A new speed detection method using low resolution incremental encoders, especially excellent in the low speed region and in the transient state, is proposed. The half period error of an incremental encoder is greater than the period error. So it's not recommended to quadruple the number of pulses per revolution, because it increase the ripple of speed. To overcome this restriction a speed detection, method has been proposed. But it requires so many latch circuits. Therefore we propose a new speed detection method that has different concept and has fewer latch circuits.
The low speed control of a servo motor using instantaneous speed detection method is described. To estimate the instantaneous speed from the average speed, the speed estimator of the first or second order is used. We confirm that these estimatorsimprove the speed control performance of a servo system with experiments.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.9
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pp.36-46
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1994
A analog disturbance observer, which is suitable for servo motor drive, was employed to suppressi control of the impact drop disturbance. The main advantage of the observer is that a fast response disturbance estimation is obtained using the detected motor cuttent and speed. And the new M/T method for motor speed detection is proposed. The method should be able to reduce the detection dead time compared with the Ohmae's M/T method. Also, the low speed control of a servo motor using instantaneous speed detection method is described. To estimate the instantaneous speed from the average speed, the speed estimator of the first order is proposed. Actually we confirmed that these methods improve the speed control performance of the servo system with experiments.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.5
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pp.895-901
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2016
Nowadays, the axle counter has been developed to the wide range of the track circuit blocks as well as the wheel detection device. The axle counter, as becoming an important device for the high speed railway, must be guaranteed in accordance with the safety. With considering the safety and the high speed, performance evaluation a wheel detection sensor is described in this paper. To increase the safety, digital proximity sensor instead of analog is employed in the wheel detection sensor. Therefor the wheel detection sensor can minimize noisy signals caused by the harsh railway environments. And, to meet the high speed railway requirements, the performance of the wheel detection sensor is also successfully verified using the speed simulator at the velocity 500Km/h.
This study deals with on-line fault detection and diagnosis for heat exchanger of variable speed refrigeration system. Conventional studies about fault of heat exchanger in refrigeration system have used temperature and pressure information. The temperature and pressure are able to be used valuably for faults detection of constant speed refrigeration system. However in case of variable speed refrigeration system, the temperature and pressure are no longer useful information for fault detection due to compensation effect of feedback controller. While current information is possible to detect faults of variable speed refrigeration system. The current information was detected in an inverter, it was used after transforming rms value. The faults of variable speed refrigeration system are divided into electrical faults and mechanical faults. We performed fault detection and diagnosis about heat exchanger among mechanical faults such as condenser fouling and evaporator fan fouling through some experiments.
The degradation of wheel tread may result in serious hazards in the railway operation system. Therefore, timely wheel defect diagnosis of in-service trains to avoid tragic events is of particular importance. The focus of this study is to develop a novel wheel defect detection approach based on the relevance vector machine (RVM) which enables online detection of potentially defective wheels with trackside monitoring data acquired under different running-speed conditions. With the dynamic strain responses collected by a trackside monitoring system, the cumulative Fourier amplitudes (CFA) characterizing the effect of individual wheels are extracted to formulate multiple probabilistic regression models (MPRMs) in terms of multi-kernel RVM, which accommodate both variables of vibration frequency and running speed. Compared with the general single-kernel RVM-based model, the proposed multi-kernel MPRM approach bears better local and global representation ability and generalization performance, which are prerequisite for reliable wheel defect detection by means of data acquired under different running-speed conditions. After formulating the MPRMs, we adopt a Bayesian null hypothesis indicator for wheel defect identification and quantification, and the proposed method is demonstrated by utilizing real-world monitoring data acquired by an FBG-based trackside monitoring system deployed on a high-speed trial railway. The results testify the validity of the proposed method for wheel defect detection under different running-speed conditions.
The measure of motor speed using encoder is difficult to detect accurate speed and direction in very low speed because the intervals between an encoder pulse and pulse are long. So various speed estimation techniques were proposed to have the good dynamic performance in low speed. And direction detection is so important as speed measurement in very low speed. But because the conventional direction detection circuit check the direction only 1 time in 1 period of each encoder pulses, so it has long delayed detection time in very low speed, thus accurate detection of direction is difficult. In this paper, we propose a 2 way edge detection method which can detect at the rising and filling edge of each encoder pulses. So it can check the direction 4 times in 1 period of each encoder pulses. Therefore if we use proposed method, we can reduce the detection time as 1/4 than that of conventional circuit and can detect more accurate speed and direction. And computer simulation and experiment is performed to verify the perfomance and effect of proposed circuit and we analyze it's results by comparing with that of conventional circuit.
The purpose of this paper is to develop automatic incident detection algorithm using image based detector in freeway management system. This algorithm was developed by using neutral network for high speed roadway and by using speed and occupancy variable for low speed roadway. The image detector system with the developed automatic incident detection algorithm can detect multi-lane as well as several detect areas for each lane. To evaluate this system, field tests to measure the detecting rate of incidents were performed with other systems which have APID and DES algorithm at high speed roadway(freeway) and low speed roadway(national arterial). As the results of field test, it found that the detect rate of this system was highest rate comparing to other two systems.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.4
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pp.237-250
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2015
This paper describes a hardware-oriented algorithm and its conceptual implementation in a real-time speed limit traffic sign detection system on an automotive-oriented field-programmable gate array (FPGA). It solves the training and color dependence problems found in other research, which saw reduced recognition accuracy under unlearned conditions when color has changed. The algorithm is applicable to various platforms, such as color or grayscale cameras, high-resolution (4K) or low-resolution (VGA) cameras, and high-end or low-end FPGAs. It is also robust under various conditions, such as daytime, night time, and on rainy nights, and is adaptable to various countries' speed limit traffic sign systems. The speed limit traffic sign candidates on each grayscale video frame are detected through two simple computational stages using global luminosity and local pixel direction. Pipeline implementation using results-sharing on overlap, application of a RAM-based shift register, and optimization of scan window sizes results in a small but high-performance implementation. The proposed system matches the processing speed requirement for a 60 fps system. The speed limit traffic sign recognition system achieves better than 98% accuracy in detection and recognition, even under difficult conditions such as rainy nights, and is implementable on the low-end, low-cost Xilinx Zynq automotive Z7020 FPGA.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.64
no.3
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pp.193-198
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2015
A large number of vision applications rely on matching keypoints across images. Pedestrian detection is under constant pressure to increase both its quality and speed. Such progress allows for new application. A higher speed enables its inclusion into large systems with extensive subsequent processing, and its deployment in computationally constrained scenarios. In this paper, we focus on improving the speed of pedestrian detection using HOG(histogram of oriented gradient) and multi frame operation which is robust to illumination changes in cluttering images. The result of our simulation indicates that the detection rate and speed of the proposed method is much faster than that of conventional HOG and differential images.
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