본 논문에서는 면역 시스템에 기반한 자율분산로봇 시스템의 협조 제어 및 군행동 전략의 결정 방법을 제안한다. 면역 시스템은 생체의 자기보호 및 유지시스템이다. 면역 시스템의 유용한 성질은 동적으로 변하는 환경에서 최적의 군행동을 결정하는 문제에 적용 가능하다. 면역 시스템을 자율분산로봇 시스템에 적용하기 위하여 로봇은 B-세포로 환경조건은 항원으로 행동 전략은 항체로 제어파라미터는 T-세포로 각각 모델링 하였다, 환경(항원)변화가 감지되면 각 로봇은 적절한 행동전략(항체)을취한다. 이행동전략은 다른 로봇과의 통신에 의하여 자극 또는 억제을 받는다.(면역 네트워크) 최정적으로 많은 자극을 받은 전략이 군행동 전략으로 채택된다. 이 제어방법은 클론선택과 면역네트워크 가설에 기반을 둔것으로서 최적의 군행동 전략을 결정하는데 이용된다. 또한 제어 파라미터로서 T-세포 모델을 추가함으로서 동적인 환경에서 로봇의 적응능력이 향상되었다.
Saib, Samia;Gherbi, Ahmed;Kaabeche, Abdelhamid;Bayindir, Ramazan
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권2호
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pp.659-668
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2018
This paper proposes an optimization approach of a grid-connected photovoltaic and wind hybrid energy system including energy storage considering voltage fluctuation in the electricity grid. A techno-economic analysis is carried out in order to minimize the size of hybrid system by considering the benefit-cost. Lithium-ion battery type is used for both managing the electricity selling to the grid and reducing voltage fluctuation. A new technique is developed to limit the voltage perturbation caused by the solar irradiance and the wind speed through determining the state-of-charge of battery for every hour of a day. Improved particle swarm optimization (PSO) methods, referred to as FC-VACPSO which combines Fast Convergence Particle Swarm Optimization (FCPSO) method and Variable Acceleration Coefficient Based Particle Swarm Optimization (VACPSO) method are used to solve the optimization problem. A comparative study has been performed between standard PSO method and PSO based methods to extract the best size with the benefit cost. A sensitivity analysis has been studied for different kinds and costs of batteries, by considering variable and constant state-ofcharge of battery. The simulations, performed under Matlab environment, yield good results using the FC-VACPSO method regarding the convergence and the benefit cost of the hybrid system.
This paper proposes an approach of Mult_HPSO based on the PC cluster system to reduce or remove the stagnation on an early convergence effect of PSO, reduce an execution time and improve a search ability on an optimal solution. Hybrid PSO(HPSO) is combines the PSO(Particle Swarm Optimization) with the mutation of conventional GA(Genetic Algorithm). The conventional PSO has operated a search process in a single swarm. However, Multi_PSO operates a search process through multiple swarms, which increments diversity of expected solutions and reduces the execution time. Multiple Swarms are composed of unsynchronized PC clusters. We apply to SCED(security constrained economic dispatch) problem, a nonlinear optimization problem, which considers line flow constraints and N-1 line contingency constraints. To consider N-1 line contingency in power system, we have chosen critical line contingency through a process of Screening and Selection based on PI(performace Index). We have applied to IEEE 118 bus system for verifying a usefulness of the proposed approaches.
The present paper shows the possible development of particle swarm optimization (PSO) based fuzzy-neural networks (FNN) which can be employed as an important building block in real life robot systems, controlled by voice-based commands. The PSO is employed to train the FNNs which can accurately output the crisp control signals for the robot systems, based on fuzzy linguistic spoken language commands, issued by an user. The FNN is also trained to capture the user spoken directive in the context of the present performance of the robot system. Hidden Markov Model (HMM) based automatic speech recognizers are developed, as part of the entire system, so that the system can identify important user directives from the running utterances. The system is successfully employed in a real life situation for motion control of a redundant manipulator.
By development of renewable energy and more efficient facilities in an increasingly deregulated electricity market, the operation cost of distributed generation (DG) is becoming more competitive. International environmental regulations of the leaking carbon become effective to reinforce global efforts for a low-carbon paradigm. Through increased DG, operators of DG are able to supply electric power to customers who are connected directly to DG as well as loads that are connected to entire network. In this situation, a community energy system (CES) with DGs is a new participant in the energy market. DG's purchase price from the market is different from the DG's sales price to the market due to transmission service charges and other costs. Therefore, CES who owns DGs has to control the produced electric power per hourly period in order to maximize profit. Considering the international environment regulations, CE will be an important element to decide the marginal cost of generators as well as the classified fuel unit cost and unit's efficiency. This paper introduces the optimal operation of CES's DG connected to the distribution network considering CE. The purpose of optimization is to maximize the profit of CES. A Particle Swarm Optimization (PSO) will be used to solve this complicated problem. The optimal operation of DG represented in this paper would guide CES and system operators in determining the decision making criteria.
본 논문은 여러 개의 무인체계 그룹이 하나의 그룹으로 통합되거나 하나의 무인체계 그룹이 여러 개의 그룹으로 분리될 수 있는 동적인 군집 무인체계 환경에서의 그룹키 할당 기법을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 그룹키 생성 단계와 그룹키 공유단계로 구성된다. 그룹키 생성에는 그룹의 대표 노드만이 참여하며, 그룹 대표 노드는 비밀분산기법을 이용하여 그룹키를 여러 조각으로 분할하여 전달한다. 이를 수신한 노드들은 자신이 생성한 그룹키의 비밀 조각과 대표노드로 부터 수신한 조각들을 통해 새로운 그룹키를 개별적으로 추출하고 해시함수를 이용하여 추출된 그룹키의 무결성을 검증하다. 제안하는 기법의 성능을 보안성 및 통신효율성 측면에서 분석하여 네트워크 그룹이 매우 동적으로 변화하는 미래 군집 무인체계 운용에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인한다.
국방 분야는 아군 피해를 최소화하고 전투 효과를 향상하기 위해 무인 시스템을 운용한다. 해군의 무인수상정(USV, Swarm Unmanned Surface Vehicle)은 통신범위 내 군집 형성과 USV 간의 상황인식 정보공유를 통해 임무를 수행한다. 본 논문은 무인수상정의 내부 연동 및 외부 연동을 위한 인터페이스 연동어댑터 시스템(IAS, Interface Adapter System)을 제안한다. IAS는 USV의 자율운항 경로생성과 무장할당을 계획하는 임무계획 부체계(MPS, Mission Planning Subsystem)의 타 부체계 간 연동을 담당하며, 주요 기능은 MPS와 타 부체계 간 인터페이스 데이터를 실시간으로 교환하는 것이다. 이를 위해, MPS의 기능 요구사항과 연동 메시지를 식별 및 분석하였고, 실시간 분산처리 미들웨어를 활용하여 IAS를 구현하였다. 실험은 군집 USV 시뮬레이션 환경을 통한 다수의 통합시험을 수행하였으며, 지연시간과 연동 메시지 손실률을 측정하였다. 그 결과, 제안한 IAS는 MPS와 타 부체계 간 성공적인 가교역할을 수행할 것으로 기대한다.
Low frequency oscillations (LFOs) are load angle oscillations that have a frequency between 0.1-2.0 Hz. Power system stabilizers (PSSs) are very effective controllers in improvement of the damping of LFOs. PSSs are designed by linearized models of the power system. This paper presents a new model of the power system that has the advantages of the Single Machine Infinite Bus (SMIB) system and the multi machine power system. This model is named a single machine normal-bus (SMNB). The equations that describe the proposed model have been linearized and a lead PSS has been designed. Then, particle swarm optimization technique (PSO) is employed to search for optimum PSS parameters. To analysis performance of PSS that has been designed based on the proposed model, a few tests have been implemented. The results show that designed PSS has an excellent capability in enhancing extremely the dynamic stability of power systems and also maintain coordination between PSSs.
Identity recognition in real environment with a reliable mode is a key issue in human computer interaction (HCI). In this paper, we present a robust person identification system considering score-based optimal reliability measure of audio-visual modalities. We propose an extension of the modified reliability function by introducing optimizing parameters for both of audio and visual modalities. For degradation of visual signals, we have applied JPEG compression to test images. In addition, for creating mismatch in between enrollment and test session, acoustic Babble noises and artificial illumination have been added to test audio and visual signals, respectively. Local PCA has been used on both modalities to reduce the dimension of feature vector. We have applied a swarm intelligence algorithm, i.e., particle swarm optimization for optimizing the modified convection function's optimizing parameters. The overall person identification experiments are performed using VidTimit DB. Experimental results show that our proposed optimal reliability measures have effectively enhanced the identification accuracy of 7.73% and 8.18% at different illumination direction to visual signal and consequent Babble noises to audio signal, respectively, in comparison with the best classifier system in the fusion system and maintained the modality reliability statistics in terms of its performance; it thus verified the consistency of the proposed extension.
This paper presents a method for detecting damage in irregular 2D and 3D continuum structures based on combination of wavelet transform (WT) with fuzzy inference system (FIS) and particle swarm optimization (PSO). Many damage detection methods study regular structures. This method studies irregular structures and doesn't need response of healthy structures. First the damaged structure is analyzed with finite element methods, and damage response is obtained at the finite element points that have irregular distance, secondly the FIS, which is optimized by PSO is used to obtain responses at points, having equal distance by response at those points that previously obtained by the finite element methods. Then a 2D (for 2D continuum structures) or a 3D (for 3D continuum structures) matrix is performed by equal distance point response. Thirdly, by applying 2D or 3D wavelet transform on 2D or 3D matrix that previously obtained by FIS detail matrix coefficient of WT is obtained. It is shown that detail matrix coefficient can determine the damage zone of the structure by perturbation in the damaged area. In order to illustrate the capability of proposed method some examples are considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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