Many automotive companies are endeavoring to improve the quality of resistance spot welding by updating body-in-white (BIW) production line with adaptive control spot welding system to compensate the process disturbances such as gap, electrode wear, oxidized surfaces, poor fit up and adhesive etc. Most of the commercial adaptive weld controllers require proper "Initial Welding Schedule" or "Reference weld" to achieve compensation in welding parameters during real time welding. In this study, the compensation of a commercial adaptive weld controller had been observed and analyzed thoroughly for various process disturbances to find optimal initial welding schedule. It was observed that 90 percent of the expulsion current in constant current control as reference welding schedule conferred the maximum button diameter in adaptive control welding. Finally, effects of each disturbance in combined field disturbances system with adaptive control had also been confirmed with the design of experiment (DOE) by minitab(R)16 for combined disturbances situation and suitability of optimum initial weld current had also established with real body part validation test.
An adaptive beamforming system based on code filtering and differential correlation approaches is proposed. The differential correlation method was originally proposed for time delay estimation of direct sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems under near-far ratio conditions and the code filtering correlation algorithm, on the other hand, was proposed for array response estimation in DS-CDMA systems under perfect power control. In this paper, by combining differential correlation concept with the code filtering beamforming technology, an accurate estimate of the beam forming weights and an enhanced performance of DS-CDMA systems under sever near-far ratio conditions is achieved. The system performance in terms of beam pattern and bit-error-rate (HER) shows that the proposed adaptive beamformer outperforms the conventional code filtering correlation technique.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.5
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pp.509-515
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2010
Such as disaster rescue in deep water, undersea exploration and monitering for environmental pollution, many applications require the acoustic communication for high data rate over underwater acoustic channel. As underwater channel is very complex and is time-varying, conventional single carrier communication has good performance. In this paper, An adaptive OFDM system is analyzed for high data rate and reliability and rubust service over UWA channels. Through the adaptive system, we show threshold switching for an adaptive algorithm.
This paper presents new Adaptive Linear Combination Structure (ADALINE) for tracking/estimating voltage-current phasor and frequency of power system. To estimate the phasors and frequency from sampled data, the algorithm assumes that orthogonal coefficients and speed of angular frequency of power system are unknown parameters. With adequate sampled data, the estimation problem can be considered as a linear weighted least squares (LMS) problem. In addition to determining the phasors (orthogonal coefficients), the procedure estimates the power system frequency. The main algorithm is verified through a computer simulation and data from field. The proposed algorithm is tested with transient and dynamic behaviors during power swing, a step change of frequency upon islanding of small generators and disconnection of load. The algorithm shows a very high accuracy, robustness, fast response time and adaptive performance over a wide range of frequency, from 10 to 2000 Hz.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.10
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pp.4823-4843
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2017
In this paper, an improved utility-based cross-layer dynamic subcarrier allocation (DSA) algorithm is proposed for single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) system, which adopts adaptive service rate control (ASRC) to eliminate the service rate waste and improve the spectral efficiency in heterogeneous network including non-real-time traffic and real-time traffic. In this algorithm, furthermore, a first in first out (FIFO) queuing model with finite space is established on the cross-layer scheduling framework. Simulation results indicate that by taking the service rate constraint as the necessary condition for optimality, the ASRC algorithm can effectively eliminate the service rate waste without compromising the scheduling performance. Moreover, the ASRC algorithm is able to further improve the quality of service (QoS) performance and transmission throughput by contributing an attractive performance trade-off between real-time and non-real-time applications.
Recently, as technologies for realizing artificial intelligence have become more common, machine learning is widely used. Machine learning provides insight into collecting large amounts of data, batch processing, and taking final action, but the effects of the work are not immediately integrated into the learning process. In this paper proposed an adaptive learning model to improve the performance of real-time stream analysis as a big business issue. Adaptive learning generates the ensemble by adapting to the complexity of the data set, and the algorithm uses the data needed to determine the optimal data point to sample. In an experiment for six standard data sets, the adaptive learning model outperformed the simple machine learning model for classification at the learning time and accuracy. In particular, the support vector machine showed excellent performance at the end of all ensembles. Adaptive learning is expected to be applicable to a wide range of problems that need to be adaptively updated in the inference of changes in various parameters over time.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.4
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pp.419-424
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2019
In this paper, we proposed an algorithm to estimate the desired target in wideband jamming signal environment. In order to suppress the jamming signal, we use the spatial time adaptive algorithm and QR decomposition to obtain the optimal weight. The spatial time adaptive algorithm of adaptive array antenna system multiplies the tap delay signal by a complex weight to obtain a weight. In order to minimize the power consumption because of the inverse matrix, optimal weight is obtained by using QR decomposition. Through simulation, we compare and analyze the performance of the proposed algorithm and the existing algorithm. In the target estimation of [-40o,0o,+40o], the proposed algorithm estimated all three targets, but the existing algorithm estimated only [0o] due to of the jamming signal. We prove that the proposed algorithm improves performance by removing the jamming signal and estimating the target accurately.
Cho, Sung-In;Lee, In;Lee, Seung-Jun;Lee, Choong Yun;Park, Soo Hyung
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.13
no.4
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pp.428-434
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2012
Missiles suffer from flight instability problems at high angles of attack, since vortex flow over a fuselage cause lateral force to the body. To overcome this problem at a high angle of attack, the development of a real time vortex controller is needed. In this paper, Proper Orthogonal Decomposition (POD) and feedback controllers are developed for real time vortex control. The POD method is one of the most well known techniques for modeling low order models that represent the original full-order model. An adaptive control algorithm is used for real time control.
This paper presents a time-varying sinusoidal disturbance compensation method (based on an adaptive estimation scheme) for induction motor drives fed by a matrix converter. In previous disturbance accommodation methods, sinusoidal disturbances with unknown time-invariant frequencies have been considered. However, in the new method proposed here, disturbances with unknown time-varying frequencies are considered. The disturbances can be estimated by using a disturbance accommodating observer, and an additional control input is added to the induction machine drive. The stability analysis is carried out considering the disturbance estimation error and simulation results are shown to illustrate the performance of the proposed solution.
We study the dynamic burst assembly based on traffic prediction and offset and delay differentiation in optical burst switching network. To improve existing burst assembly mechanism and build an adaptive flexible optical burst switching network, an approach called quality of service (QoS) based adaptive dynamic assembly (QADA) is proposed in this paper. QADA method takes into account current arrival traffic in prediction time adequately and performs adaptive dynamic assembly in limited burst assembly time (BAT) range. By the simulation of burst length error, the QADA method is proved better than the existing method and can achieve the small enough predictive error for real scenarios. Then the different dynamic ranges of BAT for four traffic classes are introduced to make delay differentiation. According to the limitation of BAT range, the burst assembly is classified into one-dimension limit and two-dimension limit. We draw a comparison between one-dimension and two-dimension limit with different prediction time under QoS based offset time and find that the one-dimensional approach offers better network performance, while the two-dimensional approach provides strict inter-class differentiation. Furthermore, the final simulation results in our network condition show that QADA can execute adaptive flexible burst assembly with dynamic BAT and achieve a latency reduction, delay fairness, and offset time QoS guarantee for different traffic classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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