In this paper, experiments were conducted to validate the importance and necessity of modeling. The modeling was performed using 120Hz and 280Hz noise of KTX main interior noise frequency. After the modeling, In order to solve the system instability by the additional path that exists between the control speaker and the error microphone, the secondary path was estimated. Next, simulations were performed to verify the modeling's necessity and importance. Thought the simulation results, we confirmed that the system with the modeling is more effective for noise reduction than without the modeling.
In this study, performance improvement of the inverse modeling as the on-line control method for the estimation, control experiment is performed. As the modeling errors is occurred in duct system arbitrarily, a case using the filtered-x LMS algorithm only as the control method, a case using tile inverse modeling method only and a case using the inverse modeling with the adaptive line enhancer are compared. The estimation errors between real secondary path transfer functions and the estimated and the control performances of primary noises with these estimated transfer functions are compared.
In this paper, active noise control (ANC) of a Volterra system with a nonlinear secondary path is proposed in the presence of a linear acoustic feedback, whereby the conventional ANC of a linear system with online acoustic feedback-path modeling is further extended to ANC of a Volterra system with a linear acoustic feedback path. In particular, the proposed ANC system consists of two adaptive Volterra filters (for nonlinear noise control and nonlinear adaptive noise cancellation) and one feedback-path modeling filter. Simulation results show that the proposed approach yields more effective reduction of disturbances arising from the acoustic feedback, in addition to high nonlinear ANC performance.
Acoustic feedback and background noise variation can degrade the performance of an active noise control (ANC) system. In this paper, nonlinear ANC using a non-parametric VSS-NLMS (or NPVSS-NLMS) algorithm and online feedback path modeling is proposed, whereby the conventional linear ANC with online acoustic feedback-path modeling is further extended to nonlinear Volterra ANC with a linear acoustic feedback path. In particular, the step-size of the NPVSS-NLMS algorithm is controlled to reduce the effect of background noise variation in the ANC system. Simulation results demonstrate that the proposed approach yields better nonlinear ANC performance compared with the conventional nonlinear ANC method.
본 논문에서는 신경망을 이용한 새로운 비선형 능동소음제어 시스템(ANC; active noise control system) 을 제안하였다. 제안한 시스템에서는 2개의 다층신경망을 사용하여 제어기와 2차 경로의 모델을 구성하였으며, 특히 기존의 비선형 ANC와는 달리 2차 경로의 모델링이 온라인으로 수행되기 때문에 2차경로가 시변 시스템인 경우에도 적용이 가능하다. 제안한 방범을 비선형 시변 시스템에 대해서 모의 실험한 결과 좋은 소음감소 효과를 보여주었다.
In this paper are presented kinematic and dynamic modeling and path-tracking of fourwhelled mobile robot with 2 d.o.f. having the limited drivetorques. Controllability of wheeled-mobile robot is revealed by using the kinematic model. Instantaneously coincident coordinate cystem, force/torques generated by inverse dynamics exceed the limitation, we make wheeled-mobile robot follow the reference path by modifying the planned reference trajectory with time-scaling. The controller is introduced to compensate for error owing to modeling uncertainty and measurement noise. And simulation results prove that method proposed by this paper is efficient.
In this paper are presented kinematic and dynamic modeling and path-tracking of four-wheeled mobile robots with 2 d.o.f haying the limited drive-torques. Controllability of wheeled-mobile robots is revealed by the kinematic model. Instantaneously coincident coordinate system, force/torque propagation and Newton's equilibrium law are used to drive the dynamic model. When drive-torques generated by inverse dynamics exceed the limitation, we make wheeled-mobile robots follow the reference path by modifying the planned reference trajectory with time-scaling. The controller is introduced to compensate for error owing to modeling uncertainty and measurement noise. And simulation results prove that method proposed by this paper is efficient.
In this paper are presented dynamic modeling and path-tracking of differential drive wheeled-mobile robots(WMRs) having the limited drive-torques. Instantaneously coincident coordinate system, force/torque propagation and Newton's equilibrium law are used to induce the dynamic model. When drive-torques generated by inverse dynamics exceed the limitation, we make wheeled-mobile robots follow the reference path by modifying the planned reference trajectory with time-scaling method. The controller is introduced to compensate for error owing to modeling uncertainty and measurement noise. And simulation results prove that method proposed by this paper is efficient.
This paper presents a hybrid algorithm to solve the multi-objective path planning (MOPP) problem for mobile robots in a static nuclear accident environment. The proposed algorithm mimics a real nuclear accident site by modeling the environment with a two-layer cost grid map based on geometric modeling and Monte Carlo calculations. The proposed algorithm consists of two steps. The first step optimizes a path by the hybridization of improved ant colony optimization algorithm-modified A* (IACO-A*) that minimizes path length, cumulative radiation dose and energy consumption. The second module is the high radiation dose rate avoidance strategy integrated with the IACO-A* algorithm, which will work when the mobile robots sense the lethal radiation dose rate, avoiding radioactive sources with high dose levels. Simulations have been performed under environments of different complexity to evaluate the efficiency of the proposed algorithm, and the results show that IACO-A* has better path quality than ACO and IACO. In addition, a study comparing the proposed IACO-A* algorithm and recent path planning (PP) methods in three scenarios has been performed. The simulation results show that the proposed IACO-A* IACO-A* algorithm is obviously superior in terms of stability and minimization the total cost of MOPP.
본 논문에서는 태양광 장기체공 무인기의 전력모델을 포함한 3차원 경로계획과 유도에 대하여 기술한다. 본 논문에서 사용한 Dubins curve는 계산속도가 빨라 경로계획에 곧바로 적용이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 Dubins curve의 경로생성 문제는 2차원 평면에서 정의되기 때문에 실제 항공기의 경로계획을 위해 Randal W. Beard에 의해 수행된 비행 경로각의 한계를 고려하여, 고도 차이에 따라 선회경로를 추가하는 방식의 3차원 Dubins 경로생성 알고리즘을 활용하였다. 본 논문에서 사용한 항공기 모델은 Aileron이 없기 때문에 Rudder를 사용하여 횡축 방향 제어기를 설계하였으며, 비선형 경로추종 유도기법을 사용하여 경로추종 시뮬레이션을 수행하였다. 고도조건에 따른 예제를 생성하였으며, 시뮬레이션 결과 생성된 경로를 잘 추종하는 것을 확인하였다. 마지막으로 태양에너지 수율에 대한 계산식을 통해 태양광 장기체공 무인기의 전력 시스템을 모델링하여 48시간 연속비행 시뮬레이션을 실시하였고, 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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