정성이 보장됨을 확인하였다.
본 논문에서는 높은 대역폭과 안정성을 제공하는 DCS용 통신망의 구조를 제시하고 성능을 해석한다. 본 논문에서 제시하는 DCS용 통신망은 DCS 통신망에서 널리 사용되는 리플렉티브 메모리 (Reflective Memory) 구조를 채용하며, 이에 따라 링형 토폴로지를 가진다 물리계층으로 사무용 및 산업용으로 널리 쓰이고 있는 패스트 이더넷(Fast Ethernet)물리 매체를 사용하여 100 Mbps의 대역폭을 가지고, 링형 토폴로지가 가지는 단점인 각 노드에서의 시간 지연을 줄이기 위해 RED(Ring Enhancement Device)라는 장치를 고안하여 사용한다. 본 논문에서 소개하는 DCS용 통신망을 ERCNet(Ethernet based Real-time Control Network)이라고 명명하며, ERCNet의 구조와 동작에 대해 설명한다. ERCNet의 통신 성능에 대한 수학적 해석을 수행하고 개발된 ERCNet을 이용한 실험을 통하여 해석 결과의 정확성과 통신망 성능을 검증한다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.346-349
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1996
In this paper development of a CAD of control systems is introduced which enables us to do not only analysis of control systems, design of controllers but also real-time implementation of controllers. By utilizing this software, the control engineer is able to repeat the procedure of modification of controllers and experiments without recompile to attain better performance. The software also offers the facility to update the parameters of controllers without stopping real-time control, which helps on-line tuning of controllers. If some parameters of the controller is changed on-line, the control input may change discontinuously. It has serious effect on the control systems. A method for on-line tuning of state feedback controller with state observer is proposed and verified through the experiment with an inverted pendulum.
실시간 영상에서 사람의 얼굴 검출은 얼굴 인식분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부 색상과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 및 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 컬러 색 공간에서 피부색상과 특징점을 가지고 얼굴 영역 및 추적하였다. 실험 결과 실시간 영상에 대해 조명 변화 및 가림 현상에서 강건한 추적 결과를 얻을 수 있었다.
This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.
Kim, Ki-Ho;Hieu, Bui Van;Beak, Seung-Hyun;Choi, Seung-Hwan;Son, Tae-Ha;Kim, Jung-Kuk;Han, Seung-Chul;Jeong, Tai-Kyeong
Nuclear Engineering and Technology
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제43권2호
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pp.99-104
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2011
A Structure Health Monitoring (SHM) system needs a real-time remote data acquisition system to monitor the status of a structure from anywhere via Internet access. In this paper, we present a data acquisition system that monitors up to 40 Fiber Bragg Grating Sensors remotely in real-time. Using a TCP/IP protocol, users can access information gathered by the sensors from anywhere. An experiment in laboratory conditions has been done to prove the feasibility of our proposed system, which is built in special-purpose monitoring system.
In this paper, we propose a real-time hand gesture recognition algorithm to eliminate the inconvenience of using hand controllers in VR applications. The user's 3D hand coordinate information is detected by leap motion sensor and then the coordinates are generated into two dimensional image. We classify hand gestures in real-time by learning the imaged 3D hand coordinate information through SSD(Single Shot multibox Detector) model which is one of CNN(Convolutional Neural Networks) models. We propose to use all 3 channels rather than only one channel. A sliding window technique is also proposed to recognize the gesture in real time when the user actually makes a gesture. An experiment was conducted to measure the recognition rate and learning performance of the proposed model. Our proposed model showed 99.88% recognition accuracy and showed higher usability than the existing algorithm.
As the power electronics system increases the frequency, the power loss and thermal management are paid more attention. This research presents a real time model of dissipation power with junction temperature response for 120kw IGBT inverter which is applied to the thermal management of high power IGBT inverter. Since the computational time is critical for real time simulation, look-up tables of IGBT module characteristic curve are implemented. The power loss from IGBT provides a clue to calculate the temperature of each module of IGBT. In this study, temperature of each layer in IGBT is predicted by lumped capacitance analysis of layers with convective heat transfer. The power loss and temperature of layers in IGBT is then communicated due to mutual dependence. In the dynamic model, PWM pulses are employed to calculation real time IGBT and diode power loss. Under Matlab/Simulink$^{(R)}$ environment, the dynamic model is validated with experiment. Results showed that the dynamic response of power loss is closely coupled with effective thermal management. The convective heat transfer is enough to achieve proper thermal management under guideline temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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