Battery diagnosis is vital to battery-based applications because it ensures system reliability by avoiding battery failure. This paper presents a novel intelligent battery charger with an online diagnosis function to circumvent interruptions in system operation. The charger operates in normal charging and diagnosing modes. The diagnosis function is performed with the impedance spectroscopy technique, which is achieved by injecting a sinusoidal voltage excitation signal to the battery terminals without the need for additional hardware. The impedance spectrum of the battery is calculated based on voltage excitation and current response with the aid of an embedded digital lock in amplifier in a digital signal processor. The measured impedance data are utilized in the application of the complex nonlinear least squares method to extract the battery parameters of the equivalent circuit. These parameters are then compared with the reference values to reach a diagnosis. A prototype of the proposed charger is applied to four valve-regulated lead-acid batteries to measure AC impedance. The results are discussed.
In this paper, we present a new approach based on an elitist genetic algorithm for the task of aligning the position of a robot gripper using CCD cameras. The vision-based control scheme for the task of aligning the gripper with the desired position is implemented by image information. The relationship between the camera space location and the robot joint coordinates is estimated using a camera-space parameter modal that generalizes known manipulator kinematics to accommodate unknown relative camera position and orientation. To find the joint angles of a robot manipulator for reaching the target position in the image space, we apply an elitist genetic algorithm instead of a nonlinear least square error method. Since GA employs parallel search, it has good performance in solving optimization problems. In order to improve convergence speed, the real coding method and geometry constraint conditions are used. Experiments are carried out to exhibit the effectiveness of vision-based control using an elitist genetic algorithm with a real coding method.
Pipe-cutting machines have been used in many fields. Recently, an automatic pipe-cutting machine that uses magnet has born developed. In this paper, a magnetic-type automatic pipe-cutting machine that attaches itself and performs unmanned cutting process is proposed. It is designed that there is a room at the bottom of its body to contain a magnet. And it uses magnetic force between the magnet and the pipe surface to prevent slip and to attach the machine to the pipe against gravity. Also the magnetic force is adjustable by changing the gap between the magnet and the pipe. This machine is, however, necessary to control cutting velocity for the elevation of work efficiency and the adjustable faculties. During pipe cutting process, the gravity acting on the pipe-cutting machine widely varies. That is, the cutting machine gets fast when moving from the top to the bottom of the pipe and slow when moving from the bottom to the top. Actually the system is kind of a non-linear system where the gravity is function of climbing angle of the cutting machine along the pipe. Especially jerking motion is critical. Therefore, authors design the non-linear controller that estimates the current position of the machine along the pipe and compensates the effect of gravity in this paper. It receives the feed back signal from the encoder.
Damping of multi-span tube with loose supports according to the finite support clearances is investigated through the experimental modal analysis. Loose intermediate support leads to strong nonlinearity in tube dynamics, provides statistical nature, and increases tube damping through impacting and friction at the supports. Fraction of critical damping was estimated by the modal curve fitting to parameter estimation from the measured frequency response functions. Magnitude of random excitation force, which can reproduce the in-situ excitation in operating environment, was maintained as constant value with a fine tolerance during vibration testing. Range of input force was carefully selected to cover from the low magnitude excitation for linearly behaved tube motion to high magnitude of force for nonlinearly-behaved tube motion. Estimated critical damping ratio shows scatters in data and tends to increase as the magnitude of rising force and decrease with upward frequency variation. Larger size of support gap increases multi-span tube damping for high magnitude of excitation.
Kriging surrogate model provides explicit functions to represent the relationships between the inputs and outputs of a linear or nonlinear system, which is a desirable advantage for response estimation and parameter identification in structural design and model updating problem. However, little research has been carried out in applying Kriging model to crack identification. In this work, a scheme for crack identification based on a Kriging surrogate model is proposed. A modified rectangular grid (MRG) is introduced to move some sample points lying on the boundary into the internal design region, which will provide more useful information for the construction of Kriging model. The initial Kriging model is then constructed by samples of varying crack parameters (locations and sizes) and their corresponding modal frequencies. For identifying crack parameters, a robust stochastic particle swarm optimization (SPSO) algorithm is used to find the global optimal solution beyond the constructed Kriging model. To improve the accuracy of surrogate model, the finite element (FE) analysis soft ANSYS is employed to deal with the re-meshing problem during surrogate model updating. Specially, a simple method for crack number identification is proposed by finding the maximum probability factor. Finally, numerical simulations and experimental research are performed to assess the effectiveness and noise immunity of this proposed scheme.
This study was to estimate population growth parameters of the freshwater bivalve, Corbicula (Corbiculina) papyacca (Heude) in Korea. Samples were collected from Jojong stream in Chungpyeong from September 1999 to August 2000. Ages were determined from the ring of shell, The shell length of the samples ranged from 4,2 mm to 28.1 mm, The ring on the surface of shell was formed once a year from January to March, Marginal increment analysis of shell rings indicated that annuli were formed in June. Spawning period was estimated to be May to August with a peak between June and July through fatness analysis, and thus rings were considered to be true annual marks. Von Bertalanffy's growth parameter were estimated from a nonlinear method with the value of logical maximum shell length ($L_{propto}$) was 34,36 mm, K was 0.1531/year, logical age of shell length 0 ($t_{0}$) was -0,5246 year, and logical maximum total weight ($W_{propto}$) was 11.42 g.
The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under-parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of loaming through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. The paper proposes high performance speed and current control of synchronous reluctance motor(SynRM) drive using adaptive loaming mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) and fuzzy logic control(FLC) controller. The proposed controller is developed to ensure accurate speed and current control of SynRM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN and ANN controller.
An adaptive feedback linearization technique of a PM synchronous motor with specified output dynamic performance is proposed. The adaptive parameter estimation is achieved by a model reference adaptive technique where the stator resistance and flux linkage can be estimated with the current dynamic model and the state observer. Using these estimated parameters, the linearizing control inputs are calculated and a nonlinear coupled model of a PM synchronous motor is input-output linearized. The resultant model has the load torque disturbance. To get ti perfect decoupled model, the load torque is estimated. The adaptation laws are derived by the hyperstability theory and positivity concept. The robustness of the proposed control scheme will be proven through the computer simulations.
The study on the performance of the nonlinear friction tuned mass dampers (FTMD) for the mitigation of the seismic responses of the structures is a topic that still inspires the efforts of researchers. The present paper aims to carry out a numerical study on the optimum tuning of TMD and FTMD parameters using a multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm including soil-structure interaction (SSI) effects for seismic applications. Considering a 3-story structure, the performances of the optimized TMD and FTMD are compared with the uncontrolled structure for three types of soils and the fixed base state. The simulation results indicate that, unlike TMDs, optimum tuning of FTMD parameters for a large preselected mass ratio may not provide a best and optimum design. For low mass ratios, optimal selection of friction coefficient has an important key to enhance the performance of FTMDs. Consequently, a free parameter search of all FTMD parameters provides a better performance in comparison with considering a preselected mass ratio for FTMD in the optimum design stage of the FTMD. Furthermore, the SSI significant effects on the optimum design of the TMD and FTMD. The simulation results also show that the FTMD provides a better performance in reducing the maximum top floor displacement and acceleration of the building in different soil types. Moreover, the performance of the TMD and FTMD decrease with increasing soil softness, so that ignoring the SSI effects in the design process may give an incorrect and unrealistic estimation of their performance.
A magnetic flux saturation model of Synchronous Reluctance Motors (SynRMs) and a parameter estimation method are proposed at standstill. The proposed magnetic flux model includes the nonlinear relationship between the current and the magnetic flux for self-saturation and cross-saturation. Voltage is injected at standstill to estimate the magnetic flux saturation model. Voltages are injected into the d-axis and q-axis to obtain data on self-saturation. Subsequently, voltages are simultaneously injected into the d-q axis to obtain data on cross-saturation. On the basis of the measured current and the calculated magnetic flux, the parameters of the proposed model are estimated using the least square method (LSM). Simulation and experiment were performed on a 1.5-kW SynRM to verify the proposed method. The proposed model can be used to create a high-efficiency operation table, a sensorless algorithm, and a current controller to improve the control performance of a motor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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