In general, motor parameters can be divided into mechanical/electrical parameters and harmonic parameters. Mechanical/electrical parameters identification of motor have been studying systematically for a long time. But, systematical study on harmonic parameters analysis for efficient motor drive system are very poor. The goal of this paper is to propose analyzing method of harmonic parameters for motor drive system with various experimental graphic screens and numerical results and to develope harmonic parameters analyzer. A developed analyzer is made up 586-PC and DSP (digital signal processor) board, motor drive system, power and harmonic parameters analyzing software for windows. Harmonic parameters are analyzed using correlation signal processing techniques based on the correlation between voltage and current waveforms. Analysis results are visualized by 3-D current coordinates, and it is compared and evaluated with conventional time/frequency domain. To verify the validity of the proposed system, 1/4HP capacitor run type single phase induction motor and thyristor speed controller is used for analyzing. Harmonic parameters of motor drive system is analyzed and verified, with varying fire angle of thyristor speed controller, and the proposed approach is to confirm validity.
Because the quantitative relationships between welding parameters and welding result are not yet blown, optimal values of welding parameters for $CO_2$ robotic arc welding is a difficult task. Using the various artificial data processing methods may solve this difficulty. This research aims to develop an expert system for $CO_2$ robotic arc welding to recommend the optimal values of welding parameters. This system has three main functions. First is the recommendation of reasonable values of welding parameters. For such work, the relationships in between the welding parameters are investigated by the use of regression analysis and fuzzy system. The second is the estimation of bead shape by a neural network system. In this study the welding current voltage, speed, weaving width, and root gap are considered as the main parameters influencing a bead shape. The neural network system uses the 3-layer back-propagation model and a generalized delta rule as teaming algorithm. The last is the optimization of the parameters for the correction of undesirable weld bead. The causalities of undesirable weld bead are represented in the form of rules. The inference engine derives conclusions from these rules. The conclusions give the corrected values of the welding parameters. This expert system was developed as a PC-based system of which can be used for the automatic or semi-automatic $CO_2$ fillet welding with 1.2, 1.4, and 1.6mm diameter the solid wires or flux-cored wires.
The natural frequencies of a mechanical system are determined by the system parameters such as masses and stiffness of the system. Since material irregularities and manufacturing tolerances always exist in most of practical engineering situations, the system parameters always have uncertainties. As the uncertainties of the parameters increase, the uncertainties of the system natural frequencies also increases. Then, the reliability of the system deteriorates. So, the uncertainty of the system natural frequencies should be analyzed accurately and considered in the design of the system. In order to analyze the uncertainty of the system natural frequencies employing most of existing uncertainty analysis methods, the probability distributions of the uncertain system parameters should be identified. In most practical situations, however, identification of the probability distributions is almost impossible because of limited time and cost. For that case, the reliability should be estimated based on finite samples of the system parameters. In this paper, sample based reliability estimation method employing extreme value theory was proposed. Using the proposed estimation method, sample based reliability design of the system natural frequencies was conducted.
In this paper, the speech parameter fusion method is studied to improve the performance of the conventional emotion recognition system. For this purpose, the combination of the parameters that show the best performance by combining the cepstrum parameters and the various pitch parameters used in the conventional emotion recognition system are selected. Various pitch parameters were generated using numerical and statistical methods using pitch of speech. Performance evaluation was performed on the emotion recognition system using Gaussian mixture model(GMM) to select the pitch parameters that showed the best performance in combination with cepstrum parameters. As a parameter selection method, sequential feature selection method was used. In the experiment to distinguish the four emotions of normal, joy, sadness and angry, fifteen of the total 56 pitch parameters were selected and showed the best recognition performance when fused with cepstrum and delta cepstrum coefficients. This is a 48.9% reduction in the error of emotion recognition system using only pitch parameters.
This paper describes an equivalent circuit modeling of 4-port connector system. A coupled transmission line was designed and fabricated, mimicking a 4-port connector system, and then S-parameters were measured using 4 port VNA (Vector Network Analyzer). The S-parameters from measurement and from Full-wave simulator coincided quite nice. By using these S parameters, an equivalent circuit parameters for a 4-port system was obtained. The time domain response from the equivalent circuit model matched to the signals, which was measured using TDR(Time Domain Reflectometry) meter. We were also convinced that there should be enough bandwidth to get a meaningful time domain result from Fourier inverse transformation of the S parameters. In addition, we applied the conversion algorithm to the 4-port connector system, which calculates the S-parameters of a 4 port system using the data from a 2-port VNA with the other ports open. Comparison of the two data, one from measurement and the other one from the conversion algorithm, was made in this manuscript.
Weld bead shape is an important measure for evaluation of weld quality. Many welding parameters have influence on the weld bead shape. The quantitative relationship between welding parameters and bead shape, however, is not determined yet because of their high complexity and many unknown factors. Fuzzy expert system is an advanced expert system which uses fuzzy rules and approximate reasoning. It is a vert useful tool for welding technology because is can process rationally the uncertain and inexact information such as the welding information. In this paper, the empirical and the qualitative relationship between welding parameters and bead shape are analyzed and represented by fuzzy rules. They are converted to the quantitative relationship by use of approximate reasoning of fuzzy expert system. Weld bead shape is estimated from the welding parameters using fuzzy expert system. The result of comparison between measured values of weld bead by welding experiments and the estimates values by fuzzy expert system shows a good consistancy.
스크류조합을 달리한 실험실용 twin-screw extruder를 사용하여 corn grit를 원료 투입량($30{\sim}60\;kg/hr$), 스크류 회전속도($200{\sim}400\;rpm$) 및 die hole 수($2{\sim}6$개) 범위에서 압출하면서 측정된 system parameters(압출온도, 기계적 에너지 소모율, 평균 체류시간)가 압출물의 특성을 나타내는 target parameters(수분 증발량, 수분 용해도지수 및 수분 흡착지수)에 미치는 영향을 스크류 조합별과 전체 실험결과를 다중회귀분석을 통하여 회귀식으로 나타내면, 스크류조합별 관계식에서는 상관계수가 0.90 이상 이었으며, 구획하지 않은 전체 회귀식에서는 0.80 정도의 상관계수를 보였다. 이상의 결과는 system analysis approach을 이용하면, 상이한 extruder사이의 조업자료 중 system parameters의 분석을 통하여 목적 제품의 특성을 예측할 수 있는 가능성을 보여준다고 생각된다.
Variations in system parameters due to uncertainties may result in system performance deterioration. Uncertainties in modeling of structures are often considered to ensure that control system is robust with respect to response errors. Hence, the uncertain concept plays an important role in vibration control of the engineering structures. The paper discusses the robustness of the stability of vibration control systems with uncertain parameters. The vibration control problem of an uncertain system is approximated by a deterministic one. The uncertain parameters are described by interval variables. The uncertain state matrix is constructed directly using system physical parameters and avoided to use bounds in Euclidean norm. The feedback gain matrix is determined based on the deterministic systems, and then it is applied to the actual uncertain systems. A method to calculate the upper and lower bounds of eigenvalues of the close-loop system with uncertain parameters is presented. The lower bounds of eigenvalues can be used to estimate the robustness of the stability the controlled system with uncertain parameters. Two numerical examples are given to illustrate the applications of the present approach.
Under pathological stress stimuli, dynamics of a biological system can be changed by alteration of several components such as functional proteins, ultimately leading to disease state. These dynamics in disease state can be modeled using differential equations in which kinetic or system parameters can be obtained from experimental data. One of the most effective ways to restore a particular disease state of biology system (i.e., cell, organ and organism) into the normal state makes optimization of the altered components usually represented by system parameters in the differential equations. There has been no such approach as far as we know. Here we show this approach with a cardiac hypertrophy model in which we obtain the existence of the optimal parameters and construct an optimal system which can be used to find the optimal parameters.
This paper presents a system identification (SI) scheme in time domain using measured acceleration data. The error function is defined as the time integral of the least square errors between the measured acceleration and the calculated acceleration by a mathmatical model. Damping parameters as well as stiffness properties of a structure are considered as system parameters. The structural damping is modeled by the Rayleigh damping. A new regularization function defined by the L$_1$-norm of the first derivative of system parameters with respect to time is proposed to alleviate the ill-posed characteristics of inverse problems and to accommodate discontinuities of system parameters in time. The time window concept is proposed to trace variation of system parameters in time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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