International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.282-287
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2008
In distributed mobile robot systems, autonomous robots accomplish complicated tasks through intelligent cooperation with each other. This paper presents behavior learning and online distributed evolution for cooperative behavior of a group of autonomous robots. Learning and evolution capabilities are essential for a group of autonomous robots to adapt to unstructured environments. Behavior learning finds an optimal state-action mapping of a robot for a given operating condition. In behavior learning, a Q-learning algorithm is modified to handle delayed rewards in the distributed robot systems. A group of robots implements cooperative behaviors through communication with other robots. Individual robots improve the state-action mapping through online evolution with the crossover operator based on the Q-values and their update frequencies. A cooperative material search problem demonstrated the effectiveness of the proposed behavior learning and online distributed evolution method for implementing cooperative behavior of a group of autonomous mobile robots.
In this paper, a new zone radius determination algorithm is proposed for a nature-inspired routing protocol that emulates the foraging behavior of bees based on their ability to find an optimal route from nectar sites. Instead of changing the radius of nodes one-hop by one-hop, the proposed algorithm alters the radius of nodes as gaps of another radius and adapt quickly to network conditions. The simulation results show that the proposed algorithm has higher efficiency compared with existing studies in an aspect of computational complexity and end-to-end delay.
This article suggests an inverse kinematics analysis of a two degree of freedom spatial parallel motion simulator and design methodology of the robust PID controller. The parallel motion simulator consists of a fixed base and a moving frame connected by two serial chains, with each serial chain containing one revolute joint and two passive spherical joint. First, an inverse kinematics problems are solved in order to find the joint variable necessary to bring the end effector to track the desired trajectory. Second, an inverse optimal PID controller is proposed to track trajectories in the face of uncertainty. And the $H_{\infty}$ optimality and robust stability of the closed-loop system is acquired through the PID controller. Finally numerical results show the effectiveness of the PID controller that is designed by square/linear tuning laws.
In this work, the secrecy of a typical wireless cooperative dual-hop non-orthogonal multiple access (NOMA)-enabled decode-and-forward (DF) relay network is investigated with the impact of collaborative and non-collaborative eavesdropping. The system model consists of a source that broadcasts the multiplexed signal to two NOMA users via a DF relay, and information security against the eavesdropper nodes is provided by a helpful jammer. The performance metric is secrecy rate and ergodic secrecy capacity is approximated analytically. In addition, a differential evolution algorithm-based power allocation scheme is proposed to find the optimal power allocation factors for relay, jammer, and NOMA users by employing different jamming schemes. Furthermore, the secrecy rate analysis is validated at the NOMA users by adopting different jamming schemes such as without jamming (WJ) or conventional relaying, jamming (J), and with control jamming (CJ). Simulation results demonstrate the superiority of CJ over the J and WJ schemes. Finally, the proposed power allocation outperforms the fixed power allocation under all conditions considered in this work.
Research on walking assistance exoskeletons that provide optimized torque to individuals has been conducted steadily, and these studies aim to help users feel stable when walking and get help that suits their intentions. Because exoskeleton auxiliary efficiency evaluation is based on metabolic cost savings, experiments on real people are needed to evaluate continuously evolving control algorithms. However, experiments with real people always require risks and high costs. Therefore, in this study, we intend to actively utilize human musculoskeletal simulation. First, to improve the accuracy of musculoskeletal models, we propose a body segment mass distribution algorithm using body composition analysis data that reflects body characteristics. Secondly, the efficiency of most exoskeleton torque control algorithms is evaluated as the reduction rate of Metabolic Cost. In this study, we assume that the torque minimizing the Metabolic Cost is the optimal torque and propose a method for obtaining the torque.
For a nonlinear control system, there are many uncertainties, such as the structural model, controlled parameters and external loads. Although the significant progress has been achieved on the robust control of nonlinear systems through some researches on this issue, there are still some limitations, for instance, the complicated solving process, weak conservatism of system, involuted structures and high order of controllers. In this study, the computational structural mechanics and optimal control theory are adopted to address above problems. The induced norm is the eigenvalue problem in structural mechanics, i.e., the elastic stable Euler critical force or eigenfrequency of structural system. The segment mixed energy is introduced with a precise integration and an extended Wittrick-Williams (W-W) induced norm calculation method. This is then incorporated in the market-based control (MBC) theory and combined with the force analogy method (FAM) to solve the MBC robust strategy (R-MBC) of nonlinear systems. Finally, a single-degree-of-freedom (SDOF) system and a 9-stories steel frame structure are analyzed. The results are compared with those calculated by the $H{\infty}$-robust (R-$H{\infty}$) algorithm, and show the induced norm leads to the infinite control output as soon as it reaches the critical value. The R-MBC strategy has a better control effect than the R-$H{\infty}$ algorithm and has the advantage of strong strain capacity and short online computation time. Thus, it can be applied to large complex structures.
농가에서 현재 사용되고 있는 고추건조기의 운전조건을 고추의 건조 모델과 품질변화 모델을 수치해석적 최적화방법인 Box의 complex 방법과 연결하여 최적화를 시도하였다. 주어진 carotenoids. 보존을 만족시키는 제한조건 하에서 에너지소비를 최소화하기 위한 열풍온도, 열풍재순환율, 풍량이 결정되었다. 품질제한 조건이 엄격할수록 낮은 열풍재순환율과 높은 풍량이 사용되어 에너지소비는 증가하고 전체 건조시간은 짧아졌다. 건조 중 건조기내에서 고추의 혼합이 에너지 사용효율과 제품품질을 향상시킬 수 있었다. 현재 사용되고 있는 풍량은 최적운전을 위해서는 증가되어야 하는 것으로 판단되었다. 풍량을 일정하게 적정조건으로 고정하고 열풍의 온도와 재순환율을 2단계로 변화시키는 건조방식이 에너지소비를 더욱 감소시킬 수 있었다. 이러한 2단계 최적건조에서는 단계이동은 전체 건조시간의 약 1/3 부근에서 이루어지고 열풍온도는 첫 단계에서 낮다가 두 번째 단계에서 증가하고 열풍재순환율은 단계변화에 따라 약간 증가하였다. 얻어진 최적제어변수는 건조기내에서의 건조과정과 carotenoids 파괴 kinetics에 의하여 해석될 수 있었다. 얻어진 결과의 실험적 확인이 요청된다.
본 논문에서는 대잠전의 필수 요소인 소노부이를 무인항공기가 최적의 배치로 투하할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 이를 위해 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 활용해 직접 구성한 환경과 외부에서 Python으로 작성한 강화학습 알고리즘이 서로 통신을 주고받으며 학습할 수 있게 하였다. 특히, 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하고 비행체가 목표지점으로 최단 시간에 비행함과 동시에 소노부이가 최대 탐지 영역을 확보하기 위해 강화학습을 도입하고. 심층 확정적 정책 그래디언트(Deep Deterministic Policy Gradient: DDPG) 알고리즘을 적용하여 소노부이의 최적 배치를 달성하였다. 학습 결과 에이전트가 해역을 비행하며 70개의 타겟 후보들 중 최적 배치를 달성하기 위한 지점들만을 통과하였고 탐지 영역을 확보한 모습을 보면 겹치는 영역 없이 최단 거리에 있는 지점을 따라 비행하였음을 알 수 있다. 이는 최적 배치의 요건인 최단 시간, 최대 탐지 영역으로 소노부이를 배치하는 자율 비행체를 구현하였음을 의미한다.
Because the wheel of V-belt continuously variable transmission (CVT) system driven by permanent magnet synchronous motor (PMSM) has much unknown nonlinear and time-varying characteristics, the better control performance design for the linear control design is a time consuming job. In order to overcome difficulties for design of the linear controllers, a hybrid recurrent Chebyshev neural network (NN) control system is proposed to control for a PMSM servo-driven V-belt CVT system under the occurrence of the lumped nonlinear load disturbances. The hybrid recurrent Chebyshev NN control system consists of an inspector control, a recurrent Chebyshev NN control with adaptive law and a recouped control. Moreover, the online parameters tuning methodology of adaptive law in the recurrent Chebyshev NN can be derived according to the Lyapunov stability theorem and the gradient descent method. Furthermore, the optimal learning rate of the parameters based on discrete-type Lyapunov function is derived to achieve fast convergence. The recurrent Chebyshev NN with fast convergence has the online learning ability to respond to the system's nonlinear and time-varying behaviors. Finally, to show the effectiveness of the proposed control scheme, comparative studies are demonstrated by experimental results.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.397-400
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1996
In this paper, robust motion control of a flexible micro-actuator is presented. The actuator is made of a bimorph piezoelectric high-polymer material (PVDF). No mathematical model system can exactly model a physical system such a flexible micro-actuator. For this reason we must be aware of how modeling errors might adversely affect the performance of a control system for such a model. The H method addresses a wide range of the control problems, combining the frequency and time domain approaches. The design is an optimal one in the sense of minimization of the maximum of the closed-loop transfer function. It includes colored measurement and process noise. It also addresses the issues of robustness due to model uncertainties, and is applicable to the, flexible micro-actuator control problem. Therefore, we adopt the H control problem to the robust motion control of the flexible micro-actuator. Theoretical and experimental results demonstrate the satisfactory performance and the effectiveness of the designed controller. the effectiveness of the designed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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