• 제목/요약/키워드: Error Identification

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Indentification and Compensation of Robot Kinematic Parameters for Positioning Accuracy Improvement

  • 김두형;국금환
    • 한국기계연구소 소보
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    • 통권19호
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    • pp.81-92
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    • 1989
  • This paper presents a simple identification method of the actual kinematic parameters for the robot with parallel joints. It is known that Denavit-Hartenberg's coordinate system is not useful for nearly parallel joints. In this paper, the coordinate frames are reassigned to model the kinematic parameter between nearly parallel joints by four parameters. The proposed identification method uses a straight ruler about 1m long. A robot hand is placed by using a teaching pendant at the prescribed points on the ruler, and corresponding error function is defined. The identified kinematic parameters which make the error function zero are obtained by iterative least square error method based on the singular value decomposition. In the compensation of joint angles, only the position is considered because the usual applications of robot do not require a precise orientation control.

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오차 자기순환 신경회로망에 기초한 적응 PID제어기 (Adaptive PID controller based on error self-recurrent neural networks)

  • 이창구;신동용
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.209-214
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    • 1998
  • In this paper, we are dealing with the problem of controlling unknown nonlinear dynamical system by using neural networks. A novel error self-recurrent(ESR) neural model is presented to perform black-box identification. Through the various outcome of the experiment, a new neural network is seen to be considerably faster than the BP algorithm and has advantages of being less affected by poor initial weights and learning rate. These characteristics make it flexible to design the controller in real-time based on neural networks model. In addition, we design an adaptive PID controller that Keyser suggested by using ESR neural networks, and present a method on the implementation of adaptive controller based on neural network for practical applications. We obtained good results in the case of robot manipulator experiment.

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Performance Improvement of Slotless SPMSM Position Sensorless Control in Very Low-Speed Region

  • Iwata, Takurou;Morimoto, Shigeo;Inoue, Yukinori;Sanada, Masayuki
    • Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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    • 제2권2호
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    • pp.184-189
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    • 2013
  • This paper proposes a method for improving the performance of a position sensorless control system for a slotless surface permanent magnet synchronous motor (SPMSM) in a very low-speed region. In position sensorless control based on a motor model, accurate motor parameters are required because parameter errors would affect position estimation accuracy. Therefore, online parameter identification is applied in the proposed system. The error between the reference voltage and the voltage applied to the motor is also affect position estimation accuracy and stability, thus it is compensated to ensure accuracy and stability of the sensorless control system. In this study, two voltage error compensation methods are used, and the effects of the compensation methods are discussed. The performance of the proposed sensorless control method is evaluated by experimental results.

자율분산 신경망을 이용한 비선형 동적 시스템 식별 (Identification of nonlinear dynamical systems based on self-organized distributed networks)

  • 최종수;김형석;김성중;권오신;김종만
    • 대한전기학회논문지
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    • 제45권4호
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    • pp.574-581
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    • 1996
  • The neural network approach has been shown to be a general scheme for nonlinear dynamical system identification. Unfortunately the error surface of a Multilayer Neural Networks(MNN) that widely used is often highly complex. This is a disadvantage and potential traps may exist in the identification procedure. The objective of this paper is to identify a nonlinear dynamical systems based on Self-Organized Distributed Networks (SODN). The learning with the SODN is fast and precise. Such properties are caused from the local learning mechanism. Each local network learns only data in a subregion. This paper also discusses neural network as identifier of nonlinear dynamical systems. The structure of nonlinear system identification employs series-parallel model. The identification procedure is based on a discrete-time formulation. Through extensive simulation, SODN is shown to be effective for identification of nonlinear dynamical systems. (author). 13 refs., 7 figs., 2 tabs.

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일반두부방사선계측사진과 디지털방사선계측사진의 계측점 식별의 오차 및 재현성에 관한 비교 연구 (The comparison of landmark identification errors and reproducibility between conventional lateral cephalometric radiography and digital lateral cephalometric radiography)

  • 이양구;양원식;장영일
    • 대한치과교정학회지
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    • 제32권2호통권91호
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    • pp.79-89
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    • 2002
  • 본 연구의 목적은 일반두부방사선계측사진과 디지털두부방사선계측사진의 계측점 식별의 오차를 구하여 각각의 영상에서 오차의 특징을 살펴보고 재현성을 비교 평가하는 것이다. 연구 대상은 서울대학교병원 치과진료부 교정과에 내원한 교정 환자 중 18세에서 29세 사이의 성인 환자 중에서 일반두부방사선계측사진군과 디지털두부방사선계측사진군 각각 15명씩 30명을 무작위로 선택하여 연구 대상으로 하였으며 남녀의 구별이나 두개 안면 구조의 형태는 고려하지 않았다. 계측점은 동일인이 시간차를 두고 식별 하였다. 식별 후 각 계측점은 좌표 (x, y)로 표시하였으며, 처음 계측점을 식별한 두부방사선계측사진군을 T1으로, 1 주 후 동일 계측점을 재식별한 두부방사선계측사진군을 T2로, 1 달 후 동일계측점을 재식별한 두부방사선계측사진군을 T3로 분류하였다. 오차의 평균과 표준편차는 x좌표, y좌표로 구분하여 계산하였다. 초기 식별 1주 후 재식별시 오차는 T2-T1(x), T2-T1(y)로, 초기 측정 1달 후 재시별시 오차는 T3-T1(x), T3-T1(y)로 표시하였으며 일반두부방사선계측사진과 디지털두부방사선계측사진으로 각각 나누었다. 재현성의 평가를 위한 오차간의 통계학적인 검정은 independent t-test를 사용하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 디지털두부방사선계측사진이 일반두부방사선계측사진보다 일반적으로 오차의 평균 및 표준편차가 작았다. 2. 일반두부방사선계측사진의 오차와 디지털두부방사선계측사진의 오차가 통계학적으로 유의성 있는 차이를 보인 항목은 드물었다. 3.상의 향상을 통한 오차의 개선은 한계가 있었으며 상이 향상되더라도 각 계측점의 오차 의 경향은 크게 변하지 않았다.

유성치차장치의 회전오차 해석과 그 진단에 관한 연구 (A study on the analysis and identification of error motion in planetary gear system)

  • 박천경;박동삼
    • 대한기계학회논문집
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    • 제14권1호
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    • pp.43-53
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    • 1990
  • 본 연구에서는 변속장치로 사용되는 유성치차장치에 있어서 특히 피치오차와 편심오차가 동시에 존재할 경우도 고려하여 내접치차, 태양치차 혹은 유성캐리어 등이 각각 고정되었을 경우의 회전호차를 해석하였다. 이러한 해석을 통하여 각 치차의 오차에 의한 태양치차 혹은 내접치차의 중심변위궤적을 컴퓨터 시뮬레이션으로 화면상 에 나타나게 하여 실제 태양치차나 내점치차의 중심변위를 측정했을 때 그 변위 궤적 만을 보고도 오차가 존재하는 치차를 진달할 수 있도록 한다. 또, FFT(Fast Fourie- r Transform)를 이용한 파워 스펙트럼 분석법을 도입하여 컴퓨터 프로그램을 작성한 후 이를 이용하여 변위신호의 주파수 분석을 수행함으로써 이 방법이 치차의 오차 진 단에 더욱 효율적임을 밝히고자 한다.

Accuracy and robustness of hysteresis loop analysis in the identification and monitoring of plastic stiffness for highly nonlinear pinching structures

  • Hamish Tomlinson;Geoffrey W. Rodgers;Chao Xu;Virginie Avot;Cong Zhou;J. Geoffrey Chase
    • Smart Structures and Systems
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    • 제31권2호
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    • pp.101-111
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    • 2023
  • Structural health monitoring (SHM) covers a range of damage detection strategies for buildings. In real-time, SHM provides a basis for rapid decision making to optimise the speed and economic efficiency of post-event response. Previous work introduced an SHM method based on identifying structural nonlinear hysteretic parameters and their evolution from structural force-deformation hysteresis loops in real-time. This research extends and generalises this method to investigate the impact of a wide range of flag-shaped or pinching shape nonlinear hysteretic response and its impact on the SHM accuracy. A particular focus is plastic stiffness (Kp), where accurate identification of this parameter enables accurate identification of net and total plastic deformation and plastic energy dissipated, all of which are directly related to damage and infrequently assessed in SHM. A sensitivity study using a realistic seismic case study with known ground truth values investigates the impact of hysteresis loop shape, as well as added noise, on SHM accuracy using a suite of 20 ground motions from the PEER database. Monte Carlo analysis over 22,000 simulations with different hysteresis loops and added noise resulted in absolute percentage identification error (median, (IQR)) in Kp of 1.88% (0.79, 4.94)%. Errors were larger where five events (Earthquakes #1, 6, 9, 14) have very large errors over 100% for resulted Kp as an almost entirely linear response yielded only negligible plastic response, increasing identification error. The sensitivity analysis shows accuracy is reduces to within 3% when plastic drift is induced. This method shows clear potential to provide accurate, real-time metrics of non-linear stiffness and deformation to assist rapid damage assessment and decision making, utilising algorithms significantly simpler than previous non-linear structural model-based parameter identification SHM methods.

고성능 선형전동기 위치제어 시스템에 대한 최소차원 부하관측기의 실제적 구현 및 이를 이용한 실시간 관성추정기의 구현 (A Study on The Actual Application of the Least Order Load Observer and Effective Online Inertia Identification Algorithm for High Performance Linear Motor Positioning System)

  • 김준석
    • 전기학회논문지
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    • 제56권4호
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    • pp.730-738
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    • 2007
  • As well known when the linear machine is operated between two points repeatedly under positioning control, there are various positioning error at the moment of zero speed owing to the non-linear disturbance like as unpredictable friction force. To remove this positioning error, a simple least order disturbance observer is introduced and is actually implemented in this study. Due to this simple algorithm the over-all machine system can be modified to simple arbitrary given one-mass load without any disturbance. So, the total construction process for positioning control system is much easier than old one. Moreover, to generate a proper effective position profile with the limited actual machine force, a very powerful on-line mass identification algorithm using the load force estimator is presented. In the proposed mass identification algorithm, the exact load mass can be calculated during only one moving stage under a normally generated position profile. All presented algorithm is verified with experimental result with commercial linear servo machine system.

적응적 가중치를 사용한 LMSE 최적화 기반의 심전도 개인 인식 방법 (ECG Identification Method Using Adaptive Weight Based LMSE Optimization)

  • 김석호;강현수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.1-8
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    • 2015
  • 본 논문에서는 적응적 가중치를 사용한 Least Mean Square Error(LMSE) 최적화 기반의 심전도 개인 인식 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위한 전처리과정, 평균 심전도 신호 및 표준편차를 추출한다. 그리고 추출된 정보들을 DB에 저장하고 이를 적응적 가중치로 사용하여 개인 인식에 사용한다. 적응적 가중치는 두 가지를 사용하는데 첫 번째 적응적 가중치는 입력 신호의 표준편차의 역수이고, 두번째 적응적 가중치는 DB에 저장된 사람들의 평균 심전도 신호간의 표준편차에 비례한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과 32명에 대해서 100%의 인식률을 보였다.

어구 자동 식별을 위한 전자 부이의 통신 거리 및 위치 오차 검증 (Verification of Communication Distance and Position Error of Electric Buoy for Automatic Identification of Fishing Gear)

  • 김성율;임춘식;이성렬
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.397-402
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    • 2021
  • 전자 어구 실명제는 '풍요로운 어장' 조성과 해양 환경 보호를 실행할 수 있는 주요 정책 중 하나이다. 또한 어구 자동식별 시스템은 LPWA 등의 통신과 멀티 센싱 기술을 활용하여 위 정책을 실현할 수 있는 해양 IoT 서비스 중 하나이다. 어구 자동식별 시스템은 해상에 부유하고 있는 전자 부이로부터 어구의 위치 및 유실 정보를 수집하고 어민이나 육상 관제국에게 제공한다. 어구 자동식별 시스템을 구성하는 전자 어구와 통신 장치들을 개발하였다. 본 논문에서는 전자 어구와 어선에 설치되는 무선 노드 사이의 통신 거리 측정과 전자 어구의 위치 정보 오차 측정 내용 및 결과에 대해 살펴본다. 측정 결과 통신 결과 목표치인 30 km의 2배인 62 km 거리에서 LOS 통신이 가능한 것을 확인하였고, 위치 오차는 목표치인 CEP 5 m 보다 적은 1 m의 결과를 얻었다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 어구 자동식별 시스템의 서비스 영역과 정확도가 더욱 신장될 것으로 기대된다.