An adaptive pH control is developed to manipulate the nonlinearities and time-varying properties of pH systems. In this research, we estimate two adjustable parameters by using the recursive least squares method and a nonlinear PI controller is used to control pH systems based on the estimated two parameters.
학습과정이나 맞춤형 학습과 같은 애플리케이션에서는 학습자에 맞는 상호작용에 의한 학습자 모델 결과를 신뢰할 수 있어야 한다. 이에 CAT(Computer Adaptive Testing)는 학습정보를 최대화하기 위해 학습항목을 관리할 수 있어서 유용하게 사용된다. 본 연구는 학습자 중심의 문항추천 프로세스를 설계하였다. 이는 CAT에서 활용되어질 수 있으며, 각 프로세스의 전개방법은 정형화 언어인 CSP를 사용하였다. 또한 문항추천 방법은 문항반응이론의 문항난이도를 이용하였으며, 학습자는 다음 학습의 문제 난이도 조정을 위해 난이도 변경단계를 설정할 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 통하여 기존의 방법과 비교함으로서 그 구조적인 차이를 제시하였다.
Recent years, nationwide projects for ecological restoration are implemented with emerging issues on the stream ecosystem. In order to enhance effectiveness of the ecosystem restoration and reduce negative impact, the appraisal of effectiveness through the follow-up monitoring and the adaptive management process are executed in consecutive phase. In this study, planning phase, monitoring and adaptive management in Hakui stream which is part of An Yang stream restoration project is introduced as representative ongoing case of effective adaptive management. The aim of this study is to verify the adaptive management process and suggest direction of effective restoration. Restoration project of Hakui stream resulted in increasing number and diversity of species (vegetation, fish, bird, invertbrates, amphibian and reptilia) according to monitoring from 2004 to 2013, and enhancing natural river landscape by evaluation of river naturalness among 2001(before restoration), 2007 (after), 2015 (recent). However, excessive vegetation expansion or sediment deposition on channel over time caused unexpected results such as terrestrialization or degradation of habitats. Adaptive management action such as removing disturbance species (Humulus japonicus)(2007), coppicing willow (2007), release of march snail (2007), creation of wetland (2014) were implemented based on monitoring results. And then appraisal of management action was discussed.
This paper represent the variable structure adaptive mode control technique which is new approach to implement the robust control of industrial robot manipulator with external disturbances and parameter uncertainties. Sliding mode control is a well-known technique for robust control of uncertain nonlinear systems. The robustness of sliding model controllers can be shown in contiuous time, but digital implementation may not preserve robustness properties because the sampling process limits the existence of a true sliding mode. the sampling process often forces the trajectory to oscillate in the neighborhood of the sliding surface. Adaptive control technique is particularly well-suited to robot manipulators where dynamic model is highly complex and may contain unknown parameters. Adaptive control algorithm is designed by using the principle of the model reference adaptive control method based upon the hyperstability theory. The proposed control scheme has a simple sturcture is computationally fast and does not require knowledge of the complex dynamic model or the parameter values of the manipulator or the payload. Simulation results show that the proposed method not only improves the performance of the system but also reduces the chattering problem of sliding mode control, Consequently, it is expected that the new adaptive sliding mode control algorithm will be suited for various practical applications of industrial robot control system.
This paper presents the study results on the design of the correction filter to improve the azimuth error estimation of the high-speed guided missile launched from the warship after the transfer alignment. We theoretically proved that the transfer alignment performance is determined by the accuracy of the marine inertial navigation system and the observability of the attitude error state variable in the transfer alignment filter, and that most of navigation errors in high-speed guided missile are caused by azimuth error. In order to improve the azimuth estimation performance of the correction filter, the multiple adaptive estimation method and the adaptive filters adapting the measurement noise covariance or the process noise covariance are proposed. The azimuth estimation performance of the proposed adaptive filter and the existing Kalman filter are compared and analyzed each other for 8 different transfer alignment accuracy cases. As a result of comparison and analysis, it was confirmed that the adaptive filter adapting the process noise covariance has the best azimuth estimation performance. These results can be applied to the design of correction filters for high-speed guided missile.
In this paper, we develop an adaptive genetic algorithm (aGA). The aGA has an adaptive scheme which can automatically determine the use of local search technique and adaptively regulate the rates of crossover and mutation operations during its search process. For the adaptive scheme, the ratio of degree of dispersion resulting from the various fitness values of the populations at continuous two generations is considered. For the local search technique, an improved iterative hill climbing method is used and incorporated into genetic algorithm (GA) loop. In order to demonstrate the efficiency of the aGA, i) a canonical GA without any adaptive scheme and ii) several conventional aGAs with various adaptive schemes are also presented. These algorithms, including the aGA, are tested and analyzed each other using various test problems. Numerical results by various measures of performance show that the proposed aGA outperforms the conventional algorithms.
This paper presents a new approachtothe design of adaptive control system using DSPs(TMS320C30) for robotic manipulators to achieve trajectory tracking by the joint angles. Digital signal processors are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In the proposed control scheme, adaptation laws are derived from the improved Lyapunov second stability analysis method based on the adaptive model reference control theory. The adaptive controller consists of an adaaptive feedforward controller, feedback controller, and PID type time-varying auxillary control elements. The prpposed adaptive control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Moreover, this scheme does not require an accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.754-759
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1993
An adaptive model predictive control (AMPC) strategy using auto-regression moving-average (ARMA) models is presented. The characteristic features of this methodology are the small computer memory requirement, high computational speed, robustness, and easy handling of nonlinear and time varying MIMO systems. Since the process dynamic behaviors are expressed by ARMA models, the model parameter adaptation is simple and fast to converge. The recursive least square (RLS) method with exponential forgetting is used to trace the process model parameters assuming the process is slowly time varying. The control performance of the AMPC is verified by both comparative simulation and experimental studies on distillation column control.
In this paper we propose an adaptive update rate tracking algorithm for a phased array radar, based on the interacting multiple model(IMM) algorithm. The purpose of the IMM algorithm hers is twofold: 1) to estimate and predict the target states, and 2) to estimate the level of the process noise. Using the estimate of the process noise level adapted to target dynamics, the update interval is determined to maintain a desired prediction accuracy so that the radar system load is minimized. The adaptive update rate tracking algorithm is implemented for a phased array radar and evaluated with Monte Carlo simulations on various trajectories. The evaluation results of the proposed algorithm and a standard Kalman filter without the adaptive update rate control are presented to compare.
The term adaptive control is often used to describe recent advances in welding process control but strictly this only applies to system which are able to cope with dynamic changes in system performance. In welding applications, the term adaptive control may not imply the conventional control theory definition but may be used in the more descriptive sense to explain the need for the process to adapt to the changing welding conditions. This paper proposed a methodology for obtaining a good bead appearance based on multi-torches welding system with the vision system in SAW. The methodologies for adaptive filling control used the welding current/voltage, arc voltage/welding current/wire feed speed combination and welding speed by using the vision sensor. It was shown that the algorithm for the welding current/voltage combination and welding speed revealed the sound weld bead appearance compared with that of the voltage/current combination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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