제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.710-717
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1993
In this paper, we focus upon the design and applications of adaptive fuzzy-neuro controllers. An intelligent control system is proposed by exploiting the merits of two paradigms, a fuzzy logic controller and a neural network, assuming that we can modify in real time the consequential parts of the rulebase with adaptive learning, and that initial fuzzy control rules are established in a temporarily stable region. We choose the structure of fuzzy hypercubes for the fuzzy controller, and utilize the Perceptron learning rule in order to update the fuzzy control rules on-line with the output error. And, the effectiveness and the robustness of this intelligent controller are shown with application of the proposed adaptive fuzzy-neuro controller to control of the cart-pole system.
The efficient and rational transmission tariff structure is one of the crucial factors in creation of fair and competitive electricity markets. Transmission charge can be largely categorized into the line usage charge, system reliability charge, access charge and others. Any transmission tariff should be able to reflect these cost components reasonably. This paper suggests an approach amenable to allocating the transmission reliability costs reasonably with reflection of line sensitivity and line outage rate.
This paper addresses the systematic approach to the fuzzy modeling of the class of complex and uncertain nonlinear systems. While the conventional genetic algorithm (GA) only searches the global solution, Virus-Evolutionary Genetic Algorithm(VEGA) can search the global and local optimal solution simultaneously. In the proposed method the parameter and the structure of the fuzzy model are automatically identified at the same time by using VEGA. To show the effectiveness and the feasibility of the proposed method, a numerical example is provided. The performance of the proposed method is compared with that of conventional GA.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권1호
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pp.54-61
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1999
FCM(Fuzzy Cognitive Map) is proposed for representing causal reasoning. Its structure allows systematic causal reasoning through a forward inference. By using the FCM, authors have proposed FCM-based fault diagnostic algorithm. However, it can offer multiple interpretations for a single fault. In process engineering, as experience accumulated, some form of quantitative process knowledge is available. If this information can be integrated into the FCM-based fault diagnosis, the diagnostic resolution can be further improved. The purpose of this paper is to propose an enhanced FCM-based fault diagnostic scheme. Firstly, the membership function of fuzzy set theory is used to integrate quantitative knowledge into the FCM-based diagnostic scheme. Secondly, modified TAM recall procedure is proposed. Considering that the integration of quantitative knowledge into FCM-based diagnosis requires a great deal of engineering efforts, thirdly, an automated procedure for fusing the quantitative knowledge into FCM-based diagnosis is proposed by utilizing self-learning feature of neural network. Finally, the proposed diagnostic scheme has been tested by simulation on the two-tank system.
The purpose of this paper is to propose an approach to design a robust servo controller based on the Mixed H$_2$/H$\sub$$\infty$/ theory. In order to do this, we first modify the generalized plant for the usual H$\sub$$\infty$/ servo problem to a structure of the Mixed H$_2$/H$\sub$$\infty$/ minimization problem by virtue of the internal model principle. By doing this, we can divide specifications adopted for robust servo system design into H$_2$and H$\sub$$\infty$/ performance criteria, respectively. Then, the mixed H$_2$/H$\sub$$\infty$/ problem is solved in order to find the best solution, by which we can minimize H$_2$-norm of the transfer function under the condition of H$\sub$$\infty$/-norm value, through Linear Matrix Equality (LMI).
FBG sensors are able to measure the strain of structures more easily and durable than electronic resistance gages and thus many researches are on the way to apply the FBG sensor for response monitering of infrastructures. This study investigates the deflection estimation technique using FBG sensors. Several FBG sensors are multiplexed in single optical fiber and installed. in parallel pairs along the length of the structure. The measured strains at the top and bottom of a cross section can be transferred to the curvature of the section which can be used to calculate its displacement. It has been demonstrated that the estimated deflections using the FBG sensor are compared well with the readings from displacement transducers. The results show that the proposed instrumentation technique is capable of estimating the vertical deflection of the structures for various loading conditions including impact and dynamic loads, which is crucial in the structural health monitoring.
본 논문은 CMOS OTA를 이용한 3 개의 PWM 변조기를 제안한다. 이들은 램프 적분기와 전류로 임계전압은 조정할 수 있는 슈미트 트리거로 구성되었다. 개별 소자를 사용해 만든 원형회로는 제안된 PWM 회로들의 시비율이 선형적으로 제어될 수 있음을 보여준다. 제안된 변조기들은 구조가 간단하기 때문에 모노리식 IC로 쉽게 제작할 수 있다.
This paper investigates an improved stator flux linkage observer for sensorless permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives using a voltage-based flux linkage model and an adaptive sliding mode variable structure. We propose a new observer design that employs an improved sliding mode reaching law to achieve better estimation accuracy. The design includes two models and two adaptive estimating laws, and we illustrate that the design is stable using the Popov hyper-stability theory. Simulation and experimental results demonstrate that the proposed estimator accurately calculates the speed, the stator flux linkage, and the resistance while overcoming the shortcomings of traditional estimators.
Kim, Hyun-Soo;Kim, Myung-Bok;Youn, Myung-Joong;Chung, Se-Kyo
전력전자학회:학술대회논문집
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전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.470-475
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1998
A robust control technique is presented for a high performance control of a permanent-magnet(PM) synchronous motor. In order to deal with the internal and external disturbances of a PM synchronous motor drive system, a new feedback control structure is proposed. Since the dynamic behavior of the PM synchronous motor drive system is mainly concerned with the difference between the electro-magnetically developed torque and the load torque which generally referred to as an accelerating torque, the estimation and control techniques of this torque are introduced. The simulations and experiments are carried out for the DSP-based PM synchronous motor drive system and the results well demonstrate the effectiveness of the proposed control technique.
A new bioelectric impedance measurement method is proposed for the precise measurement of the bioelectric impedance. To obtain the impedance from the known applied a.c. current and the measured voltage signals, a frequency conversion circuit, like the mixer in heterodyne receivers, is introduced to reduce the frequency of the original current. It can be observed from several lines of derivation that the impedance is independent on the amplitude and phase of the mixing signals. This makes it possible to use low-speed analog-to-digital converters and thus utilize cheaper electronic parts in the implementation. The possibility of the method is shown by simulations, and a generic structure applicable to bioelectric impedance measurement devices is also proposed.
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