This paper presents a new adaptive-neuro control scheme to control the velocity and position of SCARA robot with parameter uncertainties. The adaptive control of linear system found wiedly in many areas of control application. While techniques for the adaptive control of linear systems have been well-established in the literature, there are a few corresponding techniques for nonlinear systems. In this paper an attempt is made to present a newcontrol scheme for theadaptive control of ponlinear robot based on a feedforward neural network. The proposed approach incorporates a neuro controller used within a reinforcement learning framework, which reduces the problem to one of learning a stochastic approximation of an unknown average error surface Emphasis is focused on the fact that the adaptive-neuro controoler dose not need any input/output information about the controlled system. The simulation result illustrates the effectiveness of the proposed adaptive-neuro control scheme.
In this paper, it is presented a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator. Unlike the well-established theory for the adaptive control of linear systems, there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of robot control. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. Through simulation, the proposed adaptive-neuro control scheme is proved to be a efficient control technique for real-time control of robot system using DSPs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3068-3078
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2015
Although the massive MIMO system supports a high throughput, it requires a lot of channel information for channel compensation. For the reduction of overhead, the massive MIMO system generally uses TDD as duplexing scheme. Therefore, the massive MIMO system is sensitive to rapidly changing fast fading in according to time. For the improvement of reduced SINR by fast fading, the adaptive power control is proposed. Unlike the conventional scheme, the proposed scheme considers mobility of device for adaptive power control. The simulation of the proposed scheme is performed with consideration for mobility of device. The result of the simulation shows that the proposed scheme improves SINR. Since SINR is decreased in according to the number of device in the network by unit of cell, each base station can accommodate more devices by the proposed scheme. Also, because the massive MIMO system with high SINR can use high order modulation scheme, it can support higher throughput.
International journal of advanced smart convergence
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제7권3호
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pp.101-109
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2018
In this paper, we propose an adaptive filtering scheme of connection requests for the defense of malicious energy consumption attacks against wireless computing devices with limited energy budget. The energy consumption attack tries to consume the battery energy of a wireless device with repeated connection requests and shut down the wireless device by exhausting its energy budget. The proposed scheme blocks a connection request of the energy consumption attack in the middle, if the same connection request is repeated and its request result is failed continuously. In order to avoid the blocking of innocuous mistakes of normal users, the scheme gives another chance to allow connection request after a fixed blocking time. The scheme changes the blocking time adaptively by comparing the message arriving ate during non-blocking period and that during blocking period. Evaluation shows that the proposed defense scheme saves up to 94% energy consumption compared to the non-defense case.
본 논문은 Diffserv 방식의 Assured Service에 대한 QoS를 보장하고 서비스 수용 용량을 최대화 시킬 수 있는 자원 할당 방안을 제안하고, RIO 및 Adaptive RIO 버퍼 관리 방식을 적용하여 성능을 분석한다. Adaptive RIO 방식은 네트워크 토폴로지와 Assured Service 서브 클래스별로 할당되는 대역폭의 비율에 따라 결정되는 버퍼 크기를 기준으로 일정 시간 구간마다 도착 가능한 In-profile 패킷과 전체 패킷의 최대량을 고려하여 RIO 방식의 변수 값들을 재설정함으로써 접속제어가 수행된 상황 하에서 허용된 In-profile 패킷에 대한 Early Random Drop을 방지할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 자원 할당 방안 및 Adaptive RIO 방식을 적용하여 Assured Service 에 대한 QoS를 보장할 수 있고 서비스 수용 용량을 최대화 시킬 수 있음을 보인다.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권1호
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pp.32-43
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1999
Adaptive robust control scheme is introduced for flexible joint manipulator with nonlinearities and uncertainties. The system does not satisfy the matching condition due to insufficient actuators for each node. The control only relies on the assumption that the bound of uncertainty exists. Thus, the bounded value does not need to be known a prior. The control utilizes the update law by estimating the bound of the uncertainties. The control scheme uses the backstepping method and constructs a state transformation. Also, stability analysis is done for both transformed system and original system.
This paper proposes an adaptive fuzzy control scheme for a class of continuous-time nonlinear dynamic systems for which an explicit linear parameterization of the uncertainty is either unknown or impossible. In order to improve robustness under approximation errors and disturbances the proposed scheme includes deadzone in adaptation laws which varies its size adaptively. The assumption of known bounds on the approximation errors and disturbances is not required since those are estimated using adaptation laws. The overall adaptive scheme is proven to guarantee uniform ultimate boundedness in the Lyapunov sense.
The handoff failure probability has to be enhanced efficiently to enhance the performance of PCS system. In this paper a new scheme called velocity adaptive handoff algorithm for reducing handoff failure probability and maintaining the carried traffic constantly in PCS systems, by assigning low handoff threshold value for high mobility calls, and assigning high handoff threshold value for low mobility calls, is presented. The performance of evaluation of this new scheme is carried out in terms of tranffic characteristics. Also velocity estimation algorithm for this new scheme is presented. According to the result, the handoff failure probability of velocity adaptive handoff algorithm is enhanced about 60%.
In this paper, it is presented a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital Signal Processors. Digital signal processors DSPs. are micro-processors that are particularly developed for variables. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and products of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In addition, DSPs are as fast in computation as most 32-bit micro-processors and yet at a fraction of their prices. These features make DSPs a biable computatinal tool in digital implementation of sophisticated controllers. Unlike the well-established theory for the adaptive control of linear systems, there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of robot control. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be a efficient control scheme for implementation of real-time control of robot system by the simulation and experiment.
The finite element method is one of the most widely used method of structural analysis that has wide applications in diverse fields of engineering and science. The method has been proven effective and reliable in many practical problems. One of the reasons for the methods' popularity is its ease of use, but still the user has to input the finite element mesh which affects the accuracy of the results. The knowledge required to form an effective mesh for a given problem is somewhat complex and for sometime there has been research effort to automate the generation of the mesh and this is called the adaptive mesh generation scheme. A good adaptive mesh scheme seemed to require an accurate assessment of error and generally this requires some additional computation. This paper looks into the possibility of generating adaptive meshes based on representative strain values in each finite element method. The proposed adaptive scheme does not require additional computations other that looking up the data values already computed as finite element analysis results and simple manipulations of these data. Two plane stress problems, a plate with a hole and a deep beam with a concentrated load at the end are considered to show the progress of the improved generation of adaptive meshes using the scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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