Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.6
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pp.2760-2769
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2011
An intelligent autonomous robot generates a plan to achieve a goal. A plan is a sequence of robot actions that accomplish a given mission by being successfully executed. However, in the complex and dynamic real world, a robot may encounter unexpected situations and may not execute its planned actions any more. Therefore, an intelligent autonomous robot must prepare an efficient handling process to cope with these situations to successfully complete a given mission. Plan repair with milestone states is an efficient method to cope with the situation. It retains the advantages of other plan repair procedures. This paper proposes a regressive method of formulating milestone states and a method of assigning weighting values on conditions that compose a milestone state. The task to repair a plan may employ the weighting values as its job priority. The regressive method formulates less complex milestone states and leads to the conditions of a milestone state to take pertinent weighting values for an efficient handling procedure to repair a plan with milestone states.
A linear state equation of the first order differential form relating the load-frequency dynamic characteristics of interconnected power systems was derived for use in computer simulation. A now solution of the algebraic matrix riccati equation for application in quadratic optimal controllor and least-square state estimator dermination was developed. The program for a dynamic state equation for two interconnected control areas was developed. The optimized load-frequency deviation was analysed and a numerical analysis was tried based on the computer simulation. It was shown that the dynamic response of th loed-frequency could be optimized with weighting factors IR and Q. The result was that the load-frequency and the tie-line deviation were visibly reduced.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.2
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pp.291-297
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2012
In this paper, potential field algorithm was used for path planning in dynamic environment. This algorithm is used to plan a robot path because of its elegant mathematical analysis and simplicity. However, there are some problems. The problems are problem of collision risk, problem of avoidance path, problem of time consumption. In order to solve these problems, we fused potential field with fuzzy system. The input of the fuzzy system is set using relative velocity and location of robot and obstacle. The output of the fuzzy system is set using the weighting factor of repulsive potential function. The potential field algorithm is improved by using fuzzy potential field algorithm and, path planning in various environment has been done.
This paper is concerned with a mixed control with aerodynamic fin and side thrusters applied to an agile missile using two-time scale dynamic inversion and linear time-varying control technique. The nonlinear dynamic inversion method with the weighting function allocates the desired control inputs (aerodynamic fin and side thrusters) to track a reference trajectory, and the time-varying control technique guarantees the robustness for the uncertainties. Closed-loop stability is achieved by the assignment of the extended-mean of these linear time-varying eigenvalues to the left half complex plane. The proposed schemes are validated by nonlinear simulations.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.10
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pp.947-955
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2004
This paper is concerned with a mixed control with aerodynamic fin and side thrust control applied to an agile missile using a dynamic inversion and a time-varying control technique. The nonlinear dynamic inversion method with the weighting function allocates the desired control inputs(aerodynamic fin and side thrust control) to achieve a reference command, and the time-varying control technique plays the role to guarantee the robustness for the uncertainties. The proposed schemes are validated by nonlinear simulations with aerodynamic data.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.12
no.4
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pp.110-118
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2004
In this paper, a blackbox approach is carried out to model the nonlinear dynamic bushing model. One-axis durability test is performed to describe the mechanical behavior of typical vehicle elastomeric components. The results of the tests are used to develop an empirical bushing model with an artificial neural network. The back propagation algorithm is used to obtain the weighting factor of the neural network. Since the output for a dynamic system depends on the histories of inputs and outputs, Narendra's algorithm of ‘NARMAX’ form is employed in the neural network bushing module. A numerical example is carried out to verify the developed bushing model.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.4
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pp.475-484
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2004
In this paper, we present a dynamic output-feedback receding horizon $H_{\infty}$controller for linear discrete-time systems with disturbance. The controller is obtained numerically from the finite horizon output-feedback $H_{\infty}$optimization problem, which is, in fact, hardly solved analytically. Under a matrix inequality condition on the terminal weighting matrix, the monotonic decreasing property of the cost is shown. This property guarantees both the closed-loop stability and the $H_{\infty}$norm bound. Then, we extend the proposed design method to a reference tracking problem and a problem for time-varying systems. Numerical examples are given to illustrate the performance of the proposed controller.
In this paper, a blackbox approach is carried out to model the nonlinear dynamic bushing model. One-axis durability test is performed to describe the mechanical behavior of typical vehicle elastomeric components. The results of the tests are used to develop an empirical bushing model with an artificial neural network. The back propagation algorithm is used to obtain the weighting factor of the neural network. Since the output for a dynamic system depends on the histories of inputs and outputs, Narendra's algorithm of 'NARMAX' form is employed in the neural network bushing module. A numerical example is carried out to verify the developed bushing model.
Park, Chan-Won;Shin, Hyoung-Jae;Lee, Young-Jun;Shin, Young-kyun;Ann, Kwang-Hee
Journal of Industrial Technology
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v.18
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pp.173-180
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1998
A high speed and stable A/D conversion data process is required to weigh a mass on moving conveyer weighing platter. The paper presents a new method to obtain stable and fast automatic weighing A/D conversion data process. Dynamic weighting system which is constructed with dual load cell is realized by the stable A/D conversion data process algorithm using DSP. The proposed method is applied to the real design, and that experimental results showed good performances of the weighing stability.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.4
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pp.11-17
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2019
Plantar pressure data can be used not only for walking patterns in daily life, but also for eating, health care, and disease prevention. For this reason, the importance of plantar pressure measurement has recently increased. However, most systems that can measure both static and dynamic plantar pressure at the same time are expensive, not portable, and not universal. In this study, we propose a system that effectively reduces the number of sensors in plantar pressure system. Through this, we want to increase the economics and practicality by reducing the size and weight of the system, as well as the power consumption. First, for static plantar pressure and dynamic plantar pressure, the values measured by existing precision instruments are analyzed to determine how many measurement parts the insole is divided into. Next, for the divided measuring parts, the position of the sensor is determined by calculating the Center of Pressure (COP) for each part with the values of all dynamic and static plantar pressure sensors. Finally, in order to construct a personalized plantar pressure measurement system, we propose a weighting method for the static plantar pressure COP and the dynamic plantar pressure COP for each part.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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