본 연구는 운동 표상에 관한 뇌 메커니즘의 이해를 위해 fMRI를 이용한 측정 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템의 검증을 위해 예비 실험을 시행하였다. fMRI task는 visual feedback을 제공하는 task와 차단하는 task 두 가지의 task로 구성되었다. 실험 결과 visual feedback이 제공되었을 때는 left superior orbital gyrus, bilateral precentral gyrus, left superior occipital gyrus, left supplementary motor area, right thalamus, right postcentral gyrus 그리고 right superior parietal lobule 같은 영역들이 활성화 되었다. Visual feedback이 차단되었을 때는 left precuneus, right middle temporal gyrus, bilateral supplementary motor area, right anterior cingulate cortex, left Inferior temporal gyrus, left insula lobe, right superior parietal lobule, bilateral postcentral gyrus 그리고 left precentral gyrus 같은 영역들이 활성화 되었다. 개발된 시스템을 통해서 visual feedback이 차단되었을 경우 운동 표상에 관한 뇌 메커니즘을 알아 볼 수 있었다.
In this paper we present a method of feature extraction for motor imagery single trial EEG classification, where we exploit nonnegative matrix factorization (NMF) to select discriminative features in the time-frequency representation of EEG. Experimental results with motor Imagery EEG data in BCI competition 2003. show that the method indeed finds meaningful EEG features automatically, while some existing methods should undergo cross-validation to find them.
The PID controller design and choosing PID parameters according to system response are proposed in this paper. Here PID controller is employed to control DC motor speed and Matlab program is used for calculation and simulation. Choosing PID parameters are demonstrated by several contrast experiments and a way for setting PID parameters values is discussed.
On the basis of morphological and functional studies, it is now established that there exist multiple motor representation areas in the frontal lobe of subhuman primates. Recent development of analysis on cerebral critical organization in human subjects, utilizing novel techniques of PET and MRI, provides evidence of corresponding motor areas. Each area has its unique sources of inputs from the thalamus and from other parts of the cerebral cortex. To understand functional roles of these multiple motor areas, it is necessary to study neural activity while subjects are performing a variety of motor tasks. In view of high accuracy in spatial and temporal resolution, the analysis of single cells in relation to specific aspects of motor behavior remains to be a powerful research technique. It is with this technique that a number of novel concepts on functional roles of multiple motor areas have been proposed.
The paper is proposed artificial neural network(ANN) sensorless control of induction motor drive with fuzzy learning control-fuzzy neural network(FLC-FNN) controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also this paper is proposed. speed control of induction motor using FLC-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back Propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed so that the actual state variable will coincide with the desired one. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system controlled FLC-FNN and ANN controller, Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the FLC-FNN and ANN controller.
This paper is proposed a fuzzy neural network controller based on the vector controlled induction motor drive system. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed estimation and control of speed of induction motor using ANN Controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The back propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new method.
Choi Byoung-Kon;Chiang Hsiao Dong;Li Yinhong;Chen Yung Tien;Huang Der Hua;Lauby Mark G.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제1권2호
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pp.161-169
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2006
Load representation has a significant impact on power system analysis and control results. In this paper, composite load models are developed based on on-line measurement data from a practical power system. Three types of static-dynamic load models are derived: general ZIP-induction motor model, Exponential-induction motor model and Z-induction motor model. For the dynamic induction motor model, two different third-order induction motor models are studied. The performances in modeling real and reactive power behaviors by composite load models are compared with other dynamic load models in terms of relative mismatch error. In addition, numerical consideration of ill-conditioned parameters is addressed based on trajectory sensitivity. Numerical studies indicate that the developed composite load models can accurately capture the dynamic behaviors of loads during disturbance.
Background: In the brain, the dominant primary motor cortex (M1) has a greater hand representation area, shows more profuse horizontal connections, and shows a greater reduction in intracortical inhibition after hand exercise than does the non-dominant M1, suggesting a hemispheric asymmetry in M1 plasticity. Methods: We performed a transcranial magnetic stimulation (TMS) study to investigate the hemispheric asymmetry of paired associative stimulation (PAS)-induced M1 plasticity in 9 right-handed volunteers. Motor evoked potentials (MEPs) were measured in the abductor pollicis brevis (APB) muscles of both hands, and MEP recruitment curves were measured at different stimulation intensities, before and after PAS. Results: MEP recruitment curves were significantly enhanced in the dominant, but not the non-dominant M1. Conclusions: These results demonstrate that the dominant M1 has greater PAS-induced plasticity than does the non-dominant M1. This provides neurophysiological evidence for the asymmetrical performance of motor tasks related to handedness.
To analyze and design a motor magnetic permeance method and numerical methods such as F.E.M. are used. In this thesis, DC motor is analyzed and designed by the permeance method. Modified Carter coefficient and leakage permeance are presented. A magnetic flux path can be approximated properly by using a equivalent ${\pi}$ network representation adding the leakage coefficient. Finally, effective and easy-to-use program is realized. Experimental analysis and design with an actual motor proves that this program produces reliable results. There are many experimental coefficients in this algorithm and it makes some design errors. Using of this program, an motor engineer can obtain satisfactory characteristic and design value by inputting initial data at once.
We consider one of robust controller, fuzzy-sliding mode controller dealing with model uncertainty, simplified representation of nonlinear system, changed parameters of plant. We propose fuzzy-sliding mode algorithm which provides control input that has system states approaching the choosed sliding surface. This fuzzy controller has a rule base to get initial states converged on sliding surface. This algorithm Is applied to a transfer function of DC motor to be modeled simply and do position control of DC motor due to system parameters. We compare fuzzy-sliding mode controller to both sliding mode controller and fuzzy controller to identify roust control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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