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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창준 (한경국립대학교) 이정근 (한경국립대학교)
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제32권 제3호
발행연도
2023.5
수록면
174 - 179 (6page)

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Bulk trailers, used for the transportation of powdered materials, such as cement and fly ash, are crucial in the construction industry. The speedy exhaustion of powdered materials stored in the tank of bulk trailers is relevant to improving transportation efficiency and reducing transportation costs. The exhaust time can be reduced by developing an automatic control system to replace the manual exhaust operation. The instantaneous or accumulated exhausts of powdered materials must be measured for automatic control of the bulk trailer exhaust system. Accordingly, we previously proposed a recurrent neural network (RNN) model that estimated the instantaneous exhaust based on low-cost pressure sensor signals without an expensive flowmeter for powders. Although our previous study utilized only an RNN model, models such as multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN) are also widely utilized for time-series estimation. This study compares the performance of three neural network models (MLP, CNN, and RNN) in estimating instantaneous and accumulated exhausts. In terms of the instantaneous exhaust estimation, the difference in the performance of neural network models was insignificant (that is, 8.64, 8.62, and 8.56% for the MLP, CNN, and RNN, respectively, in terms of the normalized root mean squared error). However, in the case of the accumulated exhaust, the performance was excellent in the order of CNN (1.67%), MLP (2.03%), and RNN(2.20%).
#Bulk trailer #Instantaneous exhaust #Accumulated exhaust #Neural network #Exhaust system #Pressure signal

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