본 논문에서는 서비스 충돌을 회피할 수 있는 효율적인 시스템 구조도를 설명하고, 이를 위한 수정된 서비스 세션 테이블을 제안하여 서비스 충돌회피 절차를 제안하였다. 제안된 방식은 서비스 충돌을 인지하여 이를 회피함으로써 불필요한 서비스 요청메시지를 감소시키며 또한 사용가능한 디바이스에게 직접 서비스를 요청함으로써 서비스 제공 전달시간을 줄일 수 있음을 확인할 수 있다. 따라서 제안된 방식은 퍼스널 서버로 하여금 효율적으로 배터리를 소비하게 하며, 신속한 서비스를 제공받을 수 있게 하는 장점이 있다.
This note presents a direct adaptive pole assignment control for general discrete, linear, time-invariant, nonmimum phase system.Controller parameters are estimated from the recursive least-squares algorithm, and some additional auxiliary parameters are obtained from aset of recursive equations based on a certain polynomial identity which is derived from the pole assignment equation and the Bezout identity. This scheme increase the numerical stability of the auxiliary parameters, and guarantees local convergence without any extra conditions for the external input. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated by the computer simulation.
This paper presents a continuous-time robust direct adaptive algorithm in the presence of bounded disturbances and / or unmodeled dynamics. In the new algorithm, Narendra's adaptation law is adapted. And a term, proportional to the product of tracking error and normalizing signal, is added to the conventional control law. It is shown that the performance of the adaptive schemes is improved if a proportional adaptation tera is added to the control law. The scalar case is only discussed in the stability analysis. Computer simulation is presented to complement the theoretical result.
This paper describes the neural network control method for the identification and control of chaotic nonlinear dynamical systems effectively. In our control method, the controlled system is modeled by an unknown NARMA model, and a feedforward neural network is used for identifying the chaotic system. The control signals are directly obtained by minimizing the difference between a setpoint and the output of the neural network model. Since learning algorithm guarantees that the output of the neural network model approaches that of the actual system, it is shown that the control signals obtained can also make the real system output close to the setpoint.
This paper presents a robust discrete-time direct adaptive pole-placement with new discrete parameter adaptation algorithm (PAA), the standard RLS is suitably modified by adding a term which is exponentially proportional to the filtered tracking error and using a signal normalization. It is shown that it makes the overall adaptive system more robust in the presence of disturbances or unmodeled dynamics. In order to discuss the robustness improvement by using the input-output stability theory, the overall adaptive control system is reformulated and the sector theory is applied. In addition, computer simulation results are presented to complement the theoretical development.
An adaptive neural controller for perturbed strict-feedback nonlinear system is proposed. All the previous adaptive neural (or fuzzy) controllers are based on the backstepping scheme where the universal approximators are employed in every design steps. These schemes involve virtual controls and their time derivatives that make the stability analysis and implementation of the controller very complex. This fact is called 'explosion of complexty ' since the complexity grows exponentially as the system dynamic order increases. The proposed adaptive neural control scheme adopt the backstepping design procedure only for determining ideal control law and employ only one neural network to approximate the finally selected ideal controller, which makes the controller design procedure and stability analysis considerably simple compared to the previously proposed controllers. It is shown that all the time-varing signals containing tracking error are stable in the Lyapunov viewpoint.
일반적으로 에어로졸 상의 고체입자에 대한 분리기술은 크게 전기집진기술과 여과집진기술, 습식기술 등으로 나눌 수 있다. 최근 연료의 탈황으로 인해 배출되는 먼지의 비저항성이 높아져 전기집진기술의 효율이 크게 떨어져 여과집진기술로 조금씩 대체되어가고 있다. 그러나 여과집진기술의 경우, Flow Gas 포집기작의 영향이 지배적이지 못한 l㎛ 미만의 입자들에 대한 제어가 효과적이지 못한 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 1㎛ 미만의 입자들에 대해 정전기력을 부여해서 전기적응집에 의한 입자성장을 유도하여 여과집진시에 필터 표면에 Dendrites Structure를 형성하게끔 유도하여 AP 증가율을 낮추고자 한다. 이에 따른 직접적인 효과는 탈진회수의 감소로 탈진시 소요되는 동력비의 감소와 탈진시 마모나 파손되는 여과포의 수명연장으로 실제 산업공정에 적용시 운전유지비의 감소효과를 꾀할 수 있을 것으로 사료된다.
In this paper, method for direct adaptive control of discrete nonlinear systems using neural network is presented. Also, the stability problems are investigated in sense of the Lyapunov stability conditions. Through extensive simulation, the SOON is shown to be effective for indirect adaptive control of nonlinear dynamic systems.
In this paper we deal with the design and implementation problem of a robust adaptive controller for a direct drive manipulator with unmodeled dynamics. The proposed controller ensures that the closed loop system is stable and output errors are converged to some boundary. To validate the improved performance of the proposed controller experimental results are presented in this paper.
In this paper, a state observer based direct adaptive fuzzy controller for unknown nonlinear dynamical system is presented. The adaptive parameters of the direct adaptive fuzzy controller can be tuned by using a projection algorithm on-line based on the Lyapunov synthesis approach. A maximum control is used to guarantee the robustness of system. A stability analysis of the overall adaptive scheme is discussed based on the sense of Lyapunov. The inverted pendulum simulation example shows that proposed control algorithm can be used for the tracking problem of nonlinear system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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