A magnetic levitation control system is inherently nonlinear and very unstable. Thus there should be a stabilizing compensator network and a negative feedback path using noncontact photoresistor or ultrasonic sensors for the levitation operation. Since the photo sensor plays a key role in the system, the steady-state error and transient performance of the overall system depend on the characteristics of the sensors. But the sensor itself also suffers from nonlinearity, and the magnitude of sensor input heavily depends on environmental conditions. To improve the output performance, we added a linearizing circuit for the sensor characteristics and a disturbance cancelation circuit to avoid sensitive output due to extraneous interfering light.
A new hydraulic tube structure for WIM sensor of a new generation is presented in this paper. The double-tube structure has been developed in order to improve the performance of the hydraulic load cell. The double-tube structure hydraulic element could be reduced by 46% in pressure changes according to temperature compared to a single-tube structure. In addition to the nonlinearity can be reduced by 67.19% at the same load condition. The hydraulic load cell shows an excellent linearity and measurement accuracy as the result of the static load test.
In this paper, a torque sensor is designed and fabricated to measure the knee joint torque of a walking assist robot for stroke patients. The torque sensor sensing part was modeled on the link of the part connected to the knee joint motor. The torque capacity of the knee joint was calculated by simulation and the size of the torque sensor sensing part was designed using the finite element method. The torque sensor was fabricated by attaching a strain gauge to the sensing part. Characteristic experiments were conducted to characterize the torque sensor, and the torque sensor was calibrated to utilize it for the control of the walking assist robot. As a result of the characteristics test, the reproducibility error and the nonlinearity error of the torque sensor were 0.03% and 0.04%, respectively. Therefore, it is considered that the developed torque sensor can be used to measure the torque applied to the knee joint when walking on a walking assist robot.
Current sensors that use a Hall element and Hall IC to measure the magnetic fields generated in steel silicon core gaps do not distinguish between direct and alternating currents. Thus, they are primarily used to measure direct current (DC) in industrial equipment. Although such sensors can measure the DC when installed in expensive equipment, ascertaining problems becomes difficult if the equipment is set up in an unexposed space. The control box is only opened during scheduled maintenance or when anomalies occur. Therefore, in this paper, a method is proposed for facilitating the safety management and maintenance of equipment when necessary, instead of waiting for anomalies or scheduled maintenance. A Bluetooth 4.0 low-energy current-sensor system based on near-field communication is used, which compensates for the nonlinearity of the current-sensor output signal using a piecewise linear model. The sensor is controlled using its generic attribute profile. Sensor nodes and cell phones used to check the signals obtained from the sensor at 50-A input currents showed an accuracy of ±1%, exhibiting linearity in all communications within the range of 0 to 50 A, with a stable output voltage for each communication segment.
We introduce the algorithms of 2-D and 3-D position estimation using 2-D vision sensors. The sensors used in this research issue red laser slit light to the body. So, it is very convenient to obtain the coordinates of corner point or edge in sensor coordinate. Since the measured points are normally not fixed in the body coordinate, the additional conditions, that corner lines or edges are straight and fixed in the body coordinate, are used to find out the position and orientation of the body. In the case of 2-D motional body, we can find the solution analytically. But in the case of 3-D motional body, linearization technique and least mean squares method are used because of hard nonlinearity.
Ever since the nonlinearity of machine tool dynamics was established, researchers attempted to make use of this fact to devise better monitoring, diagnostics and control system, which were hitherto based on linear models. Theory of chaos which explains many nonlinear phenomena comes handy for furthering the analysis using nonlinear model. In this study, measuring system will be constructed using multi-sensor (Tool Dynamometer, Acoustic Emission) in end milling process. Then, it will be verified that cutting force is low-dimensional chaos by calculating Lyapunov exponents. Fractal dimension, embedding dimension. And it will be investigated that the relation between characteristic parameter calculated from sensor signal and tool wear.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.131-138
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2022
Soft sensors are used to anticipate complicated model parameters using data from classifiers that are comparatively easy to gather. The goal of this study is to use artificial intelligence techniques to design and build soft sensors. The combination of a Long Short-Term Memory (LSTM) network and Grey Wolf Optimization (GWO) is used to create a unique soft sensor. LSTM is developed to tackle linear model with strong nonlinearity and unpredictability of manufacturing applications in the learning approach. GWO is used to accomplish input optimization technique for LSTM in order to reduce the model's inappropriate complication. The newly designed soft sensor originally brought LSTM's superior dynamic modeling with GWO's exact variable selection. The performance of our proposal is demonstrated using simulations on real-world datasets.
In this study, linearized sweeping of a wavelength sweeping laser was realized. This technique was used to measure the strain on a fiber Bragg grating(FBG) sensor. For linear sweeping, PID control over the wavelength difference between linear and nonlinear sweeping was employed. The performance test showed that linear sweeping with a 46 nm range and a 1 kHz frequency held up well with a 99.5 % decrement in nonlinearity after the 120th feedback. When attached to a strain gage, the FBG sensor registered strain that matched the data sheet within a difference of 4.5[με]. Altogether, linear sweeping can play a leading role in monitoring a safety of large SOC structures as well as in other wavelength sweeping laser related fields.
A signal conditioning circuit for capacitive displacement sensors was developed using a high frequency modulation/demodulation method, and its performance was evaluated. Since capacitive displacement sensors can achieve high resolution and linearity, they have been widely used as precision sensors within the range of several hundred micrometers. However, they inherently have a limitation in low frequency range and some nonlinearity characteristics and so a specially designed signal conditioning circuit is needed to handle these properties. The developed signal processing circuit consists of three parts: linearization, modulation/demodulation, and nonlinearity compensation. Each part was constructed discretely using several IC chips and passive elements. An evaluation system for precision displacement sensors was developed using a laser interferometer, a precision stage, and a PID position controller. The signal processing circuit was tested using the evaluation system in the respect of resolution, repeatability, linearity, and so on. From the experimental results, we know that a highly linear voltage output can be obtained successfully, which is proportional to displacement and the nonlinearity of output is less than 0.02% of full range. However, in the future, further investigation is required to reduce noise level and phase delay due to a low-pass filter. The evaluation system also can be applied effectively to calibration and evaluation of precision sensors and stages.
The Mass Flow Controller(MFC) has become crucial in semiconductor manufacturing equipments. It is an important element because the quality and the yield of a semiconductor process are decided by the accurate flow control of gas. Therefore, the demand for the high speed and the highly accurate control of MFCs has been requested. It is hard to find an article of the control algorithm applied to MFCs. But, it is known that commercially available MFCs have PID control algorithms. Particularly, when the system detects the flow by way of heat transfer, MFC control problem contains the time delay and the nonlinearity. In this presentation, MFC control algorithm with the superior performance to the conventional PID algorithm is discussed and the superiority is demonstrated through the experiment. Fuzzy controller was utilized in order to compensate the nonlinearity and the time delay, and the performance is compared with that of a product currently available in the market. The control system, in this presentation, consists of a personal computer, the data acquisition board and the control algorithm carried out by LabWindows/CVI program on the PC. In addition, the method of estimating an actual flow from sensor output containing the time delay and the nonlinearity is presented. In conclusion, according to the result of the experiment, the proposed algorithm shows better accuracy and is faster than the conventional controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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