In this paper, the Bayesian recurrent neural network (BRNN) is proposed to predict time series data. Among the various traditional prediction methodologies, a neural network method is considered to be more effective in case of non-linear and non-stationary time series data. A neural network predictor requests proper learning strategy to adjust the network weights, and one need to prepare for non-linear and non-stationary evolution of network weights. The Bayesian neural network in this paper estimates not the single set of weights but the probability distributions of weights. In other words, we sets the weight vector as a state vector of state space method, and estimates its probability distributions in accordance with the Bayesian inference. This approach makes it possible to obtain more exact estimation of the weights. Moreover, in the aspect of network architecture, it is known that the recurrent feedback structure is superior to the feedforward structure for the problem of time series prediction. Therefore, the recurrent network with Bayesian inference, what we call BRNN, is expected to show higher performance than the normal neural network. To verify the performance of the proposed method, the time series data are numerically generated and a neural network predictor is applied on it. As a result, BRNN is proved to show better prediction result than common feedforward Bayesian neural network.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.3
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pp.278-285
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1999
This paper utilizes the method of Q-parameterization control to design a controller which solves the problem of imbalance in magnetic bearing systems. There are two methods to solve this problem using feedback controal. The first method is to compensate for the imbalance forces by generating opposing forces on the bearing surface (imbalance compensation). The second method is to make the rotor rotate around its axis of inertia (automatic balancing);in this case no imbalance forces will be generated. In this paper we deal with only imbalance compensation. The free parameter of the Q-parameterization controller is chosen such that these goals are achieved. After the introduction of a model of the magnetic bearing system, we explain the Q-parameterization controller design of the magnetic bearing system with emphasis on the rejection of sinusoidal disturbance for imbalance compensation design. The design objectives are formulated as a linear equations in the controller free paramete Q. Finally, simulation and experimental results are presented and showed the robustness and effectiveness of the proposed controllers.
The number of cable-stayed bridges has been increasing worldwide, causing issues in maintaining the structural safety and integrity of bridges. The stay cable, one of the most critical members in cable-stayed bridges, is vulnerable to wind-induced vibrations owing to its inherent low damping capacity. Thus, vibration mitigation of stay cables has been an important issue both in academia and practice. While a semi-active control scheme shows effective vibration reduction compared to a passive control scheme, real-world applications are quite limited because it requires complicated equipment, including for data acquisition, and power supply. This study aims to develop an Arduino-based integrated cable vibration control system implementing a semi-active control algorithm. The integrated control system is built on the low-cost, low-power Arduino platform, embedding a semi-active control algorithm. A MEMS accelerometer is installed in the platform to conduct a state feedback for the semi-active control. The Linear Quadratic Gaussian control is applied to estimate a cable state and obtain a control gain, and the clipped optimal algorithm is implemented to control the damping device. This study selects the magnetorheological damper as a semi-active damping device, controlled by the proposed control system. The developed integrated system is applied to a laboratory size cable with a series of experimental studies for identifying the effect of the system on cable vibration reduction. The semi-active control embedded in the integrated system is compared with free and passive mode cases and is shown to reduce the vibration of stay-cables effectively.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.15
no.5
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pp.352-360
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2010
This paper proposes a precise position control of an automatic door using a disturbance observer. Although the conventional PID controller is usually used for an automatic door system, the demand of the robust controller considering the parameter deviations and disturbances is increasing due to the various size and weight of a door. The linear model for an automatic door system is presented. Based on this model, the LQR controller using a state feedback controller and an observer are suggested. A disturbance observer to compensate the undesirable factors is also proposed. Simulation and Experimental results are presented to illustrate the feasibility of the proposed control strategy.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.40
no.3
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pp.99-108
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2003
This paper is concerned with the problem of designing a guaranteed cost state feedback controller for singular systems with time-varying delays. The sufficient condition for the existence of guaranteed cost controller, the controller design method, and the optimization problem to get the upper bound of guaranteed cost function are proposed by LMI(linear matrix inequality), singular value decomposition, Schur complements, and change of variables. Since the obtained sufficient conditions can be changed to LMI form, all solutions including controller gain and the upper bound of guaranteed cost function can be obtained simultaneously. Moreover, the proposed controller design method can be extended to the problem of robust guaranteed cost controller design method for singular systems with parameter uncertainties and time-varying delays. The validity of the proposed design algorithm is investigated through a numerical example.
Pneumatic actuators are widely used in a variety of hazardous working environments. Any process that involves pneumatic actuation is also recognized as "eco-friendly". In most cases, applications of pneumatic actuators require only point-to-point control. In recent years, research efforts have been directed toward achieving precise position tracking control. In this study, a tracking position control method is proposed and experimentally evaluated for a linear positioning system. The positioning system is composed of a pneumatic actuator and a 3-port proportional valve. The proposed controller has an inner pressure control loop and an outer position control loop. A PID controller with feedback linearization is used in the pressure control loop to nullify the nonlinearity arising from the compressibility of the air. The position controller is also a PID controller augmented with the friction compensation by a neural network. Experimental results indicate that the proposed controller significantly improves the tracking performance.rformance.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.15
no.4
s.97
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pp.437-444
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2005
This paper presents a robust aeroelastic control methodology of a two dimensional flapped wing system exposed to an incompressible flow field. A robust controller is designed using a linear matrix inequality (LMI) approach for the multiobjective synthesis. The design objectives are to achieve a mix of $H_{\infty}$ performance and H₂ performance satisfying constraints on the closed loop pole locations in the presence of model uncertainties. Numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of LMI approach in damping out the aeroelastic response of 3-DOF flapped wing system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.8
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pp.996-1003
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1999
This paper propose a position-speed controller with an estimator which can estimate states and disturbance. The overall control system consists of two parts: the position-speed controller and an estimator. The Kalman filter applied as state-feedback controller is an optimal state estimator applied to a dynamic system that involves random perturbations and gives a linear, unbiased and minimum error variance recursive algorithm to optimally estimate the unknown state. Therefore, we consider the error problem about the servo system modeling and the measurement noise as a stochastic system and implement a optimal state observer, and enhance the estimate performance of position and speed using that. Using two-degree-of freedom(TDOF) conception, we design the command input response and the closed loop characteristics independently. The servo system is to improve the closed loop characteristics without affecting the command imput response. The characteristics of the closed loop system is improved by suppressing disturbance torque effectively with the disturbance observer using a inverse-transfer matrix. Therefore, the performance of overall position-speed controller is enhanced. Finally, the performance of the proposed controller is exemplified by some simulations and by applying the real servo system.
Controlling the balance of motion in a context involving a biped robot navigating a rugged surface or a step is a difficult task. In the present study, a $3{\times}5$ flexible piezoelectric tactile sensor array is developed to provide a foot pressure map and zero moment point for a biped robot. We introduce an innovative concept involving structural electrodes on a piezoelectric film in order to improve the sensitivity. The tactile sensor consists of a polymer piezoelectric film, PVDF, between two patterned flexible print circuit substrates (FPC). Additionally, a silicon rubber bump-like structure is attached to the FPC and covered by a polydimethylsiloxane (PDMS) layer. Experimental results show that the output signal of the sensor exhibits a linear behavior within 0.2 N ~ 9 N, while its sensitivity is approximately 42 mV/N. According to the characteristic of the tactile sensor, the readout module is designed for an in-situ display of the pressure magnitudes and distribution within $3{\times}5$ taxels. Furthermore, the trajectory of the zero moment point (ZMP) can also be calculated by this program. Consequently, our tactile sensor module can provide the pressure map and ZMP information to the in-situ feedback to control the balance of moment for a biped robot.
While most or fixed-time control systems such as UTCS produce the signal timing plans that either maximizing bandwidth or minimizing a disutility index of delay and stops, cannot consider the fluctuation of traffic flow. One category of the traffic-response control systems, which make small changes on a predefined signal plan such as SCOOT, cannot be easily modified for feedback real-time control schemes based on observation of variables other than traffic flow. The other category, which decide to whether switch the traffic lights or not at each step of time as in PRODYN, does not adequately consider the relations between traffic flows and traffic lights at each step of time. In this paper we present a complete formulation that adequately consider the relations between traffic flows and traffic lights at each step of time. The formulation is a binary mixed integer linear programing (BMILP) that obtain traffic lights at each step for minimizing delay. Since numarical examples for application of the proposed model illustrated that the model adequately produced dynamic traffic signal plans minimizing delay at each step, the model may be expected to contribute to advanced transportation management systems (ATMS) for dynamic traffic signal control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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