Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.3
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pp.252-258
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1997
This paper presents neural networks for hybrid position/force control which is a type of position and force control for robot manipulators. The performance of conventional hybrid position/force control is excellent in the case of the exactly-known dynamic model of the robot, but degrades seriously as the uncertainty of the model increases. Hence, the neural network control scheme is presented here to overcome such shortcoming. The introduced neural term is designed to learn the uncertainty of the robot, and to control the robot through uncertainty compensation. Further more, the learning rule of the neural network is derived and is shown to be effective in the sense that it requires neither desired output of the network nor error back propagation through the plant. The proposed scheme is verified through the simulation of hybrid position/force control of a 6-dof robot manipulator.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12
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pp.344-348
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2021
The article examines one of the most important means of visualization of mass information on the Internet - information graphics in the broadest sense of the term as a visual technology for presenting mass information. The main objectives of the article are to determine the genre-typological features of infographics and basic technological principles; identification of features of creation and use of information graphics in modern network. Certain benefits of online infographic editors include savings in resources and time. They allow the user, who has basic PC skills, to create standardized infographics based on their own data. In addition, the use of online services develops visual thinking, allows you to get an idea of quality criteria and current trends in infographics, as well as to gain initial experience in the visual presentation of data.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.3
no.4
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pp.612-619
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2005
A robust adaptive speed sensorless induction motor direct torque control (DTC) using a neural network (NN) is presented in this paper. The inherent lumped uncertainties of the induction motor DTC system such as parametric uncertainty, external load disturbance and unmodeled dynamics are approximated by the NN. An additional robust control term is introduced to compensate for the reconstruction error. A control law and adaptive laws for the weights in the NN, as well as the bounding constant of the lumped uncertainties are established so that the whole closed-loop system is stable in the sense of Lyapunov. The effect of the speed estimation error is analyzed, and the stability proof of the control system is also proved. Experimental results as well as computer simulations are presented to show the validity and efficiency of the proposed system.
An adaptive algorithm is presented for diagnosis of actuator faults. The concept of unknown input decoupling is combined with an adaptive observer, leading to an adaptive diagnostic observer, which has the robustness property in the presence of an unmeasurable term such as uncertainties. The observation error equation for the adaptive diagnostic observer does not depend on the effect of uncertainties and used to construct an adaptive diagnostic algorithm that provides the estimates of the gains of actuators, which can be obtained directly via the use of the augmented error technique. The simulation results indicate that the proposed algorithm is more realistic in the sense that better robustness properties can be assured without knowledge about uncertainties and is potentially useful in the development of a fault tolerant control system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.338-341
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2003
Recently, the chaotic method is employed to forecast a near future of uncertain phenomena. This method makes it possible by restructuring an attractor of given time-series data in multi-dimensional space through Takens' embedding theory. However, many economical time-series data are not sufficiently chaotic. In other words, it is hard to forecast the future trend of such economical data on the basis of chaotic theory. In this paper, time-series data are divided into wave components using wavelet transform. It is shown that some divided components of time-series data show much more chaotic in the sense of correlation dimension than the original time-series data. The highly chaotic nature of the divided component enables us to precisely forecast the value or the movement of the time-series data in near future. The up and down movement of TOPICS value is shown so highly predicted by this method as 70%.
Ai-Lin Qiu;Yue-Ying Wang;Myeong-Cheol Choi;Bang-Bo Chen;Hann-Earl Kim
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.1
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pp.169-174
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2024
The Internet industry is developing at a high speed and entering the stage of convergence of everything, in which mobile devices are a key part, and smartphone manufacturing enterprises are developing rapidly in this environment. As one of the smartphone manufacturing enterprises that have dominated the Chinese smartphone market for many years, OPPO enterprise has developed rapidly and occupied a large share of the smartphone market. As a globally renowned technology company, its unique organizational culture is behind its success. In this study, through the analysis of OPPO's information and related literature, we found that OPPO's organizational culture has the characteristics of emphasizing teamwork, focusing on innovation, and advocating customer first. This organizational culture not only enhances employees' sense of belonging, but also promotes the company's long-term development. This study is not only important for understanding OPPO's success, but also for other companies to construct and optimize their organizational culture.
This paper presents the method of estimating integral coefficients of new distance relaying algorithm for transmission line protection. The proposed method is based on the differential equation calculates impedance value by approximation of integral term of integro-differential equation which relate voltage with current. As a result, we can determine the integral coefficients in least square error sense in frequency domain and we take into consideration the analog filter characteristics and frequency domain characteristics of the system to be protected. The simulation results showed that these coefficients can be successfully used to obtain impedance value in distance relay.
This paper proposes a novel and efficient intelligent digital redesign technique for a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy system. The term of intelligent digital redesign involves converting an existing analog fuzzy-model-based controller into an equivalent digital counterpart in the sense of state matching. In this paper, we suggest the discretization method based on the dual-rate sampling approximation is first proposed, and then attempt to globally match the states of the overall closed-loop TS fuzzy system with the pre-designed analog fuzzy-model-based controller and those with the digitally redesigned fuzzy-model-based controller. To show the feasibility and the effectiveness of the proposed method, a computer simulation is provided.
Kim, Dae-Yong;Lee, Chan-Joo;Park, Jong-Bae;Shin, Joong-Rin;Chun, Yeong-Han
Proceedings of the KIEE Conference
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2005.11b
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pp.148-150
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2005
Since the SMP(System Marginal Price) is a vital factor to the market participants who intend to maximize the their profit and to the ISO(Independent System Operator) who wish to operate the electricity market in a stable sense, the short-term marginal price forecasting should be performed correctly. This paper presents a methodology of a day-ahead SMP forecasting using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) based on the Time Series. And also we suggested a correction algorithm to minimize the forecasting error in order to improve efficiency and accuracy of the SMP forecasting. To show the efficiency and effectiveness of the proposed method, the numerical studies have been performed using Historical data of SMP in 2004 published by KPX(Korea Power Exchange).
As Sensor plays an important part in day-to-day life. Sensors are used almost in each domain wherein humans are not able to sense or measure some parameters. Say from sensing a real-time activity of a person to sensing the tiny molecules of any gas or structures. Now sensors combined with advanced fabrication techniques with nanotechnology can be said as a game-changing combination. As the modern world is evolving every minute, the size of the components, instruments, and different equipment is shrinking rapidly. For example, the sensor or any other element which was used 10 years ago is reduced up to 5 times its original size and all of this is possible because of continuous advancement done in the manufacturing and fabrication techniques that are being used nowadays. Apart from this, it is not necessary that the term nano should only justify the size of the sensor. Nanotechnologically fabricated, refers to a sensor or any other element which may be large enough as compared to the regular one but they may be structured using some nano-particles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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