This paper proposes a sliding mode controller with fuzzy adaptive perturbation compensator(FAPC) to get a good control performance and reduce the chatter, The proposed algorithm can reduce the chattering because the proposed fuzzy adaptive perturbation compensator compensates the perturbation terms. The compensator computes the control input for compensating unmodeled dynamic terms and disturbance by using the observer-based fuzzy adaptive network(FAN) The weighting parameters of the compensate. are updated by on-line adaptive scheme in order to minimize the estimation error and the estimation velocity error of each actuator. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives the robust and intelligent routine to get a good control performance. To evaluate the control performance of the proposed approach, tracking control is experimentally carried out for the hydraulic motion platform which consists of a 6-DOF parallel manipulator.
In this Paper, new congention control schemes using the adaptive rate control for ATM LANs are presented. If is preferable for hosts in LANs to be able to send bursts at the same speed as the interface link speed in a lightly loaded condition, and as the network load increases, to reduce their traffic rate adaptively in order to avaid network congestion. We propose to apply such a rate control concept for two different traffic classed in the ATM LANs. For the first traffic class requiring no bandwidth reservation, i.e, a best effort service class, a combination of the end-to-end adaptive peak rate control with the link-by-link backpressure control is proposed. For the second traffic class, requiring the bandwidth reservation for the burst transmission, i.e. guaranteed burst service class, a combination of he adaptive peak rate control with the fast bandwidth reservation is proposed.
In this paper a new approach to adaptive control using a combination of both direct and indirect methods has been proposed. Based on the estimates of the plant parameters and the current values of the control parameters, closed-loop estimation errors .epsilon.$_{\theta}$(t) and .epsilon.$_{k}$(t) are defined. These in turn are used in the adaptive laws for updating both identification as well as control parameters. The global uniform stability of the overall system is shown by constructing a Lyapunov function.n.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제12권1호
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pp.37-42
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2011
An extended scalar adaptive filter for guided missiles using a global positioning system receiver is presented. A conventional scalar adaptive filter is adequate filter for eliminating sudden abnormal jumping measurements. However, if missile or vehicle velocities have variation, the conventional filter cannot eliminate abnormal measurements. The proposed filter utilizes an acceleration term, which is an improvement not used in previous conventional scalar adaptive filters. The proposed filter continuously estimates noise measurement variance, velocity error variance and acceleration error variance. For estimating the three variances, an innovation method was used in combination with the least square method for the three variances. Results from the simulations indicated that the proposed filter exhibited better position accuracy than the conventional scalar adaptive filter.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제29권3호
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pp.251-259
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2005
A discrete time model reference adaptive control has been applied in order to compensate the nonlinear friction characteristics in a hydraulic proportional position control system. As nonlinear friction, static and coulomb friction forces are considered and modeled as dead zone and external disturbance respectively. The model reference adaptive control system consists of a cascade combination of the dead zone. external disturbance and linear dynamic block. For adaptive control experiment. the DSP(Digital Signal Processor) board has been interfaced the hydraulic proportional position control system. The experimental results show that the MRAC(Model Reference Adaptive Control) for compensation of static and coulomb friction are very effective.
An efficient adaptive scheme based on a triple mixed quadrature rule of precision nine for approximate evaluation of line integral of analytic functions has been constructed. At first, a mixed quadrature rule SM1(f) has been formed using Gauss-Legendre three point transformed rule and five point Booles transformed rule. A suitable linear combination of the resulting rule and Clenshaw-Curtis seven point rule gives a new mixed quadrature rule SM10(f). This mixed rule is termed as triple mixed quadrature rule. An adaptive quadrature scheme is designed. Some test integrals having analytic function integrands have been evaluated using the triple mixed rule and its constituent rules in non-adaptive mode. The same set of test integrals have been evaluated using those rules as base rules in the adaptive scheme. The triple mixed rule based adaptive scheme is found to be the most effective.
Under the condition of a common narrowband target signal and interference signals from several directions, the linearly constrained minimum variance (LCMV) method using the generalized sidelobe canceller (GSC) for adaptive beamforming has been exploited successfully However, in the case of wideband signals, the length of the adaptive filter must be extended. As a result, the complexity of the beamformer increases, which makes real-time implementation difficult. In this paper, we improve the convergence characteristics of the adaptive filter using the transform domain normalized least mean square (NLMS) approach based on the subband GSC structure without the increase of complexity. Besides, the M-MAX algorithm, which is one of various selective coefficient updating methods, is employed in order to remarkably reduce the computational cost without decreasing the convergence quality. With the combination of these methods, we propose a computationally efficient wideband adaptive beamformer and verify its efficiency through a series of simulations.
This paper proposes a field-oriented control strategy without speed sensor in overall speed range. At low speed region including zero speed, the electrical saliency which is due to the main flux saturation is used in order to estimate an instantaneous flux position. This electrical saliency can be obtained from the difference of high frequency impedance by the high frequency signal injection. This method enables the stable operation at zero speed or stator frequency even under heavily loaded condition. However, because of the high frequency signal injection the loss and noise in motor increase and the voltage margin is reduced as the motor speed increases. Therefore, this algorithm must be supplemented with the algorithm based on the electrical model of motor, which is conventionally used in the region except the low speed. This paper proposes the combination algorithm between the high frequency signal infection method and the adaptive observer, in which the rotor flux and motor speed can be simultaneously estimated by the adaptive control theory. This combination algorithm enables the stable operation of field-oriented speed control without speed sensor in overall speed range. This is verified by experimental results.
Sulaiman, Ghassan;Younes, Mohammad K.;Al-Dulaimi, Ghassan A.
Environmental Engineering Research
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제23권1호
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pp.107-113
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2018
Air quality and pollution have recently become a major concern; vehicle emissions significantly pollute the air, especially in large and crowded cities. There are various factors that affect vehicle emissions; this research aims to find the most influential factors affecting $CO_2$ and $NO_x$ emissions using Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) as well as a systematic approach. The modified ANFIS (MANFIS) was developed to enhance modelling and Root Mean Square Error was used to evaluate the model performance. The results show that percentages of $CO_2$ from trucks represent the best input combination to model. While for $NO_x$ modelling, the best pair combination is the vehicle delay and percentage of heavy trucks. However, the final MANFIS structure involves two inputs, three membership functions and nine rules. For $CO_2$ modelling the triangular membership function is the best, while for $NO_x$ the membership function is two-sided Gaussian.
This study investigates the efficiencies of machine learning models, including artificial neural network (ANN), generalized regression neural network (GRNN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and random forest (RF), for reservoir water level forecasting in the Chungju Dam, South Korea. The models' efficiencies are assessed based on model efficiency indices and graphical comparison. The forecasting results of the models are dependent on lead times and the combination of input variables. For lead time t = 1 day, ANFIS1 and ANN6 models yield superior forecasting results to RF6 and GRNN6 models. For lead time t = 5 days, ANN1 and RF6 models produce better forecasting results than ANFIS1 and GRNN3 models. For lead time t = 10 days, ANN3 and RF1 models perform better than ANFIS3 and GRNN3 models. It is found that ANN model yields the best performance for all lead times, in terms of model efficiency and graphical comparison. These results indicate that the optimal combination of input variables and forecasting models depending on lead times should be applied in reservoir water level forecasting, instead of the single combination of input variables and forecasting models for all lead times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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