As the conventional hydraulic power steering system in the passenger vehicles is being rapidly replaced by EPS (Electric Power Steering) system, performance evaluation of the EPS system has become an important issue in the automotive industries. But the evaluation process takes significant expertise since steering conditions in the test protocols must be implemented with high accuracy. EPS HILS (Hardware-In the-Loop Simulation) system is developed together with robot steering system in this study. Main components of EPS HILS system include: C-EPS hardware, CarSim vehicle model, and road reaction force generation system powered by servo motor. The robot steering system, operated by another servo motor, was combined with EPS HILS system to substitute for steering efforts of human driver. The road reaction force generation system and the robot steering system were carefully validated by using the data obtained from vehicle tests. An on-center handling test was conducted by using EPS HILS system combined with the robot steering system. In the result of this study, robot-steered EPS HILS system developed with its high reliability and no need of skilled driver's, can be widely adopted to evaluate any performance of EPS system.
The brake system of a high-speed train has a crucial role for the safety of human mass transportation. However, it is hard to acquire design parameters of the brake system in the design step of the new high-speed train. In this paper, we build a HILS (Hardware In-the- Loop Simulation) system for the brake system of the Korea High-Speed Train (KHST) that is supposed to run up to 350 km/h, and analyze the characteristics of the brake system of the KHST (composed of 7 cars) via real-time simulations. In the HILS system that is built using a DSP board of dSPACE, the dynamics of the 7 car bodies and several bogies and characteristics of springs and dampers of connection devices between cars are considered separately. Simulation results show that the designed brake system of the KHST is valid and satisfies design specifications.
UAVs(Unmanned Aerial Vehicles) have many applications in military and commercial areas. The flight control system of UAVs is more important than manned aircraft's because the mission of UAVs must be operated without a human pilot. But very heavy and expensive navigation system makes it difficult to develop UAV flight control system. In this research, GPS/IMU integrated navigation filter was developed for light weight/low cost flight control system of small UAVs. With this navigation filter, full flight control system which has real time operating capability has been developed. The performance of the flight control system is basically checked by HILSIM (Hardware In the Loop SIMulation). Finally, the flight control system is verified by showing performance test result under real flight environment.
This study presents an intelligent PID control method based on the fuzzy logic and this method is applied to the active magnetic bearing system. By using an appropriate fuzzy matrix, some changes of values of the three coefficients of the controller are determined during system operation and these lead to the improvement of the transient and steady state behavior of the closed loop system. The presented method is actually a combination of the principles of PID control and fuzzy logic. Since the fuzzy logic using linguistic variables in place of numeric variables has many points of likeness to the human logic, the improvement in performance is notable especially in case of large nonlinearity and uncertainty such as the controller start and the excessive mass unbalance. A set of simulation and experimental results illustrate and considerable improvement in the control performance including small overshoot and small transient currents in magnet coils, while maintaining the overal static and dynamic characteristics near the equilibrium position.
JC polyomavirus (JCPyV)는 viral group I, Polyomaviridae로 분류되는 사람 병원성 바이러스 이다. JCPyV는 최근 하수 등 수질오염 지표로 제안됨에 따라 수질환경에서 모니터링 필요성이 제기되고 있다. 임상 및 환경 시료 중 JCPyV 검출을 위해서 PCR 시스템이 사용되어 왔다. 그러나 신속하고 높은 검출 민감도를 가진 방법의 필요성에 따라 이번 연구에서는 등온증폭 프라이머 조합을 개발하였다. 이번에 개발한 방법은 기존 PCR 시스템에 비해 더욱 신속 및 약 10배 더 높은 검출 민감도를 보여주었다. 또한 본 연구에서 개발한 검출 방법의 재 검정을 위해서 HaeIII 제한효소를 이용한 방법을 함께 고안하였다. 따라서 이번 연구는 임상, 환경 등의 시료에서 JCPyV를 모니터링 하기 위한 방법으로 활용이 기대된다.
Intelligent Wearable Module is intelligent system that arises when a human is part of the feedback loop of a computational process like a certain control system. Applied system is mobile robot. This paper represents the mobile robot control system remote controlled by Intelligent Wearable Module. So far, owing to the development of internet technologies, lots of remote control methods through internet have been proposed. To control a mobile robot through internet and guide it under unknown environment, We propose a control method activated by Intelligent Wearable Module. In a proposed system, PDA acts as a user interface to communicate with notebook as a controller of the mobile robot system using TCP/IP protocol, and the notebook controls the mobile robot system. Tlle information about the direction and velocity of the mobile robot feedbacks to the PDA and the PDA send new control method produced from the fuzzy inference engine.
In most cases, a crane is controlled by an open-loop technique. That is, the controller tries to follow a given velocity profile that is designed to minimize the swing of rope and the transfer time. But such a system is not capable of handling various disturbances such as changing rope length and wind effect. In order to overcome this kind of difficulty, this research focuses on the design of a feedback controller using intelligent techniques such as fuzzy logic and neural network. These intelligent techniques has been emplyoyed in order to represent human knowledge and to imitate human learning. The deveped controllers have been evaluated via computer simulation
For a precise manipulator control in the presence of environmental uncertainties, it has long been recognized that the robot should be controlled in a task-referenced space. In this respect, an effective visual servo control system for robot manipulators based on neural networks is proposed. In the proposed control system, a Backpropagation neural network is used first to learn the mapping relationship between the robot's joint space and the video image space. However, in the real control loop, this network is not used in itself, but its first and second derivatives are used to generate servo commands for the robot. Second, and Adaline neural network is used to identify the approximately linear dynamics of the robot and also to generate the proper joint torque commands. Computer simulation has been performed demonstrating the proposed method's superior performance. Futrhermore, the proposed scheme can be effectively utilized in a robot skill acquisition system where the robot can be taught by watching a human behavioral task.
To implement full automation in pipe welding, it si most important to develop special sensors and their related systems which act like human operator when detecting irregular groove conditions. In this study, an automatic pipe Gas Metal Arc Welding (GMAW) system was proposed to full control pipe welding procedure with intelligent sensor systems. A five-axes manipulator was proposed for welding torch to automatically access to exact welding position when pipe size and welding angle were given. Pool status and torch position were measured by using a weld-pool image monitoring and processing technique in root-pass welding for weld seam tracking and weld pool control. To overcome the intensive arc light, pool image was captured at the instance of short circuit of welding power loop. Captured image was processed to determine weld pool shape. For weld seam tracking, the relative distance of a torch position from the pool center was calculated in the extracted pool shape to move torch just onto the groove center. To control penetration of root pas, gap was calculated in the extracted pool image, and then weld conditions were controlled for obtaining appropriate penetration. welding speed was determined with a fuzzy logic, and welding current and voltage were determined from a data base to correspond to the gap. For automatic fill-pass welding, the function of human operator of real time weld seam control can be substituted by a sensor system. In this study, an arc sensor system was proposed based on a fuzzy control logic. Using the proposed automatic system, root-pass welding of pipe which had gap variation was assured to be appropriately controlled in welding conditions and in torch position by showing sound welding result and good seam tracking capability. Fill-pass welding by the proposed system also showed very successful result by tracking along the offset welding line without any control of human operator.
In conventional Vehicle Stability Control (VSC) System, a control threshold is designed by average driver characteristics. Despite the stabilizing effort, VSC causes redundancy to an expert driver. An advanced VSC which has flexibility on its control property is proposed in this study. By using lateral velocity estimator, a control threshold is determined on side slip angle and angular velocity phase plane. Vehicle planar motion model based sliding controller is modified with respect to various control thresholds. The performance of the proposed VSC algorithm has been investigated by human-in-the-loop simulation using a vehicle simulator. The simulation results show that the control threshold has to be determined with respect to the driver steering characteristics. A VSC with variable control thresholds would provide an improvement compared to a VSC with a constant threshold.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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