This paper proposes a decentralized robust adaptive neural network control scheme using multiple radial basis function neural networks for electrically driven robot manipulators with bounded input voltages in the presence of uncertainties. The proposed controller considers both robot link dynamics and actuator dynamics. Practically, the controller gain coefficients applied at each joint may be nonlinear time-varying and the input voltage at each joint is saturated. The proposed robot controller overcomes the various uncertainties and the input voltage saturation problem. The proposed controller does not require any robot and actuator parameters. The adaptation laws of the proposed controller are derived by using the Lyapunov stability analysis and the stability of the closed-loop control system is guaranteed. The validity and robustness of the proposed control scheme are verified through simulation results.
In this paper, we present a collaborative method for material delivery using a distributed vehicle agents system. Generally used AGV(Autonomous Guided Vehicle) systems in FA require extraordinary facilities like guidepaths and landmarks and have numerous limitations for application in different environments. Moreover in the case of controlling multi vehicles, the necessity for developing corporation abilities like loading and unloading materials between vehicles including different types is increasing nowadays for automation of material flow. Thus to compensate and improve the functions of AGV, it is important to endow vehicles with the intelligence to recognize environments and goods and to determine the goal point to approach. In this study we propose an interaction method between hetero-type vehicles and adaptive fuzzy logic controllers for sensor-based path planning methods and material identifying methods which recognizes color. For the purpose of carrying materials to the goal, simple color sensor is used instead vision system to search for material and recognize its color in order to determine the goal point to transfer it to. The proposed method reaveals a great deal of improvement on its performance.
본 논문에서는 파장 분할 다중화(WDM)망에서 중앙 집중식 제어 방식을 연구해 왔던 기존의 논문과는 달리 분산 제어 방식으로 동작하는 휴리스틱 파장 라우팅 알고리즘을 제안한다. 동적 트래픽 요구에 적절히 대응하기 위해 파장의 일부를 사용하여 필요한 연결성을 가지는 불완전 가상 망 형상을 효율적으로 설계하는 방식을 제안한다. 이러한 연결성은 하나 이상의 광경로를 경유하여 임의의 시작 노드에서 임의의 목적 노드로 데이타 전송을 가능하게 한다. 또한 불완전 가상망 형상을 바탕으로 동적 트래픽 요구에 적응하는 고속 분산 파장 라우팅 알고리즘을 제안하고 파장의 평균 사용률에 대한 일반적인 임계 값을 분석한다. 끝으로, NSFNET[1]과 동적 핫-스팟(hot-spot) 트래픽 모델을 사용하는 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능이 고정된 최단 경로 파장 라우팅 알고리즘보다 더 좋음을 보이고, 블록킹(blocking) 성능, 제어 트래픽 부하, 그리고 계산상의 복잡도의 관점에서 분산 파장 분할 다중화 망을 위한 효율적인 파장 라우팅 알고리즘임을 보인다.
본 논문에서는 직류 마이크로그리드 시스템에서의 분산 에너지 저장장치 시스템을 위한 제어 알고리즘을 제안한다. 각 에너지 저장장치의 전력 분배를 위해 state of charge (SOC)와 배터리 노화에 따른 용량 변화를 고려한 적응 드룹 제어 방식을 제안한다. 각 에너지 저장장치의 SOC에 따라 오프셋 전압을 변화시킴으로써 각 에너지 저장장치 간의 SOC 밸런싱을 유지한다. 또한, 에너지 저장장치의 용량 변화에 따라 드룹 기울기 변수를 변화시켜, 노화에 따른 전력 분배를 유지하도록 한다. 48V 직류배전 시스템의 시뮬레이션을 통해 제안된 제어방법을 검증한다.
본 논문은 분산전원의 주파수 변동에 적응하는 아날로그형의 능동 전력 필터를 제안하였다. 주파수 변동이 심한 분산전원에서 비선형부하에 의해 발생한 고조파의 제거를 위해 전원의 고조파 전류와 주파수가 같고 위상차가 $180[^{\circ}]$인 보상 전류를 투입함으로써 전원의 고조파를 제거하였다. 이때 보상전류의 생성을 위한 기준전류 검출회로는 변동하는 전원 주파수를 추적하고 적응하도록 PLL과 VCGIC(Voltage Controlled Generalized Impedance Converter)를 사용하였다. 시뮬레이션과 실험을 통해 제안된 시스템이 주파수가 변동하는 분산전원의 고조파 전류를 효과적으로 제거함을 증명하였다.
최근 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 복호화가 많은 주목을 받고 있다. 하지만 분산 비디오 복호화 전체 과정 중 피드백 채널을 이용한 패리티 비트 량 제어 방식이 복호화 시간증가의 원인이 되고 있다. 시간적 공간적 상관성이 높은 영상의 특성은 프레임 별 동일 위치 LDPCA프레임의 패리티 비트 요구량에 동일하게 적용할 수 있다. 본 논문에서는 프레임간 적응적인 연산을 통해 패리티 비트 요구량을 예측하여 복호화 시간을 줄이는 방식을 제안한다. 제안 방식을 사용한 경우 패리티 비트 요구량을 예측을 하지 않을 때보다 평균 80%의 시간을 단축함을 보인다.
다양한 산업체에서 반복적인 특정업무를 수행하는 경우가 흔히 발생한다. 반복되는 오차의 경험치를 근거로 주어진 작업을 추진하는 과정에서 이들 업무의 정밀도제고를 추구함으로써 갖는 성능개선은 사업장의 품질관리와 직결된다. 학습제어의 본래 적용동기는 생산조립라인에 투입되어 반복적인 일을 수행하는 산업로봇의 정밀도 제고이다. 본 논문에서 분산이산시형시스템에서 출발하였으며, 이를 산업용로봇에 적용하기 위하여 수학적으로 모델링한 모의실험을 통하여 알고리즘의 안정성과 반복오차를 줄여가는 과정을 보여 주었다. 입출력정보가 상호간섭 하는 산업용로봇과 같은 복합구조물에서도 모든 시스템(링크)의 정밀도를 만족함을 보여 줌으로써 복합구조물에서 선형반복학습제어의 안정성을 증명하였다.
본 논문에서는 공간 영역의 제약 정보를 이용한 적응 영상 복원 방식을 제안한다. 공간 영역의 제약 정보로는 국부 정보의 평균, 분산 및 최대 값을 이용하였다. 반복 기법을 이용하여 매 반복 해에서 얻어진 복원 영상으로부터 상기 제약 정보를 설정하게 되고, 위의 제약 정보는 임의의 입력 값에 의해 정의되는 매개 변수와 더불어 복원 영상의 국부 완화 정도를 결정하게 된다. 제안된 방식을 이용하여 복원 영상을 얻기 위해 비적응 복원 방식보다 빠른 수렴 속도를 갖게 됨을 알 수 있었다. 또한, 국부적으로 제어된 완화 정도를 지닌 복원 영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 공간 영역의 제약 정보를 이용한 적응 영상 복원 방식을 제안한다. 공간 영역의 제약 정보로는 국부 정보의 평균, 분산 및 최대 값을 이용하였다 반복 기법을 이용하여 매 반복 해에서 얻어진 복원 영상으로부터 상기 제약 정보를 설정하게 되고, 위의 제약 정보는 임의의 입력 값에 의해 정의되는 매개 변수와 더불어 복원 영상의 국부 완화 정도를 결정하게 된다. 제안된 방식을 이용하여 복원 영상을 얻기 위해 비적응 복원 방식보다 빠른 수렴 속도를 갖게 됨을 알 수 있었다. 또한, 국부적으로 제어된 완화 정도를 지닌 복원 영상을 얻을 수 있었다.
최근 데이터 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하는데 반해, 사용가능한 자원은 한정되어 있기 때문에 효율적인 자원 관리가 네트워크 성능을 증가시키기 위한 중요한 요소가 되고 있다. 특히 무선 네트워크에 있어서 제한된 자원의 효율적 활용을 통해 더 많은 수요를 수용함으로써 소비자의 만족도를 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 진화게임을 이용한 적응적 전력제어를 통한 효율적인 자원 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 네트워크의 채널 상황에 따라 적응적 분산방식으로 전송전력 수준을 조정하여 현재 네트워크 상황에 유연하게 대응함으로서 효율적인 네트워크 관리를 수행한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 전력제어 기법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 다양한 네트워크 환경 하에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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