In this paper, we developed the micro NCT system for punching the thin plates, which is driven is driven by the standalone type microprocessor. In order to adjust the alignment between the punch and die in-situ punching procedures, the non-contact type laser sensor for measuring the burr and micro-driving system for punching die with using the differential screw are developed. The height of burr in four directions in the punched hole of test specimen are measured, and the measured data are transferred to the personal computer by RS232C serial communication technology. In the personal computer, by using the graphic user interface type monitoring program and data handling procedures which includes the filtering algorithms, the direction and length of movement of the die position is decided and these data are transferred back to the microprocessor. The microprocessor drives the micro positioning stage based on these data. Even if this method is not a perfect solution for the in-situ alignment in micro punching, but this alignment methodology is accomplished in the same stage just after the punching that we hope to solve the alignment problem in the punching system based on this technology.
Recently, a direct data-driven synthesis of a proportional integral derivative(PID) controller for a linear time-invariant(LTI) plant was presented in [1]. The authors showed that a complete set of PID controllers achieving robust performance and stability can be calculated directly from frequency response(FR) data without an identified transfer function model. However, it is not convenient to use this method because it requires complicated numerical algorithms to find specific frequencies which are solutions of an identical equation. The method also requires determination of the boundary of the controller's parameters from a finite set of FR data. In this paper, we present the development of a user-friendly Matlab toolbox based on the method in [1]. This toolbox allows us to obtain a complete three-dimensional(3-D) graphical solution of PID controllers that meet multiple design objectives. Several examples are given to demonstrate the use of the toolbox.
Recently in the IoT(Internet of Things) environment, a data collection in real-time through device's sensor has increased with an emergence of various devices. Collected data from IoT environment shows a large scale, non-uniform generation cycle and atypical. For this reason, the distributed processing technique is required to analyze the IoT sensor data. However if you do not consider the optimal scheduling for data and the processor of IoT in a distributed processing environment complexity increase the amount in assigning a task, the user is difficult to guarantee the QoS(Quality of Service) for the sensor data. In this paper, we propose APQTA(Adaptive Priority Queue-driven Task Allocation method for sensor data processing) to efficiently process the sensor data generated by the IoT environment. APQTA is to separate the data into job and by applying the priority allocation scheduling based on the deadline to ensure that guarantee the QoS at the same time increasing the efficiency of the data processing.
This paper presents a practical method of pressure control for a hydraulic oil-pump system using an SR (Switched Reluctance) drive. For a 6Mpa grade hydraulic oil-pump, a 2.6kW SR drive is developed. In order to get high performance pressure dynamics in actual applications, a data based PID control scheme is proposed. The look-up table from a pre-measured data base produces an approximate current reference based on motor speed and oil-pressure. A PID controller can compensate for the pressure error. With the combination of the two references, the proposed control scheme can achieve fast dynamics and stable operation. Furthermore, a suitable current controller considering the nonlinear characteristics of an SRM (Switched Reluctance Motor) and practical test methods for data measuring are presented. The proposed control scheme is verified by experimental tests.
본 논문에서는 데이터-드리븐 기법을 이용해 가상환경에서 사용자의 동작에 따라 아바타의 저글링 움직임을 자연스럽게 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 사용자의 저글링 동작 정보를 이용하여 아바타의 움직임을 제어할 뿐만 아니라 가상 공의 궤적을 실시간으로 표현할 수 있다. 이 과정에서 사용자의 손위치 정보를 모두 활용하는 것이 아닌, 한 쪽 손의 데이터를 기반으로 다른 쪽 손의 궤적을 합성한다. 또한 계산량이 큰 물리 기반 최적화 과정이 아닌, 상대적으로 경량화된 기법인 포물선 운동을 활용해 가상 공의 궤적으로 실시간으로 표현할 수 있는 결과를 보여준다.
Ziyuan Fan;Qiao Huang;Yuan Ren;Qiaowei Ye;Weijie Chang;Yichao Wang
Smart Structures and Systems
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제31권2호
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pp.183-197
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2023
For long-span bridges with a structural health monitoring (SHM) system, environmental temperature-driven responses are proved to be a main component in measurements. However, anomalous structural behavior may be hidden incomplicated recorded data. In order to receive reliable assessment of structural performance, it is important to study therelationship between temperature and monitoring data. This paper presents an application of the cointegration based methodology to detect anomalies that may be masked by temperature effects and then forecast the temperature-induced deflection (TID) of long-span suspension bridges. Firstly, temperature effects on girder deflection are analyzed with fieldmeasured data of a suspension bridge. Subsequently, the cointegration testing procedure is conducted. A threshold-based anomaly detection framework that eliminates the influence of environmental temperature is also proposed. The cointegrated residual series is extracted as the index to monitor anomaly events in bridges. Then, wavelet separation method is used to obtain TIDs from recorded data. Combining cointegration theory with autoregressive moving average (ARMA) model, TIDs for longspan bridges are modeled and forecasted. Finally, in-situ measurements of Xihoumen Bridge are adopted as an example to demonstrate the effectiveness of the cointegration based approach. In conclusion, the proposed method is practical for actual structures which ensures the efficient management and maintenance based on monitoring data.
Eslaminejad, Mohammadreza;Razak, Shukor Abd;Ismail, Abdul Samad Haji
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권10호
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pp.2473-2492
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2012
Energy conservation is a vital issue in wireless sensor networks. Recently, employing mobile sinks for data gathering become a pervasive trend to deal with this problem. The sink can follow stochastic or pre-defined paths; however the controlled mobility pattern nowadays is taken more into consideration. In this method, the sink moves across the network autonomously and changes its position based on the energy factors. Although the sink mobility would reduce nodes' energy consumption and enhance the network lifetime, the overhead caused by topological changes could waste unnecessary power through the sensor field. In this paper, we proposed EEDARS, an energy-efficient dual-sink algorithm with role switching mechanism which utilizes both static and mobile sinks. The static sink is engaged to avoid any periodic flooding for sink localization, while the mobile sink adaptively moves towards the event region for data collection. Furthermore, a role switching mechanism is applied to the protocol in order to send the nearest sink to the recent event area, hence shorten the path. This algorithm could be employed in event-driven and multi-hop scenarios. Analytical model and extensive simulation results for EEDARS demonstrate a significant improvement on the network metrics especially the lifetime, the load and the end-to-end delay.
Cao, Hongyi;Ren, Qiaomu;Zou, Xiuguo;Zhang, Shuaitang;Qian, Yan
Journal of Information Processing Systems
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제15권5호
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pp.1156-1170
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2019
In recent years, the problem of data drifted of the smart grid due to manual operation has been widely studied by researchers in the related domain areas. It has become an important research topic to effectively and reliably find the reasonable data needed in the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system has become an important research topic. This paper analyzes the data composition of the smart grid, and explains the power model in two smart grid applications, followed by an analysis on the application of each parameter in density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. Then a comparison is carried out for the processing effects of the boxplot method, probability weight analysis method and DBSCAN clustering algorithm on the big data driven power grid. According to the comparison results, the performance of the DBSCAN algorithm outperforming other methods in processing effect. The experimental verification shows that the DBSCAN clustering algorithm can effectively screen the power grid data, thereby significantly improving the accuracy and reliability of the calculation result of the main grid's theoretical line loss.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권5호
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pp.481-492
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2017
This paper investigates a convergence rate of a test statistics given by two scale sampling method based on $A\ddot{i}t$-Sahalia and Jacod (Annals of Statistics, 37, 184-222, 2009). This statistics tests for longitudinal data having the existence of long memory dependence driven by fractional Brownian motion with Hurst parameter $H{\in}(1/2,\;1)$. We obtain an upper bound in the Kolmogorov distance for normal approximation of this test statistic. As a main tool for our works, the recent results in Nourdin and Peccati (Probability Theory and Related Fields, 145, 75-118, 2009; Annals of Probability, 37, 2231-2261, 2009) will be used. These results are obtained by employing techniques based on the combination between Malliavin calculus and Stein's method for normal approximation.
Driven by the vague assessment big data, a product service system (PSS) evaluation method is developed based on a hybrid model of multi-weight combination and improved TOPSIS by relative entropy. The index values of PSS alternatives are solved by the integration of the stakeholders' vague assessment comments presented in the form of trapezoidal fuzzy numbers. Multi-weight combination method is proposed for index weight solving of PSS evaluation decision-making. An improved TOPSIS by relative entropy (RE) is presented to overcome the shortcomings of traditional TOPSIS and related modified TOPSIS and then PSS alternatives are evaluated. A PSS evaluation case in a printer company is given to test and verify the proposed model. The RE closeness of seven PSS alternatives are 0.3940, 0.5147, 0.7913, 0.3719, 0.2403, 0.4959, and 0.6332 and the one with the highest RE closeness is selected as the best alternative. The results of comparison examples show that the presented model can compensate for the shortcomings of existing traditional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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