This paper presents the road simulator control technology for reproducing the road input signal to implement the real road data. The simulator consists of the hydraulic pump, servo valve, hydraulic actuator and its control equipment. The QFT is utilized to control the simulator effectively. The control system illustrates a tracking performance of the closed-loop controller with low order transfer function G(s) and pre-filter F(s) for a parametric uncertain model. A force controller is designed to communicate the control signal between simulator and digital controller. The efficacy of the QFT force controller is verified through the numerical simulation, in which combined dynamics and actuation of the hydraulic servo system are tested. The simulation results show that the proposed control technique works well under uncertain hydraulic plant system. The conventional software (Labview) is used to make up for the real controller in the real-time basis, and the experimental works show that the proposed algorithm works well for a single road simulator.
This paper presents the road simulator control technology for reproducing the road input signal to implement the real road data. The simulator consists of the hydraulic pump, servo valve, hydraulic actuator and its control equipment. The QFT(Quantitative Feedback Theory) is utilized to control the simulator effectively. The control system illustrates a tracking performance of the closed-loop controller with low order transfer function G(s) and pre-filter F(s) for a parametric uncertain model. A force controller is designed to communicate the control signal between simulator and digital controller. Tracking specification is satisfied with upper and lower bound tolerances on the steep response of the system to the reference signal. The efficacy of the QFT force controller is verified through the numerical simulation, in which combined dynamics and actuation of the hydraulic servo system are tested. The simulation results show that the proposed control technique works well under uncertain hydraulic plant system. The conventional software (Labview) is used to make up for the real controller in the real-time basis, and the experimental works show that the proposed algorithm works well for a single road simulator.
This paper outlines a framework for performing intelligent sensor validation for a diagnostic expert system while reasoning under uncertainty. The emphasis is on the algorithmic preprocess technique. A companion paper focusses on heuristic post-processing. Sensor validation plays a vital role in the ability of the overall system to correctly detemine the state of a plant monitored by imperfect sensors. Especially, several theoretical developments were made in understanding uncertain sensory data in statistical aspect. Uncertain information in sensory values is represented through probability assignments on three discrete states, "high", "normal", and "low", and additional sensor confidence measures in Algorithmic Sv.Upper and lower warning limits are generated from the historical learning sets, which represents the borderlines for heat rate degradation generated in the Algorithmic SV initiates a historic data base for better reference in future use. All the information generated in the Algorithmic SV initiate a session to differentiate the sensor fault from the process fault and to make an inference on the system performance. This framework for a diagnostic expert system with sensor validation and reasonig under uncertainty applies in HEATXPRT$^{TM}$, a data-driven on-line expert system for diagnosing heat rate degradation problems in fossil power plants.
The spatial variability of geotechnical properties can lead to the uncertainty of settlement for frozen soil foundation around the oil pipeline, and it can affect the stability of permafrost foundation. In this paper, the elastic modulus, cohesion, angle of internal friction and poisson ratio are taken as four independent random fields. A stochastic analysis model for the uncertain settlement characteristic of frozen soil foundation around an oil pipeline is presented. The accuracy of the stochastic analysis model is verified by measured data. Considering the different combinations for the coefficient of variation and scale of fluctuation, the influences of spatial variability of geotechnical properties on uncertain settlement are estimated. The results show that the stochastic effects between elastic modulus, cohesion, angle of internal friction and poisson ratio are obviously different. The deformation parameters have a greater influence on stochastic settlement than the strength parameters. The overall variability of settlement reduces with the increase of horizontal scale of fluctuation and vertical scale of fluctuation. These results can improve our understanding of the influences of spatial variability of geotechnical properties on uncertain settlement and provide a theoretical basis for the reliability analysis of pipeline engineering in permafrost regions.
영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.
This paper proposes an effective algorithm for following a wall by an autonomous mobile robot with sonar sensors and infrared sensors in an indoor environment. The proposed method uses deadreckoning to estimate the current position and orientation of a mobile robot. Sonar sensor data are used to estimate shape and position of wall using proposed algorithm. Infrared sensor data are used as assistant when sonar sensor data is uncertain. Simulation results using mobile robot show that the proposed algorithm is proper for the following wall.
Park, Kwang-Ho;Kim, Hyung-O;Kee, Chang-Doo;Na, Seung-Yu
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.101.1-101
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2001
This paper describes a grid mapping for a vision based mobile robot in uncertain indoor environment. The map building is a prerequisite for navigation of a mobile robot and the problem of feature correspondence across two images is well known to be of crucial Importance for vision-based mapping We use a stereo matching algorithm obtained by singular value decomposition of an appropriate correspondence strength matrix. This new correspondence strength means a correlation weight for some local measurements to quantify similarity between features. The visual range data from the reconstructed disparity image form an occupancy grid representation. The occupancy map is a grid-based map in which each cell has some value indicating the probability at that location ...
This paper deals with the fault detection problem in uncertain linear multivariable systems and its application. A robust fault detection method presented by Kim et a. (1998) for MIMO (Multi Input/Multi Output) systems has been adopted and applied to the twin rotor MIMO experimental setup using industrial DSP. The system identification problem is formulated for the twin rotor MIMO system and its parameters are estimated using experimental data. Based on the estimated parameters, some fault detection simulations are performed using the robust fault detection method, which shows that the preformance is satisfied.
In this paper is studied a method of fuzzy logic control based on possibly inconsistent if-then rules representing uncertain knowledge or imprecise data. In most cases of practical applications adopting fuzzy if-then rule bases, inconsistent rules have been considered as ill-defined rules and, thus, not allowed to be in the same rule base. Note, however, that, in representing uncertain knowledge by using fuzzy if-then rules, the knowledge sometimes can not be represented in literally consistent if-then rules. In this regard, when it is hard to obtain consistent rule base, we propose the weighted rule base fuzzy logic control depending on output performance using neural network and we will derive the weight update algorithm. Computer simulations show the proposed method has good performance to deal with the inconsistent rule base fuzzy logic control. And we discuss the real application problems.
This paper presents an algorithm of identifying parametric uncertainty by way of an interval model. For a given set of frequency response data from an uncertain linear SISO system of which the upper and the lower bounds of both magnitude and phase responses are represented, the proposed algorithm consists of two main parts: first, the nominal model is identified by using Least Square Estimation (LSE), and then an interval model is constructed by expanding the extremal properties of interval systems, so that tightly enclose the given envelopes within those of interval model. Two numerical examples are given to demonstrate and verify the developed algorithm. The identified interval model can be used for evaluating the worst case performance and stability margins against parametric uncertainty by using some extremal properties on interval systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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