In this paper, three adaptive sliding mode control algorithms, which self-tune both the sliding mode gain and the boundary layer thickness, are proposed. The first algorithm uses a gain adaptation rule is combined with the boundary layer thickness adaptatioin rule to satisfy the sliding condition. In the third algorithm, the computation burden of the second algorithm is reduced further, and therefore no extra cost is required for real-time implementation. Due to the mixed sliding mode gain and the boundary layer thickness adaptation scheme, the tracking error and the chattering of the control input can be reduced greatly.
The objective of this paper is to control a nonlinear dynamical systems based on Self-Organized Distributed Networks (SODN). The learning with the SODN is fast and precise. Such properties are caused from the local learning mechanism Each local network learns only data in a subregion. Methods for indirect adaptive control of nonlinear systems using the SODN is presented. Through extensive simulation, the SODN is shown to be effective for adaptive control of nonlinear dynamic systems.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제3권1호
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pp.86-94
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2002
The initial alignment of inertial platform for navigation system was considered. An adaptive filtering technique is developed for the system with unknown and varying sway disturbance. It is assumed that the random sway motion is the second order ARMA(Auto Regressive Moving Average) model and performed parameter identification for unknown parameters. Designed adaptive filter contain both a Kalman filter and a self-tuning filter. This filtering system can automatically adapt to varying environmental conditions. To verify the robustness of the filtering system, the computer simulation was performed with unknown and varying sway disturbance.
영상 데이터의 압축을 위하여 영상이 갖고 있는 자기 유사성 (self similarity)을 이용하는 프랙탈 부호화가 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 부호화 효능에 있어서 JPEG과 경합이 가능한 적응 직교변환에 의한 LIFS 부호화에 주목하여 적응 직교변환의 연산 과정의 문제점을 지적하고 그 개선법을 제안하였다. 또한 직교변환의 모든 도메인(domain)을 포함하는 축소된 영상 데이터의 구성법을 제안하였다. 그 결과, 부호화 성능의 열화 없이도 부호기(encoder) 및 복호기(decoder)의 산술 연산량이 크게 삭감되었다.
오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나, 기존 방법론들은 새로운 요구사항에 대한 목표 시스템을 자가 치유하기 위해 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서, 본 논문에서는 시스템에서 발생한 문제를 인식하고 감지된 문제를 해결하기 위해 목표 시나리오 기반의 분석하고, 전 후 전략을 적용하여 동적으로 재구성되도록 자가 치유 방법을 제시하도록 한다. 이러한 제안 방법론을 통해 새로운 요구사항에 대한 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이고, 변경 정보를 파악하여 동적으로 재구성 되도록 지원하도록 한다.
Byun, Chul-Hoon;Jeon, Chang-Kyun;Lee, Taek;In, Hoh Peter
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권6호
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pp.2139-2151
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2014
Embedded system testing, especially long-term reliability testing, of flash memory solutions such as embedded multi-media card, secure digital card and solid-state drive involves strategic decision making related to test sample size to achieve high test coverage. The test sample size is the number of flash memory devices used in a test. Earlier, there were physical limitations on the testing period and the number of test devices that could be used. Hence, decisions regarding the sample size depended on the experience of human testers owing to the absence of well-defined standards. Moreover, a lack of understanding of the importance of the sample size resulted in field defects due to unexpected user scenarios. In worst cases, users finally detected these defects after several years. In this paper, we propose that a large number of potential field defects can be detected if an adequately large test sample size is used to target weak features during long-term reliability testing of flash memory solutions. In general, a larger test sample size yields better results. However, owing to the limited availability of physical resources, there is a limit on the test sample size that can be used. In this paper, we address this problem by proposing a self-adaptive reliability testing scheme to decide the sample size for effective long-term reliability testing.
This study presents a new approach of surrogate modeling for time-consuming finite element analysis. A surrogate model is widely used to reduce the computational cost under an iterative computational analysis. Although a variety of the methods have been widely investigated, there are still difficulties in surrogate modeling from a practical point of view: (1) How to derive optimal design of experiments (i.e., the number of training samples and their locations); and (2) diagnostics of the surrogate model. To overcome these difficulties, we propose a sequential surrogate modeling based on Gaussian process model (GPM) with self-adaptive sampling. The proposed approach not only enables further sampling to make GPM more accurate, but also evaluates the model adequacy within a sequential framework. The applicability of the proposed approach is first demonstrated by using mathematical test functions. Then, it is applied as a substitute of the iterative finite element analysis to Monte Carlo simulation for a response uncertainty analysis under correlated input uncertainties. In all numerical studies, it is successful to build GPM automatically with the minimal user intervention. The proposed approach can be customized for the various response surfaces and help a less experienced user save his/her efforts.
Non-Functional Requirements (NFR) play a crucial role during the software development process. Currently, NFRs are considered more important than Functional Requirements and can determine the success of a software system. NFRs can be very complicated to understand due to their subjective manner and especially their conflicting nature. Self-adaptive systems (SAS) are operating in dynamically changing environment. Furthermore, the configuration of the SAS systems is dynamically changing according to the current systems context. This means that the configuration that manages the trade-off between NFRs in this context may not be suitable in another. This is because the NFRs satisfaction is based on a per-context basis. Therefore, one context configuration to satisfy one NFR may produce a conflict with another NFR. Furthermore, current approaches managing Non-Functional Requirements trade-off stops managing them during the system runtime which of concern. To solve this, we propose fragmentizing the NFRs and their alternative solutions in form of Multi-entity Bayesian network fragments. Consequently, when changes occur, our system creates a situation specific Bayesian network to measure the impact of the system's conditions and environmental changes on the NFRs satisfaction. Moreover, it dynamically decides which alternative solution is suitable for the current situation.
본 연구는 건강운동참여자의 자기관리, 스트레스 대처 및 신체적 자기개념의 관계를 알아보고자 하였다. 이를 위해 수도권 소재의 휘트니스센터에서 건강운동프로그램을 진행하고 있는 12개 센터를 방문하여 총 274부의 설문결과를 얻었다. 이를 SPSS 프로그램을 통해 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 건강운동참여자의 자기관리와 스트레스 대처의 관계에서 유의미한 설명력을 나타냈다. 또한, 자기관리와 신체적 자기개념의 관계에서 역시 유의미한 설명력을 나타냈다. 마지막으로 스트레스 대처와 신체적 자기개념의 관계에서 유의미한 설명력을 나타냈다. 본 연구를 통해 건강운동 참여자의 자기관리, 스트레스 대처, 신체적 자기개념이 유의미한 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 후속연구에서는 자기관리와 관련한 환경적 요인과의 인과관계를 통해 자기관리의 심층적 분석이 요구된다.
This paper shows that using the multivariable controller reduces the magnitude of fluctuations of the control signals which result improved control of the steam generator outputs. Comparison of the performance of the multivariable weighted adaptive controller(MWAC) with the performance of the existing PI controller and the self_tuning controller/1/, when the system goes through a transient mode, shows that the out-puts stay closer to their set points when they are controlled by the adaptive controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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