This paper presents direct adaptive controllers for single-input single-output nonminimum phase systems based on PID structures. Also, characteristics of these schemes are compared, and convergence properties are considered. In these schemes, controller parameters are estimated from the least-square algorithm and some additional auxiliary parameters are obtained from the proposed polynomial identity which is derived from the pole placement equation and the Bezout identity. The effectiveness of these schemes is demonstrated by computer simulation that has been carried out for a very difficult example.
본 논문에서는 WiMAX 의 신호세기(CINR: Carrier to Interference + Noise Ratio)의 변화와 예측 방법에 대해 연구한다. WiMAX 와 같은 무선 네트워크에서는 신호세기가 불규칙하게 변화하기 때문에 비디오 스트리밍시 에러나 지연이 발생할 수 있다. CINR 은 클라이언트 측의 가용 대역폭을 결정하는 중요한 요소이다. 하지만 기존의 RTCP(Real-time Transport Control Protocol)를 이용한 비트율 제어는 RTT(Round Trip time), PLR(Packet Loss Rate) 등의 정보를 사용하기 때문에 부정확하거나 지연이 발생될 수 있다. 이를 보완하기 위한 CINR 을 직접 비트율 제어에 사용하는 방법에 대해 연구하기에 앞서, 본 논문에서는 CINR 을 분석하고 미래의 값을 예측하는 방법에 대해 연구한다. 본 논문의 분석을 통해 CINR 의 예측을 비교적 정확하게 수행할 수 있다면 앞으로의 가용 대역폭을 비교적 정확하게 예측할 수 있고 효율적인 비디오 스트리밍 시스템을 제안할 수 있다.
In this paper a direct adaptive control scheme which minimizes N-step cost function is proposed. It is derived via GPC control algorithm under the assumption that we know N-step unit step response of the given system. The proposed adaptive scheme is shown to have the same stability properties with the RHTC control, and require very small amount of calculation compared with other adaptive algorithms which minimize N-step cost function. And it is shown through simulations that the proposed adaptive algorithm is robust to the variation of the unit step response which is assumed to be known.
The direct drive motor is directly coupled by load. So, it is directly affected by load and disturbances. To control the direct drive motor, a robust controller is need. The main feature of variable structure system is that system trajectories are robust and insensitive to parameter variations and disturbances in the sliding mode. In this paper, adaptive variable structure controller, is used for the BLDD SM(Brushless Direct Drive Servo Motor) control. The chattering problem is reduced by using the saturation function.
A direct model reference adaptive control (DMRAC) is applied to the speed control of brushless do(BLDC) motor. The main objective is to achieve precise speed control in the face of varying motor parameters and load. The control is described as an outer loop speed control and an inner current loop control which has raster dynamics than the speed loop. The adaptive control is applied to the outer speed control loop. DMRAC is compared to an indirect adaptive controller(IMRAC) and a PI controller. Simulation results show that the two adaptive controllers give similar respose and are superior to the PI controller. However, the DMRAC algorithm is simpler to implement.
A direct adaptive state-feedback controller for highly nonlinear systems is proposed. This paper considers uncertain or ill-defined nonaffine nonlinear systems and employs a static fuzzy logic system (FLS). The employed FLS estimates. and adaptively cancels an unknown plant nonlinearity using its proved universal approximation property. A control law and adaptive laws for unknown fuzzy parameters and bounding constant are established so that the whole closed-loop system is stable in the sense of Lyapunov. The tracking error is guaranteed to be uniformly asymptotically stable rather than uniformly ultimately bounded with the aid of an additional robustifying control term. No a priori knowledge of an upper bound on an lumped uncertainty is required.
The induction motor is represented by nonlinear equations whose parameters are changing with respect to the slip-frequency, temperature, etc. The slip-frequency is effected by unknown load which is difficult to estimate on-line. Astable vector controller is designed with direct MRAC to improve the quality of the transient response. The unknown load is considered in this speed controller design, and tested by simulation. Also a flux controller is designed and tested to reduce the audible noise in this paper.
본 논문에서는 역전파 알고리즘과 헵 학습규칙의 장점을 최대한 살려 이용하고, 역전파 알고리즘의 문제점인 지역 최소점에 빠지는 경우와 학습시간이 느린 단점과 헵 학습규칙의 문제점인 학습 패턴의 저장능력이 매우 제한되고 선형적 분리가 되지 않는 복잡한 문제에는 적용할 수 없다는 단점등을 개선하기 위하여 혼합형 학습규칙을 제안한다. 제안하는 학습규칙은 입력층과 은닉층에 흔합형 학습규칙과 은닉층과 출력층에 역전파(Back-Propagation) 학습규칙을 적용한 혼합형이다. 제안한 혼합형 학습규칙을 이용한 신경회로망의 유용성을 확인하기 위하여 단일관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션을 하여 기존의 역전파 알고리즘을 이용한 직접적응 제어 방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 다음과 같은 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄이기 위한 적응 등화 알고리즘에서 dither 신호를 이용하는 DSE-MMA와 DQE-MMA 의 등화 성능을 비교하였다. 이들 알고리즘은 기존 MMA의 연산량을 줄이기 위하여 등장하였으며, 적응을 위한 오차 신호를 얻는 과정에서 dither 신호를 부가한 후 1 또는 N 비트의 양자화를 수행함으로서 양자화 오차 성분이 independent and identical 분포하도록 하여 적응 알고리즘의 robustness 성능을 개선할 수 있지만 정상 상태에서 MSE 성능이 열화된다. 논문에서는 동일한 채널과 신호대 잡음비에서 동일한 개념의 dithering에 의한 DSE-MMA와 DQE-MMA의 적응 등화 성능을 시뮬레이션을 통해 직접 비교하였다. 시뮬레이션 결과 DQE-MMA가 수렴 속도를 제외한 모든 성능 지수의 잔여량에서 DSE-MMA보다 우월함을 확인하였다.
본 논문은 동손과 철손을 최소화 하는 SynRM을 위하여 효율 최적화 알고리즘을 제시하였다. 속도 제어기의 설계는 퍼지제어와 신경회로망을 사용한 적응 퍼지-신경회로망(AFNN) 제어기에 기반을 두었다. 특정 토크는 d와 q축의 전류성분의 다양한 합성으로 얻을 수 있다. 효율최적화 제어는 정상상태에 일정한 동작점에서 최소 손실을 제공하는 d와 q축 전류 성분의 조합을 찾는다. 직접 조절되는 토크 발생은 효율최적화 제어 설계에 의하여 매우 잘 조절되어지는 전류 성분이다. 제시된 알고리즘은 속도변화와 양호한 토크제어를 위해 전자기적 손실을 허용한다. HAI 제어기의 제어성능은 다양한 동작상태 분석을 통하여 평가한다. 분석된 결과는 제시된 알고리즘의 타당성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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