The accurate identification of the motor parameters in crucially important to achieve high dynamic performance of induction motors. In this paper parameter auto-tuning algorithms for stator(rotor) resistance stator(rotor) leakage inductance mutual inductance and rotor inertia. Stator(rotor) resistance and stator(rotor) leakage inductance are identified based on the stationary coordinate and mutual inductance and rotor resistor on the scalar speed control and the transient motor terminal voltage. To demonstrate the practical significance of our results we present some experimented results.
This paper presents adaptive add-on control algorithms for theconventional mode of operation of MEMS z-axis gyroscopes. This scheme is realized by adding an outer loop to a conventional force-balancing scheme that includes a parameter estimation algorithm. The parameter adaptation algorithm estimates the angular rate, identifies and compensates the quadrature error, and may permit on-line automatic mode tuning. The convergence and resolution analysis show that the proposed adaptive add-on control scheme prevents the angular rate estimate from being contaminated by the quadrature error, while keeping ideal resolution performance of a conventional force-balancing scheme.
We present a new scheme to increase the performance of edge-preserving image smoothing from the parameter tuning of a Markov random field (MRF) function. The method is based on automatic control of the image smoothing-strength in MRF model ing in which an introduced parameter function is based on control of enforcing power of a discontinuity-adaptive Markov function and edge magnitude resulted from discontinuities of image intensity. Without any binary decision for the edge magnitude, adaptive control of the enforcing power with the full edge magnitude could improve the performance of discontinuity-preserving image smoothing.
본 논문에서는 비선형 다변수 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 PID 구조를 갖는 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 잡음, 시간지연과 상호결합항이 존재하며 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템이다. 비선형 다변수 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성되며, 선형제어기는 외부환경 변화에 적응할 수 있는 PID 제어기 특성을 가진 자기동조 PID 제어기 이다. 선형부분의 제어기 파라미터는 순환최소자승법으로 직접 추정하고 비선형 부분의 파라미터는 신경회로망으로 추정한다. 그리고 각 부분에서 추정한 파라미터를 합한 후 비선형 다변수 일반화 자기동조 제어기의 제어법칙에 적용한다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 또한 기존의 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기에 비해 효과적이다.
본 논문에서는 CMOS 대역통과 필터의 주파수 자동 동조를 위하여 새로운 구조를 가지는 전류비교형 주파수 자동동조 회로를 설계하였다. 설계된 주파수 자동 동조 회로는 전류비교기와 Charge pump만으로 구성된 매우 간단한 구조를 이루고 있어서 기존 회로들에 비하여 그 크기가 매우 적어질 수 있으며 3V의 저전압으로 동작할 수 있다. 제안된 동조회로는 만약 트랜스컨덕터의 동작 전류가 변동 시에 설계사양에 의하여 미리 설정된 기준 전류와 비교되어 그 차를 피이드백하여 변동값을 자동적으로 보상할 수 있다. 중간주파수 f/sub o/=60㎒인 광대역 biquad 대역통과 필터를 CMOS 0.8um 파라메터를 이용하여 설계하고 트랜지스터의 크기 변동에 따른 필터의 중심주파수의 변화 특성을 HSPICE로 시뮬레이션 한 결과, 제안된 전류비교형자동동조 회로의 동조 동작특성을 확인할 수 있었다.
An adaptive fuzzy P + ID controller for variable speed operation of BLDC motor drives is presented in this paper. Generally, a conventional PID controller is most widely used in industry due to its simple control structure and ease of design. However, the PID controller suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. To improve the tracking performance for parameter and load variations, the controller proposed in this paper is constructed by using an adaptive fuzzy logic controller in place of the proportional term in a conventional PID controller. For implementing this controller, only one additional parameter has to be adjusted in comparison with the PID controller. An adaptive fuzzy controller applied to proportional term to achieve robustness against parameter variations has simple structure and computational simplicity. The controller based on optimal fuzzy logic controller has an self-tuning characteristics with clustering. Computer simulation results show the usefulness of the proposed controller.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권5호
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pp.999-1011
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2013
본 연구에서는 논문이나 특허 등의 문서들의 인용 정보를 활용하여 연관성이 높고 중요한 특허를 추천하는 방법을 제안한다. 문서 간의 연관성 지표인 공통피인용횟수와 중요도 지표인 HITS를 적절한 형태로 결합한 뉴먼 커널로부터 두 정보의 반영 정도를 조율하는 것이 핵심이다. 제안하는 방법은 미래의 인용에 대한 예측 오차를 최소화하는 것으로 이를 통해 뉴먼 커널의 조율모수 ${\gamma}$를 적절하게 선택할 수 있다. 또한, 거대 인용 자료를 분석하기 위해 필요한 계산 기술에 대해서 자세히 논의한다. 마지막으로, 미국 등록 특허 400만 건에 대한 실증적 자료 분석을 시행한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권1호
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pp.39-47
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2014
본 연구에서는, 자동으로 조작되는 밸브의 제어기로 사용되는 유압모션 제어기의 한계점인 설정치 추종성능과 외란 억제성능을 개선하기 위한 방법으로 기존의 PID 제어기에 피드-포워드 제어기를 추가한 2자유도(DOF) PID 제어기를 이용하였다. 이 제어기의 제어인자(Parameter)를 최적화시키는 도구로 실수코딩 유전알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm, RCGA)을 이용하고 시뮬레이션을 통해 제어기의 성능을 검증하였다.
커널에 대한 모수의 조절은 서포트 벡터 기계의 일반화 능력에 영향을 준다. 이와 같이 모수들의 적절한 값을 결정하는 것은 종종 어려운 작업이 된다. 서포트 벡터 회귀에서 이와 같은 모수들의 값을 결정하기 위한 부담은 앙상블 학습을 사용함으로써 감소시킬 수 있다. 그러나 대용량의 자료에 대한 문제에 직접적으로 적용하기에는 일반적으로 시간 소모적인 방법이다. 본 논문에서 서포트 벡터 회귀의 모수 조절에 대한 부담을 감소하기 위하여 원래 자료집합을 유한개의 부분집합으로 분해하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 대용량의 자료들인 경우와 특히 불균등 자료 집합에서 효율적임을 보일 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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