In this paper, a simple two-step method for structural vibration-based health monitoring for beam-like structures have been extended to plate-like structures with though-thickness cracks. Crack locations and severities of plate-like structures are detected using a hybrid approach. The interval wavelet transform is employed to extract crack singularity locations from mode shape and support vector regression (SVR) is applied to predict crack serviettes form crack severity detection database (the relationship of natural frequencies and crack serviettes) using several natural frequencies as inputs. Of particular interest is the natural frequencies estimation for cracked plate-like structures using Rayleigh quotient. Only the natural frequencies and mode shapes of intact structures are needed to calculate the natural frequencies of cracked plate-like structures using a simple formula. The crack severity detection database can be easily obtained with this formula. The hybrid method is investigated using numerical simulation and its validity of the usage of interval wavelet transform and SVR are addressed.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.11
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pp.128-139
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1999
This paper proposes a linearization technique for the space vector modulation method, which increases the linear control range of inverter up to the 6-step inverter. This method is based on fourier series expansion of the desired output voltage of the inverter to calculate the compensation angle in continuous switching mode and holding angle in discontinuous switching including the 6-step mode respectively. The approximation equation of these angles are used for compensation of fundamental voltage in overmodulation range. Therefore, it is possible to obtain the linear control and the maximized utilization of PWM inverter output voltage.
SVDD의 scale prob1em을 해결하기 위하여, 학습 데이터를 sub-groupings하여 group 단위로 SVDD를 통해 학습함으로써 학습 시간을 줄이는, K-means clustering을 이용한 SVDD 방범(KMSVDD)이 제안되었다. 하지만 KMSVDD는 K-means clustering 알고리즘의 본질상 최적의 K값을 정하기 힘들다는 문제와, 동일한 데이터를 학습할지라도 clustered group이 램덤하게 형성되기 때문에 매번 학습의 결과가 달라지는 문제점이 있었다. 또한 데이터의 분포 상태와 관계없이 무조건 타원(dlliptic) 형태의 K개의 cluster로 나누기 때문에 각각의 나눠진 cluster들은 데이터 분포에 대한 특징을 나타내기 힘들게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 데이터 분포에서 mode를 먼저 찾은 후 이 mode를 기준으로 clustering하는 Mean Shift clustering 방법을 이용한 SVDD를 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 KMSVDD와 비교해 데이터 학습 속도에서는 큰 차이가 없으면서도 데이터의 분포 상태를 고려한 형태로 clustering 한 sub-group을 학습하므로 학습의 정확도가 일정하게 되며, 각각의 cluster는 데이터 분표의 특징을 포함하는 효과가 있다. 또한 Mean Shift Kernel의 bandwidth의 결정은 K-Means의 K와는 달리 어느 정도 여유를 갖고 결정되어도 학습 결과에는 차이가 없다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 위의 내용들을 검증하도록 한다.
In this study, we evaluated the EEG based BCI algorithm using common spatial pattern to find realistic applicability using neurofeedback EEG based BCI algorithm - EEG mode, feature vector calculation, the number of selected channels, 3 types of classifier, window size is evaluated for 10 subjects. The experimental results have been evaluated depending on conditioned experiment whether neurofeedback is used or not In case of using neurofeedback, a few subjects presented exceptional but general tendency presented the performance improvement Through this study, we found a motivation of development for the specific classifier based BCI system and the assessment evaluation system. We proposed a need for an optimized algorithm applicable to the robust motor imagery evaluation system with more useful functionalities.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.12
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pp.1099-1104
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2013
This paper presents a learning-based visual inspection method that addresses the need for an improved adaptability of a visual inspection system for parts verification in panorama sunroof assembly lines. It is essential to ensure that the many parts required (bolts and nuts, etc.) are properly installed in the PLC sunroof manufacturing process. Instead of human inspectors, a visual inspection system can automatically perform parts verification tasks to assure that parts are properly installed while rejecting any that are improperly assembled. The proposed visual inspection method is able to adapt to changing inspection tasks and environmental conditions through an efficient learning process. The proposed system consists of two major modules: learning mode and test mode. The SVM (Support Vector Machine) learning algorithm is employed to implement part learning and verification. The proposed method is very robust for changing environmental conditions, and various experimental results show the effectiveness of the proposed method.
Direct torque control (DTC) of induction machines (IM) is a well-known strategy of these drives control which has a fast dynamic and a good tracking response. In this paper a nonlinear DTC of speed sensorless IM drives is presented which is based on input-output feedback linearization control theory. The IM model includes iron losses using a speed dependent shunt resistance which is determined through some effective experiments. A stator flux vector is estimated through a simple integrator based on stator voltage equations in the stationary frame. A novel method is introduced for DC offset compensation which is a major problem of AC machines, especially at low speeds. Rotor speed is also determined using a rotor flux sliding-mode (SM) observer which is capable of rotor flux space vector and rotor speed simultaneous estimation. In addition, stator and rotor resistances are estimated using a simple but effective recursive least squares (RLS) method combined with the so-called SM observer. The proposed control idea is experimentally implemented in real time using a FPGA board synchronized with a personal computer (PC). Simulation and experimental results are presented to show the capability and validity of the proposed control method.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.23
no.5
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pp.336-344
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2018
This study proposes a new PWM method for leakage current reduction and neutral point (NP) current control in three-phase three-level converter employed in bipolar DC distribution systems. The proposed PWM method uses medium vectors only when there is no need to control the NP current. Thus, common mode voltages are held constant to realize zero leakage current. Some space vectors that produce low-frequency common mode voltages are employed to minimize leakage currents when the average NP current needs to be a positive or negative value. The proposed space vector PWM is implemented based on barycentric coordinate. The validity of the proposed PWM method is verified by simulations and experiments.
In this paper, the optimal performance of optical second-order polarization mode dispersion (PMD) compensation has been investigated theoretically in terms of minimization of the root-mean-square (RMS) pulse broadening. The optimal compensation vector in feedforward-type second-order PMD compensation has been derived, and the RMS pulse broadening factor after the optimal second-order PMD compensation has been analytically calculated. The calculated result has been compared with the previously reported simulation result where numerically optimized feedback scheme was adopted. They are in good agreement, which verifies the validity of the derivation. The investigation in this work will form the basis for the implementation of the feed-forward-type second-order PMD compensation.
In this paper, search method and sliding mode observer are developed for efficiency optimization of induction motor. The proposed control scheme consists of efficiency controller and adaptive backstepping controller. A search controller for which information of input of fuzzy controller is included in efficiency controller that uses a direct vector controlled induction motor. The search controller is based on the "Rosenbrock" method and finds the flux level at the minimum input power of induction motor. Once this optimal flux level has been determined, this information is utilized to update the rule base of a fuzzy controller A sliding mode observer is designed to estimate rotor flux and an adaptive backstepping controller is also used to compensate for mechanical uncertainties in the speed control of induction motor. Simulation results are presented to validate the proposed controller.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.665-668
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2008
The load distribution to each mode of a structure under seismic loading depends on the modal participation factor. The factor of an idealized analytical model, however, is different to the actual one due to modeling and construction error. Therefore, there exist limits on the estimation of actual behavior. In this study, an identification procedure for participation factor based on vibration test is proposed. The procedure has an advantage that the mode shape vector can also be estimated directly from the participation factor. The numerical simulation using a three story building is performed to evaluate the proposed procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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