Adaptive neural networks based lateral controller is presented to guarantee path following performance for vehicle lane keeping in the presence of parameter time-varying characteristics of the vehicle lateral dynamics due to the road surface condition, load distribution, tire pressure and so on. The proposed adaptive controller could compensate vehicle lateral dynamics deviated from nominal dynamics resulting from parameter variations by incorporating it with neural networks that have the ability to approximate any given nonlinear function by adjusting weighting matrices. The controller is derived by using Lyapunov-based approach, which provides adaptive update rules for weighting matrices of neural networks. To show the superiority of the presented adaptive neural networks controller, the simulation results are given while comparing with backstepping controller chosen as the baseline controller. According to the simulation results, it is shown that the proposed controller can effectively keep the vehicle tracking the pre-given trajectory in high velocity and curvature with much accuracy under parameter variations.
This paper describes a new method of stability evaluation for an estimated impulse response of a plant. It is difficult for the conventional stability evaluation equation to be used in an adaptive feedforward control system which uses an immeasurable acoustic transfer system of a real plant, because the equation requires an exact true impulse response of the plant. Therefore, the usefulness of the conventional equation is limited in a computer simulation. The proposed method is applicable to not only a computer simulation but also a real feedforward adaptive control system. It is found that the system is stable when the value of misadjustment is below -10 dB through computer simulations and experiments. And also, it is proved that the error signal is stable through the verification using filtered reference and filtered error LMS methods.
In this paper, We present a new nonlinear adaptive control law using a disturbance accommodating control (DAC) observer for a Japanese automatic landing flight experiment vehicle called ALFLEX. A future spaceplane must have ability to deal with greater fluctuations in the stability and control derivatives of flight dynamics, because its flight region is much wider than that of conventional aircraft. In our previous studies, digital adaptive flight control systems have been developed based on a linear-parameter-varying (LPV) model depending on dynamic pressure, and obtained good simulation results. However, under previous control laws, it is difficult to accommodate uncertainties represented by disturbance and nonlinearity, and to design a stable flight control system. Therefore, in this study, we attempted to design a nonlinear adaptive control law using the DAC Observer and inverse dynamic methods. A good tracking property of the obtained system was confirmed in numerical simulation.
For lightweight and flexible structures, it is important to suppress the vibrations induced by interactions between fluid and structures. This paper presents the PPF/Adaptive control of the vortex-induced vibration of composite beam with rigid cylinder in which the fluid force is considered as an external excitation on the structure. For the problems considered here, the excitation frequency (vortex-shedding frequency) is assumed to be equal to the natural frequency of the structure. A pair of piezoceramic devices attached bottom of the composite structure was used as actuators. Simulation and experiment were carried out with the designed controller and effectiveness of the PPF/Adaptive PPF control was verified by both experimental and simulation results.
최근에 활발히 연구되고 있는 model reference adaptive control 이론을 microprocessor를 사용하여 직류전동기의 속도제어에 적용할 수 있음을 보였다. 본 논문에서는 일차로 근사시킨 reference model을 설정하고 model의 output과 motor의 output의 처리가 영에 수렴하도록 하였다. 먼저 computer simulation에 의해 reference 입력과 부하의 변동에 따른 출력을 살펴본 후 microprocessor M 6800을 이용하여 직류전동기를 제어하였는데 input 및 부하의 급격한 변동에 잘 적용하는 특성을 보여 주었다.
Mareel and Bitmead proved the presence of chaotic signal in random noise by applying dead beat control theory to adaptive mechanism. In this paper robust adaptive theory is proposed. With the property of chaotic signal that has order and law, the proposed theory can enhance the control Performance by applying the recursive algorithm that uses dynamic relation which have small correlation. The performance of proposed algorithm is demonstrated with the computer simulation of position control of electric motor. In this simulation, the adaptive low is adopted to control electric motor and the Presence of chaotic signal in feedback signal is proved by using several method such as time series, fourier spectrum phase portrait method.
In a block adaptive filtering procedure, the filter coefficients are adjusted once per each output block while maintaining performance comparable to that of widely used LMS adaptive filtering in which the filter coefficients are adjusted once per each output data sample. An efficient implementation of block adaptive filter is possible by means of discrete transform technique which has cyclic convolution property and fast algorithms. In this paper, the block adaptive filtering using Fermat Number Transform (FNT) is investigated to exploit the computational efficiency and less quantization effect on the performance compared with finite precision FFT realization. And this has been verified by computer simulation for several applications including adaptive channel equalizer and system identification.
This paper presents an adaptive control against uncertainties in tail-controlled STT (skid-to-Turn) missiles. First, we derive an analytic uncertainty model from a parametricaffine missile model developed by the authors. Based on this analytic model, an adaptive feedbacklinearizing control law accompanied by a sliding model control law is proposed. We provide analyses of stability and output tracking performance of the overall adaptive missile system. The performance and validity of the proposed adaptive control scheme is demonstrated by simulation.
In this paper, we propose a wavelet based adaptive algorithm which improves the convergence speed and reduces computational complexity using the fast running FIR filtering efficiently We compared the performance of the proposed algorithm with time and frequence domain adaptive algorithm using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech. As the result, the proposed algorithm is suitable for adaptive signal processing area using speech or acoustic field.
본 논문은 적응적 메쉬 구조를 이용하여 가상 종이 객체를 실시간에 시뮬레이션 하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 임의의 삼각 메쉬에 적용될 수 있으며, 안정적인 수치 적분과 변형 기반 메쉬 세분화를 이용하여 효율적으로 종이 표면의 주름과 구김을 생성한다. 종이 객체의 구겨짐을 사실적으로 표현하기 위하여 부러지는 스프링을 가진 적응적 메쉬 구조를 사용한다. 적응적 구조가 지속적으로 질점을 삽입 혹은 삭제하기 때문에, 질량과 운동량의 보존이 고려되어야만 사실적인 종이 시뮬레이션이 가능하다. 제안된 기법은 실시간 환경에서 종이와 같이 얇은 쉘 구조의 사실적인 애니메이션을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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