본 논문에서는 ATM 망에서 사용되고 있는 예방적 트래픽 제어 방법의 하나인, 사용 변수 제어(UPC : Usage Parameter Control)를 ATM 셀(Cell) 헤더(Header)내에 있는 셀 손실 우선순위 정보(Cell Loss Priority Bit)를 기반으로 하는 개선된 UPC 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 ITU-T 1.371에서 정의한 사용 변수 제어 알고리즘을 적용했을 경우 알고리즘의 시작점에 따라 우선순위가 높은 셀(CLP = 0)의 손실률이 크게 차이 날 수 있다는 단점을 제거하였다. 즉 제안한 알고리즘은 우순순위가 높은 셀의 손실률을 최소로 하고, 트래픽의 다중화 및 역다중화 과정에서 발생되는 트래픽의 군집성(Burstiness of the traffic)을 해소할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 이산시간 분포를 갖는 입력 트래픽에 대한 모의실험을 행하였고, 그 결과 ITU-T에서 정의한 UPC 알고리즘보다 우수한 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 연속시간과 이산시간에서 파라미터 불확실성을 가지는 선형 시불변 특이시스템에 대한 Η₂제어기 존재조건과 설계방법을 행렬부등식으로 제안한다. 먼저, 연속시간의 경우에는 Η₂제어기가 존재하기 위한 필요충분조건과 설계방법을 선형행렬부등식(linear matrix inequality)으로 제시하고, 이산시간의 경우에는 Η₂제어기가 존재하기 위한 충분조건과 설계방법을 행렬부등식으로 제시한다. 마지막으로 연속시간과 이산시간 각각의 경우에서, 파라미터 불확실성을 고려하여 제시한 조건들을 견실 Η₂제어문제로 확장하고, 간단한 예제를 통해 제시한 조건의 타당성을 검토해 본다.
A recursive parameter estimation method is applied to spindle deflection model during boring process. The spindle infeed rate is then determined to preserve the diametral tolerance of bore. This estimation method is further extended to adaptive control by application of the variance perturbation method. The results of computer simulation attest that the proposed method renders the optimal cutting conditions, maintaining the diametral accuracy of bore, regardless of parameter fluctuations. The proposed method necessitating only post-process measurements features that initialization of parameter guess values in simple, a priori knowledge on parameter variations is not needed and the accurate estimation of optimal spindle infeed rate is obtained, even if the parameter estimation may be poor.
This paper demonstrates that a modified hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to structured system identification of an electro-hydraulic servo system. This algorithm is consists of a recurrent incremental credit assignment(ICRA) neural network and a genetic algorithm. The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and genetic algorithm produces new generation of model. The modified hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to an electro-hydraulic servo system the task to find the parameter values such as mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient and disturbance, which minimizes the total square error.
A disturbance and parameter variations cause a steady and/or transient error in the conventional de servo motor drive system. In this paper robust control system for dc servo motor drive taking disturbance and parameter variations into account is proposed. The proposed control system compensates rapidly the state error caused by disturbance and parameter variations. Simulation results show that the proposed method is robust for the steady and transient response in the presence of both disturance and parameter variations.
Recently genetic algorithm techniques have widely used in adaptive and control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of genetic algorithm constructed as a result is not obvious. And this method has been used as a learning algorithm to estimate the parameter of a genetic algorithm used for identification of the process dynamics of nonlinear IIR filter and it was shown that this method offered superior capability over the genetic algorithm. A genetic algorithm is used to solve the parameter identification problem for linear and nonlinear digital filters. This paper goal estimate nonlinear IIR filter parameter using the genetic algorithm.
Recently genetic algorithm techniques have widely used in adaptive and control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of genetic algorithm constructed as a result is not obvious. And this method has been used as a learning algorithm to estimate the parameter of a genetic algorithm used for identification of the process dynamics of FIR filter and it was shown that this method offered superior capability over the genetic algorithm. A genetic algorithm is used to solve the parameter identification problem for linear and nonlinear digital filters. This paper goal estimate FIR filter parameter using the genetic algorithm.
The method of designing robust two degree of freedom(2 DOF) controllers for linear systems with parameter uncertainties and unmodeled dynamics is presented in this paper. Robust performance condition that accounts for robust model matching of closed loop system and disturbance rejection is derived. Using the robust performance condition, the feedback controller is designed to meet robust stability and disturbance rejection specifications, while prefilter is used to improve the robust model matching properties. The $H^{\infty}$ and $\mu$ controller for six degree of freedom vehicle with parameter variations are designed and compared. Simulations for hydrodynamic parameter variations and disturbance are presented to demonstrate the achievement of good robust performance.
This paper presents external load disturbance compensation that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a deadbeat observer To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is adopted. The parameter compensator with RLSM(recursive least square method) parameter estimator is suggested to increase the performance of the load torque observer and main controller The proposed estimator is combined with a high performance load torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
AVR parameter tuning for voltage control of generators has generally been done with the off-line open-circuit model of the synchronous generator. When the generator is connected on-line and operating with load the AVR operates in an entirely different environment from the open-circuit conditions. This paper describes a new method for AVR parameter tuning for on line conditions using SQP(Sequential Quadratic Programming) meshed with frequency response characteristics of linearized on-line system model. As the proposed method uses the un - line system model the tuned parameter sets show more optimal behavior in the on-line operating conditions. furthermore, as this method considers the performance indices that are needed for stable operation as constraints, AVR parameter sets that are tuned by this method could guarantee the stable performance, too.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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