Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.5
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pp.462-466
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2008
This paper proposes a stable gain scheduling method of linear time invariant controllers for tracking servo system. In order to read and write the data on the optical disc, the pick-up head should be moved to the exact track quickly and follow the track immediately. Two different controllers are used for each moving and track-following. In pull-in period, a transition period from moving to track-following, the head might slip and miss the target track. This brings on another searching process and increases the total time. One way to avoid slipping is to extend the bandwidth of the track-following controller. But, extending the bandwidth could degrade the following performance. More prevalent way is to use one more controller in this pull-in period and switch to the following controller. In general, however, switching or scheduling of stable controllers cannot guarantee the stability. This paper suggests an scheduling method guaranteeing the overall stability not only in a generalized form but also in special form for SISO system. The sufficient condition is derived from the fact that Q factor of a stable controller should be stay in $RH_{\infty}$ space. In the experiment, the proposed method shows better performance than the switching method such as shorter time and lower current consumption.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.5
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pp.402-408
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2016
In this paper, a new approach to the terminal sliding mode control using adaptive fuzzy sliding surfaces is proposed. The idea behind this approach is to utilize an adaptive sliding surface, in which the slope of the surface is updated on line using a SISO fuzzy logic inference system. We expanded the concepts of terminal sliding mode controller and proposed the terminal sliding mode control input with continuous reaching laws. The computer simulation results have shown the improved performance of the proposed control approach in terms of a decrease in the reaching and settling times and chattering free as compared to the conventional terminal sliding mode control with a fixed sliding surface. The proposed controller has also an advantage that has less computational burden to the conventional terminal sliding mode control using one-directional fuzzy rules.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.387-388
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2006
This article provides a dynamic analysis model for huge marine engine that examined analytically variation effects of frequency response by fitting of transverse stays such as hydraulic type. First, vibration analysis using the three dimensional finite element models for the huge marine engine has performed in order to find out the dynamic characteristics. Second, three dimensional finite elements model for the huge marine engine was modifued so that generate forcing nodes in crosshead part and top bracing nodes in cylinder frame part. Third, a system matrix and output matrix was derived for the general siso(single input single out) state space model. Finally, developed state space model for the three dimensional finite elements model for the huge marine engine without the additional modifying process.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.2C
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pp.175-180
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2009
When we apply the LDPC code for high density optical storage channel, it is necessary to make an algorithm that the modulation code decoder must feed the LDPC decoder soft-valued information because LDPC decoder exploits soft values using the soft input. Therefore, we propose the soft-input soft-output run-length limited 17PP decoding algorithm and compare performance of LDPC codes. Consequently, we found that the proposed soft-input soft-output decoding algorithm using 17PP is 0.8dB better than the soft-input soft-output decoding algorithm using (1, 7) RLL.
In this paper, we propose a joint coding system for still images using source coding and powerful error correcting code schemes. Our system comprises an LVQ (lattice vector quantization) source coding for wavelet transformed images and turbo coding for channel coding. The parameters of the image encoder and channel encoder have been optimized for an n-D (dimension) cubic lattice (D$_{n}$, Z$_{n}$), parallel concatenation fur two simple RSC (recursive systematic convolutional code) and an interleaver. For decoding the received image in the case of the AWGN (additive white gaussian noise) channel, we used an iterative joint source-channel decoding algorithm for a SISO (soft-input soft-output) MAP (maximum a posteriori) module. The performance of transmission system has been evaluated in the PSNR, BER and iteration times. A very small degradation of the PSNR and an improvement in BER were compared to a system without joint source-channel decoding at the input of the receiver.ver.
This article investigates how to adaptively predict the time-varying metrology delay that could realistically occur in the semiconductor manufacturing practice. Metrology delays pose a great challenge for the existing run-to-run (R2R) controllers, driving the process output significantly away from target if not adequately predicted. First, the expected asymptotic double exponentially weighted moving average (DEWMA) control output, by using the EWMA and recursive least squares (RLS) prediction methods, is derived. It has been found that the relationships between the expected control output and target in both estimation methods are parallel, and six cases are addressed. Within the context of time-varying metrology delay, this paper presents a modified recursive least squares-linear trend (RLS-LT) controller, in combination with runs test. Simulated single input-single output (SISO) R2R processes subject to various time-varying metrology delay scenarios are used as a testbed to evaluate the proposed algorithms. The simulation results indicate that the modified RLS-LT controller can yield the process output more accurately on target with smaller mean squared error (MSE) than the original RLSLT controller that only deals with constant metrology delays.
In this paper we proposed new scheme replacing adaptive mechanism part in MRAC by fuzzy logic in order to improve transient response in adaptive control system. Conventional adaptive control system has good performance in steady state but it has large error or problem with rise time in transient state. We need to increase adaptation gain of control variable but it causes robustness problem that makes ststem unstable for set-point, load-variation, and dynamic change. To demonstrate presented FTAC(fuzzy tunning adaptive control)'s superiority, presented method is introduced for a class of SISO systems and compare with MRAC. By analyzing simulation result, we can see transient response is improved and the system is not affected by disturbance in proposed method in comparison to MRAC.
Orbit-raising is an important step to place spacecraft from parking orbits into working orbits. Attitude control system design is crucial in the success of orbit-raising. Several text books have discussed this design and focused mainly on the traditional methods based on single-input single-output (SISO) transfer function models. These models are not good representations for many orbit-raising control systems which have multiple thrusters and each thruster has impact on the attitude defined by all outputs. Only one published article is known to use a more suitable multi-input multi-output (MIMO) Euler angle model in spacecraft orbit-raising attitude control system design. In this paper, a quaternion based MIMO model for the orbit-raising attitude control system design is proposed. The advantages of using quaternion based model for orbit-raising control system designs are (a) there is no need for mathematical transformations because the attitude measurements are normally given by quaternion, (b) quaternion based model does not depend on rotational sequences, which reduces the chance of human errors, and (c) the singular point of reduced quaternion model is the farthest from the operational point where linearization is performed. We will show that performance of quaternion model based design will be as good as the performance of Euler angle model based design for orbit-raising problem.
In this work, we investigate differentially encoded blind transceiver design in low signal-to-noise ratio (SNR) regimes for orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) signaling. Owing to the fact that acquisition of channel state information is not viable for short coherence times or in low SNR regimes, we propose a time-spread frequency-encoded method under OFDM modulation. The repetition (spreading) of differentially encoded symbols allows us to achieve a target energy per bit to noise ratio and higher diversity. Based on the channel order, we optimize subcarrier assignment for spreading (along time) to achieve frequency diversity of an OFDM modulated signal. We present the performance of our proposed transceiver design and investigate the impact of Doppler frequency on the performance of the proposed differentially encoded transceiver design. To further improve reliability of the decoded data, we employ capacity-achieving low-density parity-check forward error correction encoding to the information bits.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.1
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pp.24-34
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2008
A novel neural network model, termed the standard neural network model (SNNM), similar to the nominal model in linear robust control theory, is suggested to facilitate the synthesis of controllers for delayed (or non-delayed) nonlinear systems composed of neural networks. The model is composed of a linear dynamic system and a bounded static delayed (or non-delayed) nonlinear operator. Based on the global asymptotic stability analysis of SNNMs, Static state-feedback controller and dynamic output feedback controller are designed for the SNNMs to stabilize the closed-loop systems, respectively. The control design equations are shown to be a set of linear matrix inequalities (LMIs) which can be easily solved by various convex optimization algorithms to determine the control signals. Most neural-network-based nonlinear systems with time delays or without time delays can be transformed into the SNNMs for controller synthesis in a unified way. Two application examples are given where the SNNMs are employed to synthesize the feedback stabilizing controllers for an SISO nonlinear system modeled by the neural network, and for a chaotic neural network, respectively. Through these examples, it is demonstrated that the SNNM not only makes controller synthesis of neural-network-based systems much easier, but also provides a new approach to the synthesis of the controllers for the other type of nonlinear systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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