비선형 시스템의 이동 로봇을 원하는 목표점으로 속도, 가속도 그리고 각속도 관련 에너지를 최소한으로 사용하여 최단시간 안에 이동시키는 최적의 제어 문제를 수학적으로 푸는 것이 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 이동 로봇의 속도, 각속도 관련 에너지를 최소화하면서 최단시간 안에 이동할 수 있는 최적제어이득을 구한다. 이동 로봇은 비선형시스템이므로 초기위치에 따라 최적제어이득이 다르게 결정된다. 따라서 초기위치 분할 점들을 설정하고 각 분할 점에서 유전알고리즘을 이용하여 최적제어이득을 구한다. 각 분할 점에서 구한 최적제어 이득으로 신경회로망을 학습시켜서 임의의 초기위치에 대한 제어이득을 구할 수 있다. 마지막으로 본 연구의 유용성을 컴퓨터 시뮬레이션 연구로 확인한다.
Braking is a basic and an important safety feature for all vehicles, and the final braking performance of a vehicle is determined by the vehicle's ABS performance and tire performance. However, the combination of excellent ABS and tires will not always ensure good braking performance. This is due to the fact that tire performance has non-linearity and uncertainty in predicting the repeated increase and decrease of wheel slip when activating the ABS, thus increasing the uncertainty of tire performance prediction. Furthermore, existing studies predicted braking performance after using an ABS that used a wheel slip control as a controller, which was different from an actual vehicle's ABS that controlled angular acceleration, therefore causing a decrease in the prediction accuracy of the braking performance. This paper reverse-designed the ABS that controlled angular acceleration based on the information on brake pressure, etc., which were obtained from vehicle tests, and established a braking performance prediction analysis model by combining a multi-body dynamics(MBD) vehicle model and a magic formula(MF) tire model. The established analysis model was verified after comparing it with the results of the braking tests of an actual vehicle. Using this analysis model, this study analyzed the braking effect by vehicle factor, and finally designed a tire that had optimized braking performance. As a result of this study, it was possible to design the MF tire model whose braking performance improved by 9.2 %.
We have made a comprehensive statistical study on the coronal mass ejections(CMEs) associated with helmet streamers. A total number of 3810 CMEs observed by SOHO/LASCO coronagraph from 1996 to 2000 have been visually inspected. By comparing their LASCO images and running difference images, we picked out streamer-associated CMEs, which are classified into two sub-groups: Class-A events whose morphological shape seen in the LASCO running difference image is quite similar to that of the pre-existing streamer, and Class-B events whose ejections occurred in a part of the streamer. The former type of CME may be caused by the destabilization of the helmet streamer and the latter type of CME may be related to the eruption of a filament underlying the helmet streamer or narrow CMEs such as streamer puffs. We have examined the distributions of CME speed and acceleration for both classes as well as the correlation between their speed and acceleration. The major results from these investigations are as follows. First, about a quarter of all CMEs are streamer-associated CMEs. Second, their mean speed is 413 km $s^{-1}$ for Class-A events and 371 km $s^{-1}$ for Class-B events. And the fraction of the streamer-associated CMEs decreases with speed. Third, the speed-acceleration diagrams show that there are no correlations between two quantities for both classes and the accelerations are nearly symmetric with respect to zero acceleration line. Fourth, their mean angular width are about $60^{\circ}$, which is similar to that of normal CMEs. Fifth, the fraction of streamer-associated CMEs during the solar minimum is a little larger than that during the solar maximum. Our results show that the kinematic characteristics of streamer-associated CMEs, especially Class-A events, are quite similar to those of quiescent filament-associated CMEs.
In modal analysis, the mode shape reflects the vibration characteristics of the structure, and thus it is widely performed for finite element model updating and structural health monitoring. Generally, the acceleration-based mode shape is suitable to express the characteristics of structures for the translational vibration; however, it is difficult to represent the rotational mode at boundary conditions. A tilt sensor and gyroscope capable of measuring rotational mode are used to analyze the overall behavior of the structure, but extracting its mode shape is the major challenge under the small vibration always. Herein, we conducted a feasibility study on a multi-mode shape estimating approach utilizing a single physical quantity signal. The basic concept of the proposed method is to receive multi-metric dynamic responses from two sensors and obtain mode shapes through bridge loading test with relatively large deformation. In addition, the linear transformation matrix for estimating two mode shapes is derived, and the mode shape based on the gyro sensor data is obtained by acceleration response using ambient vibration. Because the structure's behavior with respect to translational and rotational mode can be confirmed, the proposed method can obtain the total response of the structure considering boundary conditions. To verify the feasibility of the proposed method, we pre-measured dynamic data acquired from five accelerometers and five gyro sensors in a lab-scale test considering bridge structures, and obtained a linear transformation matrix for estimating the multi-mode shapes. In addition, the mode shapes for two physical quantities could be extracted by using only the acceleration data. Finally, the mode shapes estimated by the proposed method were compared with the mode shapes obtained from the two sensors. This study confirmed the applicability of the multi-mode shape estimation approach for accurate damage assessment using multi-dimensional mode shapes of bridge structures, and can be used to evaluate the behavior of structures under ambient vibration.
For inertial navigation systems, initial information such as position, velocity and attitude is required for navigation. Self-alignment is the process to determine initial attitude on stationary condition using inertial measurements such as accelerations and angular rates. The accuracy of self-alignment is determined by inertial sensor error. As soon as an inertial navigation system is powered on, the temperature of accelerometer rises rapidly until temperature stabilization. It causes acceleration error which is called temperature stabilizing error of accelerometer. Therefore, temperature stabilizing error degrades the alignment accuracy and also increases alignment time. This paper suggests a method to calculate azimuthal attitude using curve fitting of horizontal control angular rate in fixed-gain self-alignment. It is verified by simulation and experiment that the accuracy is improved and the alignment time is reduced using the proposed method under existence of the temperature stabilizing error.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.405-413
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2006
A novel approach based on genetic algorithms (GA) is developed to find a global minimum-jerk trajectory of a space robotic manipulator in joint space. The jerk, the third derivative of position of desired joint trajectory, adversely affects the efficiency of the control algorithms and stabilization of whole space robot system and therefore should be minimized. On the other hand, the importance of minimizing the jerk is to reduce the vibrations of manipulator. In this formulation, a global genetic-approach determines the trajectory by minimizing the maximum jerk in joint space. The planning procedure is performed with respect to all constraints, such as joint angle constraints, joint velocity constraints, joint angular acceleration and torque constraints, and so on. We use an genetic algorithm to search the optimal joint inter-knot parameters in order to realize the minimum jerk. These joint inter-knot parameters mainly include joint angle and joint angular velocities. The simulation result shows that GA-based minimum-jerk trajectory planning method has satisfactory performance and real significance in engineering.
Two typical responses have been documented for flatfish when they encounter the ground gear of bottom trawls: herding response and falling back response. These two responses were analyzed from video recordings of fish and were characterized by time sequences for four parameters: swimming speed, angular velocity, acceleration, and distance between the fish and the ground gear. When flatfish displayed the falling-back response, absolute values of the three swimming parameters and their deviations were significantly higher than those during the herding response. However, the swimming parameters were not dependent on the distance between the flatfish and the ground gear, regardless of which response occurred. The dominant periods for most of the movement parameters ranged from 2.0 to 3.7 s, except that no periodicity was observed for swimming speed or angular velocity during the falling-back response. However, variations in the four parameters during the falling -back response revealed greater irregularity in periodicity and higher amplitudes. This complex behavior is best described as a chaos phenomenon' and is discussed as the building block for a model predicting the responses of flatfish to ground gear as part of the general understanding of the fish capture process.
Lee, Junhak;Kim, Heyone;Oh, Sang Heon;Do, Jae Chul;Nam, Chang Woo;Hwang, Dong-Hwan;Lee, Sang Jeong
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제7권2호
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pp.91-103
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2018
Conventional inertial measurement units cannot be used in the spinning vehicle with high rotation rate due to gyro's narrow operation range. By the way, angular acceleration can be measured using the accelerometer array distributed in the vehicle. This paper derives a mechanization for the gyro-free INS in the navigation frame, and proposes a gyro-free INS algorithm based on the derived mechanization. In addition, the proposed algorithm is used to estimate angular velocity, attitude, velocity, and position of a spinning vehicle with high rotation rate. A MATLAB-based software platform is configured in order to show validation of the proposed algorithm. The reference trajectory of a spinning vehicle at 3 round per second, 30 round per second are set up, and the outputs of accelerometer are generated when triads of accelerometer are located at the origin and all the axes. Navigation results of the proposed algorithm for the generated output are presented. The results show that the proposed navigation algorithm can be applied to the spinning vehicle with high rotation rate.
The deployment of advanced structural health monitoring (SHM) systems in large-scale civil structures collects large amounts of data. Note that these data may contain multiple types of anomalies (e.g., missing, minor, outlier, etc.) caused by harsh environment, sensor faults, transfer omission and other factors. These anomalies seriously affect the evaluation of structural performance. Therefore, the effective analysis and mining of SHM data is an extremely important task. Inspired by the deep learning paradigm, this study develops a novel generative adversarial network (GAN) and convolutional neural network (CNN)-based data anomaly detection approach for SHM. The framework of the proposed approach includes three modules : (a) A three-channel input is established based on fast Fourier transform (FFT) and Gramian angular field (GAF) method; (b) A GANomaly is introduced and trained to extract features from normal samples alone for class-imbalanced problems; (c) Based on the output of GANomaly, a CNN is employed to distinguish the types of anomalies. In addition, a dataset-oriented method (i.e., multistage sampling) is adopted to obtain the optimal sampling ratios between all different samples. The proposed approach is tested with acceleration data from an SHM system of a long-span bridge. The results show that the proposed approach has a higher accuracy in detecting the multi-pattern anomalies of SHM data.
이 논문에서는 기존의 6-축 혹은 9-축 머리진동 측정장치(bite-bar)를 이용한 머리진동 측정에서 직면하는 불확도 인자들에 대한 문제점을 우선 소개한다. 이들 불확도 인자들은 머리의 6-자유도 운동 성분의 추정에 필요한 모든 측정 요소들을 측정하지 않았다는 한계점에서 유발함을 보인다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 4개의 3축 가속도 센서로 구성된 새로운 머리진동 측정장치(12-axis bite-bar)의 모델을 제안한다. 본 모델은 측정 기준점에서의 선형 3축 가속도 뿐 아니라 3축 각 가속도와 함께 6 종의 2차 각속도 성분들의 추정 또한 가능하게 한다. 이러한 12 성분의 추정 모델로부터 비로소 머리의 임의 점에서 6-자유도 운동 성분의 계산이 가능함을 이론적으로 규명한다. 이러한 이론적 배경에 기반을 두고 설계 제작된 12-축 머리진동 장치(12-axis bite-bar)를 소개한다. 본 장치를 이용하여 얻어진 실험 결과 소개 뿐 아니라 기존의 측정장치의 측정 결과와 비교 분석 내용을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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