The application of speed or position control technique in AC drives demands accurate position and velocity feedback information. Generally, resolver and absolute encoders are used as a velocity or position sensor. But they increase cost and when the sampling frequency is faster than sensoer's output frequency we can't Set exact information. In order to solve this problem this thesis proposes a speed and a position observer design for Permanent-Magnet Synchronous Motors(PMSM) specialty in low speed drives. Most literatures on this topic design the observer based on the field_oriented d_q model. But in this thesis, a new approach to machine dynamics is proposed. Since it is difficult to design the observer using the nonlinear model, the machine model is here linearlized at the operating point. The observer designed is implemented by software using Intel's 8097 microprocessor and verifies the proper performance of observer by simulation and experiment.
Wind tunnel experiments were conducted to investigate the wind characteristics in the mountainous valley terrain with 4 simplified valley models and a 1:500 scale model of an existing valley terrain in the simulated atmospheric neutral boundary layer model. Measurements were focused on the mean wind flow and longitudinal turbulence intensity. The relationship between hillside slopes and the velocity speed-up effect were studied. By comparing the preliminary results obtained from the simplified valley model tests and the existing terrain model test, some fundamental information was obtained. The measured results indicate that it is inappropriate to describe the mean wind velocity profiles by a power law using the same roughness exponent along the span wise direction in the mountainous valley terrain. The speed-up effect and the significant change in wind direction of the mean flow were observed, which provide the information necessary for determining the design wind speed such as for a long-span bridge across the valley. The longitudinal turbulence intensity near the ground level is reduced due to the speed-up effect of the valley terrain. However, the local topographic features of a more complicated valley terrain may cause significant perturbation to the general wind field characteristics in the valley.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.3
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pp.87-93
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2003
The purpose of this research is to develop a virtual reality system which enables to actually experience the virtual reality through the visual sense of human. TSS was applied in tracing the movement of moving picture in this research. By applying TSS, it was possible to calculate multiple motion vectors from moving picture, and then camera's motion parameters were obtained by utilizing the relationship between the motion vectors. For the purpose of experiencing the virtual reality by synchronizing the camera's accelerated velocity and the simulator's movements, the relationship between the value of camera's accelerated velocity and the simulator's movements was analyzed and its result was applied to the neutral network training. It has been proved that the proposed virtual reality immersion system in this dissertation can dynamically control the movements of moving picture and can also operate the simulator quite similarly to the real movements of moving picture.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.289-292
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2005
PID controllers, which have been widely used in industry, have a simple structure and robustness to modeling error. But it is difficult to have uniformly good control performance in system parameters variation or different velocity command. In this paper, we propose an adaptive PID controller based on a gradient descent learning. This algorithm has a simple structure like conventional PID controller and robustness to system parameters variation. To verify performances of the proposed adaptive PID controller, the speed control of nonlinear DC motor is performed. The simulation results show that the proposed control systems are effective in tracking a command velocity under system parameters variation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.701-704
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2005
PID controllers, which have been widely used in industry, have a simple structure and robustness to modeling error. But They are difficult to have uniformly good control performance in system parameters variation or different velocity command. In this paper, we propose a nonlinear adaptive PID controller based on a cell-mediated immune response and a gradient descent learning. This algorithm has a simple structure and robustness to system parameters variation. To verify performances of the proposed nonlinear adaptive PID controller, the speed control of nonlinear DC motor is performed. The simulation results show that the proposed control systems are effective in tracking a command velocity under system parameters variation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3A
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pp.221-230
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2002
This paper presents a new moving object segmentation algorithm using markov random field. The algorithm is based on signal detection theory. That is to say, motion of moving object is decided by binary decision rule, and false decision is corrected by markov random field model. The procedure toward complete segmentation consists of two steps: motion detection and object segmentation. First, motion detection decides the presence of motion on velocity vector by binary decision rule. And velocity vector is generated by optical flow. Second, object segmentation cancels noise by Bayes rule. Experimental results demonstrate the efficiency of the presented method.
This paper researches a way of detecting fish robots moving in an aquarium. The fish robot was designed and developed for interactions with humans in aquariums. It was studied merely to detect a moving object in an aquarium because we need to find the positions of moving fish robots. The intention is to recognize the location of robotic fish using an image processing technique and a video camera. This method is used to obtain the velocity for each pixel in an image, and assumes a constant velocity in each video frame to obtain positions of fish robots by comparing sequential video frames. By using this positional data, we compute the distance between fish robots using a mathematical expression, and determine which fish robot is leading and which one is lagging. Then, the lead robot will wait for the lagging robot until it reaches the lead robot. The process runs continuously. This system is exhibited in the Busan Science Museum, satisfying a performance test of this algorithm.
3D seismic tomography technique was assessed for applicability of developed 3D tomography algorithm based on Fresnel volume in the dam-planned area. Reconstructed 3D tomogram based on Fresnel volume and Fast Marching Method(FMM) reveals similar velocity structure to the other geotechnical survey results. With the correlation analysis between RMR data and seismic velocity information, it could provide reliable information of rock mass rate. The applicability of 3D seismic tomography was verified in this study. It would be expected to apply 3D tomography with new developed first arrival calculation and inversion algorithm to the engineering field economically.
In this paper, the designed fish robot is researched and developed for aquarium underwater robot. This paper is a study on how the outside technology merely to find the location of fish robots without specific sensor or internal devices. This model is designed to detect the position of the Robotic Fish in the Mat lab and Simulink. This intends to recognize the shape of the tank via a video device such as a camera or camcorder using an image processing technique to identify the location of the robotic fishes. Here, we are applied the two methods, one is Hom - Schunk Method and second one is newly proposed method that is the comparing image data algorithm. The Horn - Schunck Method is used to obtain the velocity for each pixel in the image and the comparing image data algorithm is proposed to obtain the position with comparing two video frames and assumes a constant velocity in each video frame.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.5
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pp.397-402
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2019
Recently, with the emergence of autonomous vehicles and the increasing interest in safety, a variety of research has been being actively conducted to precisely estimate the position of a vehicle by fusing sensors. Previously, researches were conducted to determine the location of moving objects using GNSS (Global Navigation Satellite Systems) and/or IMU (Inertial Measurement Unit). However, precise positioning of a moving vehicle has lately been performed by fusing data obtained from various sensors, such as LiDAR (Light Detection and Ranging), on-board vehicle sensors, and cameras. This study is designed to enhance kinematic vehicle positioning performance by using feature-based recognition. Therefore, an analysis of the required precision of the observations obtained from the images has carried out in this study. Velocity and attitude observations, which are assumed to be obtained from images, were generated by simulation. Various magnitudes of errors were added to the generated velocities and attitudes. By applying these observations to the positioning algorithm, the effects of the additional velocity and attitude information on positioning accuracy in GNSS signal blockages were analyzed based on Kalman filter. The results have shown that yaw information with a precision smaller than 0.5 degrees should be used to improve existing positioning algorithms by more than 10%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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