Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.143-146
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2002
웹 서비스를 제공하는 분산 서버 시스템에서 각 서버의 부하 상태를 파악하여 처리해야 할 부하를 조절하여 주면 서버의 부하가 균등하게 되어 더 나은 성능을 얻을 수 있게 된다. 서버의 부하 상태는 시스템의 자원에 영향을 미치는 여러 가지 요소에 의하여 분석을 할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 스트레스 테스트를 통하여 서버의 자원의 고갈을 나타내는 주요 성능 지표들을 변화 상태를 분석하였다. 고려된 성능지표로는 Available Memory 양, Page Read 수, Processor Utilization, Processor Queue Length, 네트웍으로 전달된 Transmitted Bytes, 연결된 Connection 개수이다. 실제로 이중 하나의 요소를 적용시켜서 ALBM (Adaptive Load Balancing Mechanism)을 실행을 하였을 때 일반 LVS Round Robin 보다 성능이 좋은 결과를 낳았다.
An improved predictive control technique using adaptive load estimation is proposed. The conventional predictive control technique has not concerned load variations and system parameters. Thus control performances are undesirable such as large current ripples and offset. In this paper the proposed controller employing a simple adaptive algorithm to estimate load is expected to be useful to overcome the problems of conventinal predictive controller.
Naheem, Khawar;Choi, Young-Sik;Mwasilu, Francis;Choi, Han Ho;Jung, Jin-Woo
Journal of Power Electronics
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v.14
no.4
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pp.704-711
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2014
This paper proposes a combined fuzzy adaptive sliding-mode voltage controller (FASVC) for a three-phase UPS inverter. The proposed FASVC encapsulates two control terms: a fuzzy adaptive compensation control term, which solves the problem of parameter uncertainties, and a sliding-mode feedback control term, which stabilizes the error dynamics of the system. To extract precise load current information, the proposed method uses a conventional load current observer instead of current sensors. In addition, the stability of the proposed control scheme is fully guaranteed by using the Lyapunov stability theory. It is shown that the proposed FASVC can attain excellent voltage regulation features such as a fast dynamic response, low total harmonic distortion (THD), and a small steady-state error under sudden load disturbances, nonlinear loads, and unbalanced loads in the existence of the parameter uncertainties. Finally, experimental results are obtained from a prototype 1 kVA three-phase UPS inverter system via a TMS320F28335 DSP. A comparison of these results with those obtained from a conventional sliding-mode controller (SMC) confirms the superior transient and steady-state performances of the proposed control technique.
In this research, a combined adaptive-robust current controller is developed for non-minimum-phase DC-DC converters in a wide range of operations. In the proposed nonlinear controller, load resistance, input voltage and zero interval of the inductor current are estimated using developed adaptation rules and knowing the operating mode of the converter for the closed-loop control is not required; hence, a single controller can be employed for a wide load and line changes in discontinuous and continuous conduction operations. Using the TMS320F2810 digital signal processor, the experimental response of the proposed controller is presented in different operating points of the buck/boost converter. During transition between different modes of the converter, the developed controller has a better dynamic response compared with previously reported adaptive nonlinear approach. Moreover, output voltage steady-state error is zero in different conditions.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.50
no.11
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pp.520-527
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2001
This paper suggests a new methodology of evolutionary computations - an Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) for solving the Economic Load Dispatch (ELD) problem which has piecewise quadratic cost functions and prohibited operating zones with many local minima. AEA uses a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations: global search capability of GA and local search capability of ES. In the reproduction procedure, proportions of the population by GA and the population by ES are adaptively modulated according to the fitness. Case studies illustrate the superiority of the proposed methods to existing conventional methods in power generation cost and computation time. The results demonstrate that the AEA can be applied successfully in the solution of ELD with piecewise quadratic cost functions and prohibited operating zones
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.54
no.2
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pp.80-88
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2005
In this paper, an robust adaptive backstepping controller is proposed for the speed control of separately excited DC motor with uncertainties and disturbances. Armature and field resistance, damping coefficient and load torque are considered as uncertainties and noise generated at applying load torque to motor is also considered. It shows that the backstepping algorithm can be used to solve the problems of nonlinear system very well and robust controller can be designed without the variation of adaptive law. Simulation and experiment results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed controller.
This Paper presents a speed controller based on the adaptive fuzzy tuning method for brushless DC(BLDC) motor drives under load variations. Generally, the speed tracking control systems use PI controller due to its simple structure and easy of design. PI controller, however, suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. In order to improve the tracking control performance under load variations, PI controller of which the parameters are modified during operation by adaptive fuzzy tuning method. This method based on optimal fuzzy logic system has simple structure and computational simplicity. It needs only sample data which is obtained by optimal controller off-line. As the sample data implemented in the adaptive fuzzy system can be modified or extended, a flexible control system can be obtained. Simulation results show the usefulness of the proposed controller.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.8
s.227
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pp.1152-1158
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2004
In this study a MRAC(model reference adaptive control) for fluid power elevator model system was designed. The MRAC was compared with PI control in case of applying to the elevator model system with constant external load and changing external load. In this case external load was produced by a single fluid power cylinder combined with pressure control valve. In conclusion the MRAC control performance was better than PI control performance because overshoot and steady state error of the elevator model system controlled by the MRAC were not appeared for constant and changing external load.
This parer propose an adaptive methodlogy for setting of the underfrequency relays that is based on the initial rate of change of the frequency at the relay. During severe emergencies which result in insufficient power generation to meet load, an automatic load shedding program throughout the affected area can prevent total collapse. To avoid this kind of insufficient power generation, load shedding relays are often applied throughput the system to provide a means of helping balance the load to the remaining generation. Comparing, it has been found that the use of the proposed method for the amount and the timing of load shed more efficiently than the conventional method.
This study develops an extended inverse input estimation algorithm with intelligent adaptive fuzzy weighting to effectively estimate the unknown input wind load of nonlinear structural systems. This algorithm combines the extended Kalman filter and recursive least squares estimator with intelligent adaptive fuzzy weighting. This study investigated the unknown input wind load applied on a tower structural system. Nonlinear characteristics will exist in various structural systems. The nonlinear characteristics are particularly more obvious when applying larger input wind load. Numerical simulation cases involving different input wind load types are studied in this paper. The simulation results verify the nonlinear characteristics of the structural system. This algorithm is effective in estimating unknown input wind loads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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