제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.378-384
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1993
In this paper, an intelligent adaptive controller is proposed for the process with unmodelled dynamics. The intelligent adaptive controller consists of the numeric adaptive controller and the intelligent tuning part. The continuous scheme is used for the numeric adaptive controller to avoid the problems occurred in the discrete time schemes. The adaptive controller is adopted to the process with time delay. It is an implicit adaptive algorithm based on GMV using the emulator. The tuning part changes the design parameters in the control algorithm. It is a multilayer neural network trained by robustness analysis data. The proposed method can improve the robustness of the adaptive control system because the design parameters are tuned according to the operating points of the process. Through the simulation, robustnesses are shown for intelligent adaptive controller. Finally, the proposed algorithms are implemented on the electric furnace temperature control system. The effectiveness of the proposed algorithm is shown from experiments.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1269-1271
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2009
We had proposed fast thermal stress estimation methodology for the components on system board when the system is stationary within specific ambient air temperature. Now, we will propose one efficient thermal stress estimation methodology, block adaptive filtering methodology, for the FPD electronic system board which is enclosed by mechanical cover.
In master-slave teleoperating system, it is important that the system has good maneuverability. In this paper, it is addressed an adaptive learning control method applicable to the master-slave system. This control scheme has the ability to estimate uncertain dynamic parameters included intrinsically in the system and to achieve the desired performance without the nasty matrix operation. The proposed method is applied to a master-slave teleoperating system composed of two SCARA robots and verified experimentally.
본 논문에서는 STTD(Space Time Transmit Diversity)를 적용한 적응변조 시스템의 성능을 분석하였다. 무선채널 환경에서는 지연파에 의한 ISI(Intersymbol interference)간섭으로 인해 전송 오율을 증가시키게 된다. 따라서 ISI간섭의 영향을 줄이기 위해 STTD를 적용함으로써 적응변조시스템의 성능개선 정도를 분석하였다. 결과에 의하면, STTD를 적용함에 따라 더 낮은 SNR에서도 변조 다치수가 높은 변조 모드를 선택할 수 있기 때문에 고속.고품질의 데이터 전송이 가능함을 알 수 있었다.
The intelligent auto-tuning method fur a strongly stable adaptive control system of a DC motor with great load inertia variation is proposed. The stable characteristic polynomial that is designed by an optimal servo is specified for the adaptive pole placement control system. The appropriate adaptive control system can be derived, by adjusting automatically the weight of a performance criterion in optimal control by means of the fuzzy inference on the basis of the stability index.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권4호
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pp.309-314
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2009
This paper presents implementation of the adaptive neuro-fuzzy control method. Control performance of the adaptive neuro-fuzzy control method for a popular inverted pendulum system is evaluated. The inverted pendulum system is designed and built as an education kit for educational purpose for engineering students. The educational kit is specially used for intelligent control education. Control purpose is to satisfy balancing angle and desired trajectory tracking performance. The adaptive neuro-fuzzy controller has the Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy structure. Back-propagation algorithm is used for updating weights in the fuzzy control. Control performances of the inverted pendulum system by PID control method and the adaptive neuro-fuzzy control method are compared. Control hardware of a DSP 2812 board is used to achieve the real-time control performance. Experimental studies are conducted to show successful control performances of the inverted pendulum system by the adaptive neuro-fuzzy control method.
This paper proposes the design of the decentralized adaptive controllers which are an arbitrary interconnection of sub-systems with unknown parameters, nonlinear ities and bounded disturbances. In order to exponentially converge the state and parameter errors, robust decentralized adaptive controllers are developed for stabilization and tracking the parameters. In the simulation studies of the decentralized adaptive control of a two-area interconnected power system, the effectiveness of the proposed adaptive schemes is demonstrated.
This paper proposes an indirect adaptive fuzzy controller for general SISO nonlinear systems. No a priori information on bounding constants of uncertainties including reconstruction errors and optimal fuzzy parameters is needed. The control law and the update laws for fuzzy rule structure and estimates of fuzzy parameters and bounding constants are determined so that the Lyapunov stability of the whole closed loop system is guaranteed. The computer simulation results for an inverted pendulum system show the performance of the proposed robust adaptive fuzzy controller.
In this paper, the concept of persistent excitation(PE) is examed and the model reference adaptive control of a linear plant subjected to bounded disturbances is considered. Computer simulation reasults of nonlinear differential equations shows that the global behavior of the adaptive system depends upon the PE of the reference input as well as the amplitude of the external disturbances. The sufficient conditions on the PE of the reference input for the signals in the adaptive system to be globally bounded has been derived.
A Clustering Adaptive Fuzzy Logic Controller(CAFLC) is applied to the torque control of a brushless do motor drive. Objective of this system includes elimination of torque ripple due to cogging at low speeds under loads. The CAFLC implemented has advantages of computational simplicity, and self-tuning characteristics. Simulation results showed that the torque ripple and dynamic response of the system using a CAFLC were superior to the model reference adaptive controlled system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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