Recently, an advanced video deflectometer based on the principle of off-axis digital image correlation was presented and advocated for remote and real-time deflection monitoring of large engineering structures. In engineering practice, measurement accuracy is one of the most important technical indicators of the video deflectometer. However, it has been observed in many outdoor experiments that data drift often presents in the measured deflection-time curves, which is caused by the instability of imaging system and the unavoidable influences of ambient interferences (e.g., ambient light changes, ambient temperature variations as well as ambient vibrations) in non-laboratory conditions. The non-ideal unstable imaging conditions seriously deteriorate the measurement accuracy of the video deflectometer. In this work, to perform high-accuracy deflection monitoring, potential sources for the drift error are analyzed, and a drift error model is established by considering these error sources. Based on this model, a simple, easy-to-implement yet effective reference point compensation method is proposed for real-time removal of the drift error in measured deflections. The practicality and effectiveness of the proposed method are demonstrated by in-situ deflection monitoring of railway and highway bridges.
A novel real-time actuator failure detection algorithm is developed in this paper. Actuator fails when the input to the structure is different from the commanded one. Previous research has shown that one error function can be formulated for each actuator through interaction matrix method. For output without noise, non-zero values in the actuator functions indicate the instant failure of the actuator regardless the working status of other actuators. In this paper, it is further demonstrated that the actuator's error function coefficients will be directly calculated from the healthy input of the examined actuator and all outputs. Hence, the need for structural information is no longer needed. This approach is termed as direct method. Experimental results from a NASA eight bay truss show the successful application of the direct method for isolating and identifying the real-time actuator failure. Further, it is shown that the developed method can be used for real-time sensor failure detection.
The performance of speech recognition system is degraded by the mismatch between training and test environments. Many studies have been presented to compensate for noise components in the cepstral domain. Recently, higher order cepstral moment normalization method has been introduced to improve recognition accuracy. In this paper, we present real-time high order moment normalization method with post-processing smoothing filter to reduce the parameter estimation error in higher order moment computation. In experiments using Aurora2 database, we obtained error rate reduction of 44.7% with proposed algorithm in comparison with baseline system.
The cold forging process induces material deformation in an enclosed space, generating a very high forging load. Therefore, it is mainly designed as a multi-stage process, and fatigue failure occurs in forging die due to cyclic load. Studies have been conducted previously to quantitatively predict the fatigue limit of cold forging dies, however, there was a limit to field application due to the large error range and the need for expert intervention. To solve this problem, we conducted a study on the introduction of a real-time forging load measurement technology and an automated system for quantitative prediction of die life cycle. As a result, it was possible to reduce the error range of the quantitative prediction of die life cycle to within ±7%, and it became possible to use the die life cycle calculation algorithm into an automated system.
The improvement of the production capability of multi PCB assembly line can not be simply done by improving the capacities of each assembly robot cells but must be done by controlling the production line effectively with the line host computer which controls over the whole assembly line. A real time production control, a real time model change and a real time trouble shooting compose the specific concepts of this technique. In this paper, we present and analyze the definition and application method of real time assembly concept. The meaning of real time model change, troubles and error sooting and its algorithm will be introduced. Also, the function of the host computer which is in charge of all of many different tasks mentioned above and the method are presented. The improvement of the productivity is mainly focused on the efficiency of multi-PCB production control. The importance of this aspect is gradually increasing, which we have presented the analysis and the solution.
본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 오차 보정 방안을 제안하였다. 스마트 기기를 통한 상황인식에서 기기의 특성상 필수적인 상황 정보 센싱을 함에 있어서 오차가 불가피하게 발생하고, 이는 예측 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 칼만필터의 오류보정 알고리즘을 적용하여 스마트기기의 3축 가속도 센서에서 입수되는 신호 값을 보정하였다. 결과적으로 시계열 데이터를 이루는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고하는 데이터에 대한 처리 과정에서 발생하는 오차를 칼만필터를 통하여 효과적으로 제거할 수 있었다. 이 연구가 차후 개발되어질 실시간 상황인지 시스템의 성능을 향상시켜 줄 수 있을 것이라 기대한다.
Purpose - This work analyzes, in detail, the specification of vector error correction model (VECM) and thus examines the relationships and impact among seven economic variables for USA - balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), a measure of the money supply that includes total currency as well as large time deposits, institutional money market funds, short-term repurchase agreements and other larger liquid assets (M3), real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). In particular, we search for the main explanatory variables that have an effect on stock and real estate market, respectively and investigate the causal and dynamic associations between them. Research design, data, and methodology - We perform the time series vector error correction model to infer the dynamic relationships among seven variables above. This work employs the conventional augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root techniques to test for stationarity among seven variables under consideration, and Johansen cointegration test to specify the order or the number of cointegration relationship. Granger causality test is exploited to inspect for causal relationship and, at the same time, impulse response function and variance decomposition analysis are checked for both short-run and long-run association among the seven variables by EViews 9.0. The underlying model was analyzed by using 108 realizations from Q1 1990 to Q4 2016 for USA. Results - The results show that all the seven variables for USA have one unit root and they are cointegrated with at most five and three cointegrating equation for USA. The vector error correction model expresses a long-run relationship among variables. Both IR_REAL and M3 may influence real estate market, and GDP does stock market in USA. On the other hand, GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN may be considered as causal factors to affect real estate market. Conclusions - The findings indicate that both stock market and real estate market can be modelled as vector error correction specification for USA. In addition, we can detect causal relationships among variables and compare dynamic differences between countries in terms of stock market and real estate market.
In this paper, a fuzzy tuning discrete-time repetitive control is suggested for a robot manipulator. Real-time implementation of this type of repetitive controller is also performed for a 2 link direct drive robot by using a real-time control system which consists of a real-time OS(Spectra), a single board computer, a communication board and an analog input/output board. First, it is shown that the tracking error is effectively reduced by discrete-time repetitive control. Second, the convergence performance is shown to be much improved by the suggested controller using real-time experimentations.
The time delay in servo control on LonWorks/IP Virtual Device Network (VDN) is highly stochastic in nature. LonWorks/IP VDN induced time delay deteriorates the performance and stability of the real-time distributed control system and hinders an effective preventive and predictive maintenance. Especially in real-time distributed servo applications on the factory floor, timely response is essential for predictive and preventive maintenance. In order to guarantee the stability and performance of the system for effective preventive and predictive maintenance, LonWorks/IP VDN induced time delay needs to be predicted and compensated for. In this paper position control simulation of DC servo motor using Zero Phase Error Tracking Controller (ZPETC) as a feedforward controller, and Internal Model Controllers (IMC) based on Smith predictor with disturbance observer as a feedback controller is performed. The validity of the proposed control scheme is demonstrated by comparing the IMC based on Smith predictor with disturbance observer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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