Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.5
no.1
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pp.73-80
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2001
구조물이 가지는 에너지의 확률밀도함수를 이용한 능도제어 알고리듬을 제안한다. 구조물의 에너지는 Rayleigh 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 이것은 에너지가 항상 양의 값을 가지고 최소에너지가 발생할 확률은 1이라는 조건을 Rayleigh 확률분포가 만족시킨다는 사실에 근거한다. 제어력의 크기는 가정된 확률밀도함수에 따라 구조물의 에너지가 설계자에 의해 설정된 에너지 임계값을 넘을 확률의 크기에 비례하도록 산정되며, 제어력의 방향은 Lyapunov 제어기 설계기법에 따라 결정된다. 제시된 알고리듬은 LQR 제어기와 비교하여 최대응답을 줄이는 효과를 가지며, 제어력의 임계를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 또한 Lyapunov 제어기에서 발생가능한 채터링(chattering)현상을 피할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.1292-1297
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2000
For dynamic system under the external irregular disturbance, a performance of the controller designed by using of the 'Heo-stochastic control methodology' is investigated by simulations and experiments. MIMO Flexible cantilever beam, sticked with piezoceramics used as a sensor and actuator, under the irregular disturbance at bottom is modelled in physical domain. Dynamic moment equation about the system is derived through both the Ito's stochastic differential equation and Fokker-Planck-Kolmogoroff equation and also system's characteristics in stochastic domain is analyzed. In this study, the controller suppresses the amplitude of the system's moment response to the external disturbance. MIMO PI controller('Heo-stochastic MIMO PI controller') is designed in the stochastic domain and the response characteristics are investigated in the time domain
본 논문에서는 자동화 사격장 Pop-Up시스템의 안정성 및 성능 향상을 위해 예측제어기를 설계하여 시간지연에 따른 문제를 보상하였다. 확률 모델에 기반한 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 따른 문제점을 최소화하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검정하기 위해 사격용 Pop-Up시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연과 이득 변화에 따른 제어기의 성능을 관측하였다. 실험결과 제안된 예측제어기는 시간지연에 대해 PID 제어기보다 빠른 수렴 특성을 보이며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있었다. 따라서 사격용 타겟의 Pop & Up동작이 제어시간 이내에 원활하게 작동되어 연속 사격의 실시간 제어를 효율적으로 수행하였다.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.5
no.6
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pp.37-46
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2001
In this research, a controller design method based on optimization is proposed that can satisfy constraints on maximum responses of building structures subject to around excitation modeled by partially stochastic process. The class of controllers to be optimized is restricted to LQR. Weighting matrix on controlled outputs is used as design variable. Objective function, constraint functions and their gradients are computed by the parameterization of control gain with Riccati matrix. Full state feedback controllers designed by proposed optimization method satisfy various design objectives and their necessary maximum control forces are computed for the production of actuator. LQG controllers composed of Kalman filter and LQR designed by proposed method perform well with little deterioration. So it is possible to design output feedback controllers satisfying constraints on various maximum responses of structures.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.4
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pp.464-469
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2009
This paper discusses a robust observer-based output-feedback stabilization of an uncertain Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy system in a network. In the networked control system, the input delay occurs inevitably and it is expressed by the Markovian stochastic process. To design robust sampled-data observer-based output-feedback controller, we discretize the T-S fuzzy system and represent as a jump system. Stochastic robust stabilization condition is formulated in terms of linear matrix inequalities.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.3
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pp.293-299
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2003
This paper discusses a design of intelligent controller with time delay for Internet-based remote control. The finite Markovian process is adopted to model the input delay of the overall control system. It is assumed that the zero and hold devices are used for control input. The Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy system with uncertain input delay is utilized to represent nonlinear plant. The continuous-time T-S fuzzy system with the Markovian input delay is discretized for easy handling delay, accordingly, the discretized T-S fuzzy system is represented by a discrete-time T-S fuzzy system with jumping parameters. The robust stochastic stabilizibility of the jump T-S fuzzy system is derived and formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). An experimental results is provided to visualize the feasibility of the proposed method.
In this paper, we present a simple and fast supervised learning framework based on model predictive control so as to learn motion controllers for a physic-based character to track given example motions. The proposed framework is composed of two components: training data generation and offline learning. Given an example motion, the former component stochastically controls the character motion with an optimal controller while repeatedly updating the controller for tracking the example motion through model predictive control over a time window from the current state of the character to a near future state. The repeated update of the optimal controller and the stochastic control make it possible to effectively explore various states that the character may have while mimicking the example motion and collect useful training data for supervised learning. Once all the training data is generated, the latter component normalizes the data to remove the disparity for magnitude and units inherent in the data and trains an artificial neural network with a simple architecture for a controller. The experimental results for walking and running motions demonstrate how effectively and fast the proposed framework produces physics-based motion controllers.
본 논문은 DARC 시스템 제어기를 구현하기 위해 음성인식기와 입술인식기를 결합하여 멀티모달 시스템을 설계하였다. DARC 시스템에서 사용하고 있는 22개 단어를 DB로 구축하고, HMM을 적용하여 인식기를 설계하였다. 두 모달간 인식 확률 결합방법은 음성인식기가 입술인식기에 비해 높은 인식률을 가지고 있다는 가정 하에 8:2 비율의 가중치로 결합하였고, 결합시점은 인식 후 확률을 결합하는 방법을 적용하였다. 시스템간 인터페이스에서는 인터넷 프로토콜인 TCP/IP의 소켓을 통신모듈로 설계/구현하고, 인식실험은 테스트 DB를 이용한 방법과 5명의 화자가 실시간 실험을 통해 그 성능 평가를 하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.3
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pp.298-303
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2004
This paper deals with a stochastic stabilization of observer-based output-feedback control Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy system with Markovian input delay. The finite Markovian process is adopted to model the input delay of the overall control system. It is assumed that the zero and hold devices are used for control input. The continuous-time T-S fuzzy system with the Markovian input delay is discretized for easy handling delay, accordingly, the discretized T-S fuzzy system is represented by a discrete-time T-S fuzzy system with jumping parameters. The stochastic stabilizability of the jump T-S fuzzy system is derived and formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). The usefulness of the proposed algorithm is also certificated by simulation of 2 degree of freedom helicopter model.
본 논문은 임의의 입력지연을 갖는 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 출력궤환 제어 시스템을 논의한다. 설계된 연속시간 T-S 퍼지 관측기 시스템을 영차의 샘플/홀드 함수를 이용하여 이산시간 관측기를 설계한다. 이때 플랜트와 관측기의 출력에러가 제어기를 통하여 궤환되기 때문에 이산화 과정에서 발생한 에러를 보정할 수 있다. 여기에서 시스템의 제어 입력은 임의로 변화하는 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현한다. 생성된 시스템의 확률적 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 이러한 결과를 2자유도 헬리콥터의 모델에 대한 모의실험을 통하여 효용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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