research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
MEASUREMENT OF HUMAN LEG JOINT ANGLE THROUGH MOTION BASED ON ELECTROMYGRAPHY (EMG) SIGNAL1

Author: Dr. Yousif I. Al-Mashhadany2,
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2011 Volume: 11 Issue: 2 Pages: 44-55
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: Surface electromyography (SEMG) measurement technique for the signal was produced through the contraction of muscles in a human body. The surface electrode is connected on the skin of the muscle. This paper presents an off-line design for the estimation of the actual joint angle of a human leg obtained in performing flexion-extension of the leg at slow and high speeds movement. The design is composed of two phases. The first is measurement of real EMG signal of human leg performance by using SEMG technique and processing this signal with filtering, amplification and then normalized with maximum amplitude. The second phase is to design an artificial neural network (ANN) and train it to predict the joint angle from the parameters extracted from the SEMG signal. Three main parameters of EMG signal are used in the prediction process: Number of turns in a specific time period, duration of signal repetition and amplitude of signal. The design of ANN includes the identification of a performing human leg EMG signal with two speed levels (slow-fast) and estimation of knee joint angle by recognition process depending on the parameters of real measured EMG signal. The real EMG signal is measured from full leg-extension to full leg-flexion by (3 sec) with slow motion and (1 sec) at fast motion. Root mean square (RMS) errors were calculated between the actual angle (measured by the trigonometric formula was applied with any human leg gives real EMG signal measurement) and the angle predicted by the neural network design. This design is simulated by using MATLAB Ver. R2010a, and satisfying results are obtained. That explains the ability of estimation of joint angle for human leg, where the RMS errors are obtained from (0.065) to (0.015) at fast speed leg flexion -extension and from (0.018) to (0.0026) at slow speed leg flexion-extension.

الخلاصة:تقنية قياس أشارة التحفيز العضلي باستخدام المتحسس السطحي إثناء تقلص عضلات الجسم البشري الذي يربط على الجلد المغطي للعضلة. هذا البحث يقدم تصميم لتخمين زاوية المفصل للساق البشري التي تحصل نتيجة انقباض – انبساط الساق عند الحركة البطيئة والسريعة. هذا التصميم يتكون من طورين الأول هو قياس أشارة التحفيز الحقيقة وإدخالها على عمليات عديدة كالتنقية والتكبير والتسوية مع أعلى قيمة للإشارة أما الطور الثاني فيضم تصميم شبكة عصبية صناعية وتدريبها لتخمين زاوية المفصل بالاعتماد على ثلاث خواص رئيسية ( عدد القمم في فترة محددة ، فترة الإشارة ، مستوى الإشارة ) لإشارة التحفيز للعضلات التي تسبب الحركة ( التقلص أو الانبساط ) وتصميم التخمين باستخدام الخلايا العصبية الصناعية يتضمن عملية التعليم والتعريف للإشارة التحفيز وعملية التخمين لقيمة الزاوية إثناء الحركة السريعة والتي قدرت بحوالي ثانية واحدة كحركة انقباض وانبساط وحوالي 3 ثانية كحركة بطيئة .تمت المقارنة بين درجة الخطأ في التخمين مع القياس الحقيقي لزاوية المفصل والتي حسبت بطريقة المثلثات، تمت محاكاة هذا التصميم باستخدام الماتلاب 2010a وحصلت على نتائج مرضية تبين إمكانية اعتماد هذا التصميم لقياس زاوية المفصل إثناء الحركة بالاعتماد على إشارة التحفيز العضلي لبعض العضلات المسببة لهذه الحركة حيث كانت نسبة الخطأ في الحركة البطيئة تتراوح ( 0.018) - (0.0026) وفي الحركة السريعة (0.065)- (0.015).


Article
Estimation of the Consumer Peak Load for the Iraqi Distr ibution System Using intelligent Methods

Authors: M. A. Al-Nama --- M. S. Al-Hafid --- A. S. Al-Fahadi
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2011 Volume: 7 Issue: 2 Pages: 180-184
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

The drastic increase of residential loadconsumption in recent years result in over loadingfeeder lines and transformers for the Iraqi northernarea distribution system especially in the city of Mosul.Solution for this problem require up to date researchconsumers load study to find the proper solution to stopexcess overload in the transformers and the feeders. Thispaper include the regional survey for samples ofconsumers representing typical types of differentstandard of living and energy consumption bydistributing questioners contain list of information suchas load type in daily use. Also current readings arerecorded for the individual consumer for the months ofthe year 2006. In addition to those readings, energyconsumption is recorded once every two months.The registered readings are used in conjunction withthe list of questionnaires to find a sample (for differentloads) that coincide with the list of questionnaires forcurrent and energy readings. Resulting in the feasibilityof using the sample to know the peak value of currentfor any consumer even if he is not included in the list ofquestionnaires and for any new consumer, since itbecome possible to decide the size of the transformersand feeder lines, to overcome the problem of overloadingin any part of the distribution system. The ArtificialNeural Network (ANN) is used in this paper to find theabove mentioned sample.


Article
Implementation of Artificial Neural Networks Trained by Particle Swarm Optimization using Multi-Phase Switched – Capacitor Circuits

Author: Hanan A. R. Akkar حنان عبد الرضا عكار
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2011 Volume: 15 Issue: 1 Pages: 164-182
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a proposed design of Artificial Neural Networks Trained by Particle Swarm Optimization using multi-phase switched-capacitor circuits is presented. Swarm intelligence is based on collective behavior of self organized group of agents. Each agent follows a relatively simple set of rules and interacting with its local surrounding. Particle Swarm Optimization (PSO) has been an increasingly interesting topic in the field of computational intelligence. PSO is another optimization algorithm that falls under the soft computing address. One application of PSO has tremendous success is in the field of Artificial Neural Networks (ANNs) training. In this paper an adaption of the ANN weights using PSO is proposed as a mechanism to improve the performance of ANN. For this purpose we have modified the MATLAB PSO toolbox to be suitable with neural application. In neural networks, the multiplier is needed to deal with the learning of weights, and the generation of associated outputs therefore, a proposed design of multiplier circuit using multi-phase switched-capacitor circuit that can be implemented in CMOS technology. Generating multiple clock sources is a common requirement for the designing multi-phase switched-capacitor circuits so; a proposed design of multi-phase clock generator is presented which produces sequential non-overlapping clock pulses. The proposed design of multi-phase switched-capacitor neuron and its corresponding “synapses” also presented in details. Simulation results are presented using EWB package, which illustrates the validity of the proposed switched capacitor circuit's designs.

تم في هذا البحث, تصميم للشبكات العصبية المدربة بطريقة افضلية الحشد الجزيئ مستخدمة دوائر المتسعات المفتاحية المتعددة الأطوار. إن ذكاء الحشد (Swarm Intelligence ) قائم على التصرف الجماعي لمجموعة جزيئات ذات نظام ذاتي. كل جزيئة تتبع مجموعة بسيطة نسبياً من القوانين وتتفاعل فقط مع الجزيئات الموقعية المحيطة بها. افضلية الحشد الجزيئي (Particle Swarm Optimization) قد اصبحت موضوع متزايد الاهمية في مجال الحسابات الذكية. حيث من اهم تطبيقات افضلية الحشد الجزيئي التي لاقت نجاح واسع هو في تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Network). افترض في هذا العمل تكييف اوزان الشبكة العصبية الاصطناعية بأستخدام ألية افضلية الحشد الجزيئي وذلك لتحسين اداء الشبكات العصبية الاصطناعية. لهذا الغرض قمنا بتطوير صندوق ادوات افضلية الحشد الجزيئي في بيئة الماتلاب MATLAB لكي يكون مناسبا لتطبيقنا في تنفيذ دوائر رقمية بأستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. نحتاج في الشبكات العصبية دائما إلى دائرة ضرب لكي تتعامل مع تكييف الأوزان وكذلك للحصول على القيمة النهائية المتعلقة بها, لذلك يوجد تصميم مقترح لدائرة ضرب باستخدام دائرة المتسعات المفتاحية المتعددة الأطوار والتي ممكن تنفيذها بالكامل في تكنولوجية أشباه الموصلات الفلزية. إن توليد عدة مصادر للتردد المتعدد الأطوار هو من المتطلبات الأساسية في تصميم دوائر المتسعات المفتاحية ذات الأطوار المتعددة, لذلك يوجد تصميم مقترح لتوليد التردد المتعدد الأطوار الذي يولد نبضات ترددية متعاقبة وغير متداخلة. يوجد تصميم مقترح للخلية العصبية باستخدام المتسعات المفتاحية المتعددة الأطوار مقدم في هذا البحث مع الشرح الوافي. إن نتائج المحاكاة للدوائر الالكترونية المقترحة باستخدام برنامج التحليل الالكتروني ( EWB ) قد أثبتت فعالية هذه الدوائر المقترحة.


Article
ANN-Based: WRIM Speed Control and Harmonic analysis of Rotor Chopper Resistance

Authors: Hilmi F. Ameen حلمي امين --- Ismael K. Saeed اسماعيل سعيد
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2011 Volume: 15 Issue: 2 Pages: 151-166
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an Artificial Neural Network ( ANN) based technique for controlling external chopper resistance circuit in the rotor side of wound rotor induction motor(WRIM), for keeping the motor speed constant at the varied torque or keeping the load torque constant at the varied speed , which generates the exact chopper duty cycle for any given operating condition. Also the paper study current and torque harmonics analysis. The controller circuit was simulated and operated on both closed and open loops. Theoretical analysis is carried out for the controller drive system. Theoretically obtained results are compared with those obtained by ANN. All data which are used to train the network by a back propagation algorithm simulated in the MATLAB Neural Network Toolbox. The results obtained are satisfactory and promising. The advantages of this controller have the design simplicity and high accuracy.

يعرض هذا البحث استخدام تقنية شبكة الخلايا العصبية الصناعية للسيطرة على محرك حثى من نوع الدوار الملفوف باستخدام تقنية تغيير مقاومة الدوار عن طريق المقطع لتثبيت السرعة عند تغيير العزم او تثبيت العزم عند تغيير السرعة والتى تودى الى ايجاد عرض النبضة الملائم و الحقيقى لايجاد نقطة التشغيل وايضا يتناول البحث دراسة و ايجاد التوافقيات للتيار والعزم وايجاده بواسطة تقنية شبكةالخلايا العصبية الصناعية . و قد اخذت النتائج المحاكاة للدائرة المستخدمة للسيطرة فى حالة دارة المفتوحة و المغلقة وقد تم مقارنة النتائج التى حصلنا عليه نظريا مع التى حصلنا عليه بواسطة تقنية شبكةالخلايا العصبية الصناعية .وقد تم تعليم و تدريب شبكةالخلايا العصبية الصناعية بواسطة البرنامج MATLAB و قد كانت النتائج التى حصلنا عليها مرضية كما ان نظام السيطرة المعتمد بسيط و ذو دقة جيدة.


Article
Training Artificial Neural Networks by PSO to Perform Digital Circuits Using Xilinx FPGA

Authors: Hanan A. R. Akkar --- Firas R. Mahdi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 7 Pages: 1329-1344
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

One of the major constraints on hardware implementations of Artificial NeuralNetworks (ANNs) is the amount of circuitry required to perform the multiplicationprocess of each input by its corresponding weight and there subsequent addition. FieldProgrammable Gate Array (FPGA) is a suitable hardware IC for Neural Network (NN)implementation as it preserves the parallel architecture of the neurons in a layer andoffers flexibility in reconfiguration and cost issues. In this paper the adaption of theANN weights is proposed using Particle Swarm Optimization (PSO) as a mechanismto improve the performance of ANN and also for the reduction in the ANN hardware.For this purpose we modified the MATLAB PSO toolbox to be suitable for the takenapplication. In the proposed design training is done off chip then the fully traineddesign is download into the chip, in this way less circuitry is required. This paperexecutes four bit Arithmetic Logic Unit (ALU) implemented using Xilinx schematicdesign entry tools as an example for the implementation of digital circuits using ANNtrained by PSO algorithm.


Article
Training Artificial Neural Network Using Back-Propagation & Particle Swarm Optimization for Image Skin Diseases

Authors: Hanan A. R. Akkar --- Samem Abass Salman
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 13 Pages: 2739-2755
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This work is devoted to compression Image Skin Diseases by using Discrete Wavelet Transform (DWT) and training Feed-Forward Neural Networks (FFNN) by using Particle Swarm Optimization(PSO) and compares it with Back-Propagation (BP) neural networks in terms of convergence rate and accuracy of results .The comparison between the two techniques will be mentioned. A MATLAB 6.5 program is used in simulation.The structure Artificial Neural Network (ANN) of training image skin diseases is proposed as follows: 1- The proposed structure of NN that performs three compressions Images Skin training by BP algorithms with log sigmoid activation function, and three neurons in output layer.2- The proposed structure of FFNN using PSO that performs three compressions Images Skin with hardlim activation function, and three neurons in output layer. The results obtained using PSO are compared to those obtained using BP. Learning iterations (602-4700 epoch), convergence time (1sec.- 100 sec.), number of initialweights (1set - 75set), number of derivatives (0 - 38 derivatives) and accuracy (60% - 100%) are used as performance measurements. The obtained Mean Square Error (MSE) is 7 10 - to check the performance of algorithms. The results of the proposed neural networks performed indicate that PSO can be a superior training algorithm forneural networks, which is consistent with other research in the area.

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (4)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2011 (6)