International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.171-179
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2008
This paper addresses the synthesis of an iterative learning controller for a class of linear systems with norm-bounded parameter uncertainties. We take into account an iterative learning algorithm with current cycle feedback in order to achieve both robust convergence and robust stability. The synthesis problem of the developed iterative learning control (ILC) system is reformulated as the ${\gamma}$-suboptimal $H_{\infty}$ control problem via the linear fractional transformation (LFT). A sufficient convergence condition of the ILC system is presented in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Furthermore, the ILC system with fast convergence rate is constructed using a convex optimization technique with LMI constraints. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method.
A new multi inner stage(MIS) cyclone was designed to remove the acidic gas and minute particles of harmful materials produced from electronic industry. To characterize gas flow in MIS cyclone, pressure and velocity distribution were calculated by means of computational fluid dynamics(CFD) commercial program. Also, the flow locus of particles and particle removal efficiency were analyzed by Lagrangian method. When outlet pressure condition was -1,000 Pa, the efficiency was the best in this study. Based on the CFD simulation result, the pressure loss and destruction removal efficiency was measured through MIS cyclone experiment.
Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And in practice since it is difficult to the PID gains suitably lots of researches have been reported with respect to turning schemes of PID gains. A Neural Network-based PID control scheme is proposed, which extracts skills of human experts as PID gains. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based PID control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident. This paper goal is convergence speed progress about applied gain of PID controller using the neural networks.
AThe effect of localized surface plasmon on silicon substrates was studied using silver nanoparticles. The nanoparticles were formed by self-arrangement through the surface energy using rapid thermal annealing (RTA) technique after the thin nanolayer of silver was deposited by thermal evaporation. By the theoretical calculation based on Mie scattering and dielectric function of air, indium tin oxide (ITO), and silver, the strong peak of scattering cross section of silver nanoparticles was found at 358 nm for air, and 460 nm for ITO, respectively. Accordingly, the strong suppression of reflectance under the condition of induced light of $30^{\circ}$ occurred at the specific wavelength which is almost in accordance with peak of scattering cross section. When the external quantum efficiency was measured using silicon solar cells with silver nanoparticles, there was small enhancement peak near the 460 nm wavelength in which the light was resonated between silver nanoparticles and ITO.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3011-3024
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2021
Pose estimation of the sensor is important issue in many applications such as robotics, navigation, tracking, and Augmented Reality. This paper proposes visual-inertial integration system appropriate for dynamically moving condition of the sensor. The orientation estimated from Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is used to calculate the essential matrix based on the intrinsic parameters of the camera. Using the epipolar geometry, the outliers of the feature point matching are eliminated in the image sequences. The pose of the sensor can be obtained from the feature point matching. The use of IMU sensor can help initially eliminate erroneous point matches in the image of dynamic scene. After the outliers are removed from the feature points, these selected feature points matching relations are used to calculate the precise fundamental matrix. Finally, with the feature point matching relation, the pose of the sensor is estimated. The proposed procedure was implemented and tested, comparing with the existing methods. Experimental results have shown the effectiveness of the technique proposed in this paper.
In this paper, we introduce a hybrid subgradient method for finding an element common to both the solution set of a class of pseudomonotone equilibrium problems, and the set of fixed points of a finite family of ${\kappa}$-strictly presudononspreading mappings in a real Hilbert space. We establish some weak and strong convergence theorems of the sequences generated by our iterative method under some suitable conditions. These convergence theorems are investigated without the Lipschitz condition for bifunctions. Our results complement many known recent results in the literature.
The asymmetric Laplace distribution arises as a limiting distribution of geometric summations of independent and identically distributed random variables with finite second moments. The main purpose of this paper is to study the weak limit theorems for geometric summations of independent (not necessarily identically distributed) random variables together with convergence rates to asymmetric Laplace distributions. Using Trotter-operator method, the orders of approximations of the distributions of geometric summations by the asymmetric Laplace distributions are established in term of the "large-𝒪" and "small-o" approximation estimates. The obtained results are extensions of some known ones.
This paper deals with the long - time behavior of global bounded solutions for a non-autonomous dispersive-dissipative equation with time-dependent nonlinear damping terms under the null Dirichlet boundary condition. By a new Lyapunov functional and Łojasiewicz-Simon inequality, we show that any global bounded solution converges to a steady state and get the rate of convergence as well, which depends on the decay of the non-autonomous term g(x, t), when damping coefficients are integral positive and positive-negative, respectively.
A fixed-point iteration is proposed to integrate the stress and state variables in the incremental analysis of plastic deformation. The Conventional Newton-Raphson method requires a second-order derivative of the yield function to generate a complicated code, and the convergence cannot be guaranteed beforehand. The proposed fixed-point iteration does not require a second-order derivative of the yield function, and convergence is ensured for a given strain increment. The fixed-point iteration is easier to implement, and the computational time is shortened compared with the Newton-Raphson method. The plane-stress condition is considered for the biaxial loading conditions to confirm the convergence of the fixed-point iteration. 3-dimensional tensile specimen is considered to compare the computational times in the ABAQUS/explicit finite element analysis.
In this paper, we introduce an inertial self-adaptive projection method using Bregman distance techniques for solving pseudomonotone equilibrium problems in reflexive Banach spaces. The algorithm requires only one projection onto the feasible set without any Lipschitz-like condition on the bifunction. Using this method, a strong convergence theorem is proved under some mild conditions. Furthermore, we include numerical experiments to illustrate the behaviour of the new algorithm with respect to the Bregman function and other algorithms in the literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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