This paper describes the design and hardware implementation of a Single Input Fuzzy Logic Controller (SIFLC) to regulate the output voltage of a boost power converter. The proposed controller is derived from the signed distance method, which reduces a multi-input conventional Fuzzy Logic Controller (CFLC) to a single input FLC. This allows the rule table to be approximated to a one-dimensional piecewise linear control surface. A MATLAB simulation demonstrated that the performance of a boost converter is identical when subjected to the SIFLC or a CFLC. However, the SIFLC requires nearly an order of magnitude less time to execute its algorithm. Therefore the former can replace the latter with no significant degradation in performance. To validate the feasibility of the SIFLC, a 50W boost converter prototype is built. The SIFLC algorithm is implemented using an Altera FPGA. It was found that the SIFLC with asymmetrical membership functions exhibits an excellent response to load and input reference changes.
In this paper, the boost converter was implemented by digital control in many applications of the step-up. The PWM(pulse width modulation) control module of boost converter was digitized at power converter using the FPGA device and VHDL. The boost converter was designed to output a fixed voltage through the PI control algorithm of the PWM control module even if input voltage and output load are variable. The boost converter was digitized can be simplified by reducing the size of the module and the external control components. Thus, the digital power IC has advantageous for weight reduction and miniaturization of electronic products because it can be controlled remotely by setting the desired output voltage and PWM control module. The boost converter using the digital power IC was confirmed through experiments and the good performances were showed from experiment results.
문서 여과 문제 (text filtering)는 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 따라서 증가하고 있는 추세이다. 이 논문에서는 새로운 학습 방법인 에이다부스트 학습 방법을 문서 여과 문제에 적용하여 기존의 방법들보다 우수한 분류 결과를 나타내는 문서 여과 시스템을 생성하고자 한다. 에이다 부스트는 간단한 가설의 집합을 생성하고 묶는 기법인데, 이 때 각각의 가설들은 문서가 특정 단어를 포함하고 있는지 검사하여 이에 따라 문서의 적합성을 판별한다. 먼저 최종 여과 시스템을 구성하는 각 가설의 출력이 1 또는 -1이 되는 이진 가설을 사용하는 기존의 에이다부스트 알고리즘에서 출발하여 좀 더 최근에 제안된 확신 정도 (실수값)를 출력하는 가설을 이용하는 에이다부스트 알고리즘을 적용함으로써 오류 감소 속도와 최종 오류율을 개선하고자 하였다. 또 각 데이타에 대한 초기 가중치를 연속 포아송 분포에 따라 임의로 부여하여 여러 번의 부스팅을 수행한 후 그 결과를 결합하는 방법을 사용함으로써 적은 학습 데이타로 인해 발생하는 과도학습의 문제를 완화하고자 하였다. 실험 데이터로는 TREC-8 필터링 트랙 데이타셋을 사용하였다. 이 데이타셋은 1992년도부터 1994년도 사이의 파이낸셜 타임스 기사로 이루어져 있다. 실험 결과, 실수값을 출력하는 가설을 사용했을 때 이진값을 갖는 가설을 사용했을 때 보다 좋은 결과를 보였고 임의 가중치를 사용하여 여러번 부스팅을 하는 방법이 더욱 향상된 성능을 나타내었다. 다른 TREC 참가자들과의 비교결과도 제시한다.
This paper presents a method for real-time face detection and tracking which combined Adaboost and Camshift algorithm. Adaboost algorithm is a method which selects an important feature called weak classifier among many possible image features by tuning weight of each feature from learning candidates. Even though excellent performance extracting the object, computing time of the algorithm is very high with window size of multi-scale to search image region. So direct application of the method is not easy for real-time tasks such as multi-task OS, robot, and mobile environment. But CAMshift method is an improvement of Mean-shift algorithm for the video streaming environment and track the interesting object at high speed based on hue value of the target region. The detection efficiency of the method is not good for environment of dynamic illumination. We propose a combined method of Adaboost and CAMshift to improve the computing speed with good face detection performance. The method was proved for real image sequences including single and more faces.
기존의 얼굴 검출 방법은 프레임 간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나, 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 아다부스트 알고리즘을 사용하였다.
This study proposes a high-performance current control algorithm for a diode-bridge-type single-phase boost power factor correction (PFC) converter. The conventional asynchronous single-phase current controllers that directly control AC-type current tend to be accompanied by steady-state errors due to their poor dynamic characteristics for the transient-state, which can be attributed to bandwidth limitations and phase delays. In the proposed algorithm, an ideal current control with minimal phase delays and steady-state errors can be achieved by using a virtual DQ synchronous reference frame and by controlling the synchronous reference frame excluding the frequency component in the single-phase system. The performance of the conventional asynchronous single-phase current controller is compared with that of the proposed algorithm through simulation and experiments, and the results have confirmed the superiority of the latter.
A feedback control algorithm for the input voltage control of boost converter is proposed in this paper. The proposed control system is mathematically formulated such that the state feedback gains. The control algorithm does not rely on manual tuning procedures neither use complex adaptive techniques. For the verification of the proposed control algorithm, simulation results of the proposed algorithm using PSIM 9.0 are given.
This paper is about the study on MPPT algorithm of PV module where mismatched solar cells exist. PSIM simulation tool was used to verify new MPPT algorithm and PV module modeling was made. It was verified for the proposed algorithm to track the right MPP of PV boost converter under mismatched condition, which shows a shading effect in PV module. An experiment will be done soon using PV simulator for verification of the proposed algorithm.
Kim, Donggi;Choi, Hongchul;Choi, Jaehoon;Yoo, Seong Joon;Han, Dongil
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.265-271
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2015
This study proposes an algorithm for recognizing apple trees in images and detecting apples to measure the number of apples on the trees. The proposed algorithm explores whether there are apple trees or not based on the number of image block-unit edges, and then it detects apple areas. In order to extract colors appropriate for apple areas, the CIE $L^*a^*b^*$ color space is used. In order to extract apple characteristics strong against illumination changes, modified census transform (MCT) is used. Then, using the AdaBoost learning algorithm, characteristics data on the apples are learned and generated. With the generated data, the detection of apple areas is made. The proposed algorithm has a higher detection rate than existing pixel-based image processing algorithms and minimizes false detection.
In this paper proposes the soft-switching boost converter and MPPT control for improving the efficiency of PV system. The proposed converter designed H-bridge auxiliary resonant circuit. By this circuit, all of the switching devices perform the soft switching under the zero voltage and zero current condition. Therefore the periodic switching losses can be decreased at turn on, off. The soft switching boost converter designs for 1.5[kW] solar module of the power conversion. Thus, this soft switching boost converter is simulated by MATLAB simulation using Newton-Method algorithm. As a result, Proposed Soft Switching Converter compared to a typical boost converter switching loss was reduced about 61%. And the overall system efficiency was verified to increase about 3.3%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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