A time-optimal control law for quick, strongly nonlinear systems has been developed and demonstrated. This procedure involves the utilization of neural networks as state feedback controllers that learn the time-optimal control actions by means of an iterative minimization of both the final time and the final state error for the known and unknown systems with constrained inputs and/or states. The nature of neural networks as a parallel processor would circumvent the problem of "curse of dimensionality". The control law has been demonstrated for a velocity input type motor identified by a genetic algorithm called GENOCOP.
In order to eliminate position errors existing at the steady state in the motion control of robotic maniprlators, a new fuzzy control algorithm is proposed using three variables, position error, velocity error and integral of position errors as input variables of the fuzzy controller, This controller is applied to the tracking control of robotic manipulators in Cartesian space. Three dimensional look-up table is used to reduce the computational time in rel-time control. Simulation and experimental studies are conducted to evaluate the control performance for the two axis direct drive SCARA robot system.
This paper introduces robust tracking algorithm for fast and erratic moving object. CAMSHIFT algorithm has less computation and efficient performance for object tracking. However, the method fails to track a object if it moves out of search window by fast velocity and/or large movement. The size of the search window in CAMSHIFT algorithm should be selected manually also. To solve these problems, we propose an efficient prediction technique for fast movement of object using Kalman Filter with automatic initial setting and variable configuration technique for search window. The proposed method is compared to the traditional CAMSHIFT algorithm for searching and tracking performance of objects on test image frames.
셀룰러 네트워크를 운용하는데 드는 에너지의 대부분은 기지국에 의해서 소비되므로 에너지 효율적인 셀룰러 네트워크를 위하여 기지국의 송신 전력을 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크의 에너지 효율을 향상시키기 위한 목적으로 플로킹(flocking) 모델에 기반한 분산 송신전력제어 알고리즘을 제안한다. 새 무리에서 각각의 새가 자신의 속도를 인접한 이웃 새들의 평균 속도로 맞춰 날아가는 것과 같이, 제안 방안에서는 각 셀의 단말의전송률이 인접 셀의 같은 채널을 사용하는 단말의 평균 전송률과 같도록 서빙 기지국의 송신 전력을 제어한다. 모의실험 결과 제안한 분산 송신전력제어 알고리즘은 플로킹 모델과 같은 수렴 속성을 가지며, 셀 간 간섭이 증가함에 따라 낮은 아웃티지 확률을 유지하면서도 기지국의 전력 소모를 효과적으로 줄일 수 있음을 보여준다. 이를 통하여 제안 방안은 기지국 수가 20개 이상일 때 셀룰러 네트워크의 에너지 효율을 기존 방식 대비 두 배 이상 향상시킨다.
This paper addresses the development of the estimation algorithm to acquire target position, velocity and course using bearing-only measurements in two dimensional environment. System state equations are derived from modified polar coordinates instead of existing Cartesian coordinates system. The Extended Kalman Filter is used to constitute the estimation algorithm because of state equation's nonlinearity. The computer simulation is done to verify the performance of derived algorithm. Simulation result showed that estimated state value of filter was converged to the true value in 10 minutes.
스위치드 리럭턴스 모터(Switched Relutance Motor : 이하 SRM)는 이중 돌극형으로 되어있으며, 상권선은 고정자만 사용한다. 다른 어느 전동기보다도 간단한 구조를 가지고 있어 제작단가가 저렴하고, 기계적으로 견고하며, 고온 등의 열악한 환경에서도 신뢰성이 높으며, 브러쉬 등이 없어 유지비가 거의 들지 않는 장점을 지니고 있다. 그러나 SRM은 상여자를 위하여 회전자의 위치정보를 알아야하므로 위치 검출기가 필요하고, 정속도 운전을 위하여 타코 발전기나 엔코더가 부가적으로 필요하다. 그러나 본 논문에서는 회전자의 속도측정을 얻기 위하여 고가의 엔코더를 사용하지 않고, 단지 간단한 슬롯 디스크로부터 위치를 검출하여 속도를 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하고 개발하였다. 속도 추정 알고리즘을 적용한 가변속 디지털 제어시스템을 구현하기 위하여 TI사의 TMS320F240-20MIPS 고정 소수점 연산용 프로세서를 사용하였다. 개발한 시스템을 실험한 결과 넓은 범위에 걸쳐 속도제어가 가능하였고, 단일 펄스모드, 하드 쵸핑모드 및 소프트 쵸핑모드 뿐만 아니라, 전류제어 동작모드에서 가변속 제어가 가능하였다. 그리고 어드밴스각 제어가 가능하였다.
The objective of this study is to improve the survivability and reliability of the FBG sensor network in the structural health monitoring (SHM) system. Therefore, a model reconstruction soft computing recognition algorithm based on support vector regression (SVR) is proposed to achieve the high reliability of the FBG sensor network, and the grid search algorithm is used to optimize the parameters of SVR model. Furthermore, in order to demonstrate the effectiveness of the proposed model reconstruction algorithm, a SHM system based on an eight-point fiber Bragg grating (FBG) sensor network is designed to monitor the foreign-object low velocity impact of a CFRP composite plate. Simultaneously, some sensors data are neglected to simulate different kinds of FBG sensor network failure modes, the predicting results are compared with non-reconstruction for the same failure mode. The comparative results indicate that the performance of the model reconstruction recognition algorithm based on SVR has more excellence than that of non-reconstruction, and the model reconstruction algorithm almost keeps the consistent predicting accuracy when no sensor, one sensor and two sensors are invalid in the FBG sensor network, thus the reliability is improved when there are FBG sensors are invalid in the structural health monitoring system.
본 논문에서는 초기지점과 최종지점이 주어졌을 때 2차원 평면에서 무인기의 경로 생성 및 추적 문제에 대해 제안한다. Dubins 곡선을 이용한 경로 생성 알고리즘은 계산 속도가 빨라 무인기에 실시간으로 적용 가능하다는 장점이 있다. 경로 추적 알고리즘은 가시거리 유도 알고리즘과 유사한 알고리즘으로 효율적으로 방향각을 제어하기 위해 전방주시거리 개념과 관련된 이득 값을 추가하였다. 무인기의 경우 최대 곡률이 제한된다. 정밀한 제어를 위해 쿼드로터 모델을 사용하였다. 각속도 제한을 고려한 슬라이딩 모드 제어기를 통해 최대 곡률을 벗어나지 않고 경로를 추종하는 시뮬레이션을 진행하였다. 제약조건이 없는 제어기와 제약조건이 있는 제어기를 비교하여 경로 생성 및 추적 성능을 검증하였다.
Coordinate estimation is an essential function for autonomous navigation of a mobile robot. The optical mouse sensor is convenient and cost-effective for the coordinate estimation problem. It is possible to overcome the position estimation error caused by the slip and the model mismatch of robot's motion equation using the optical mouse sensor. One of the simple methods for the position estimation using the optical mouse sensor is integration of the velocity data from the sensor with time. However, the unavoidable noise in the sensor data may deteriorate the position estimation in case of the simple integration method. In general, a mobile robot has ready-to-use motion information from the encoder sensors of driving motors. By combining the velocity data from the optical mouse sensor and the motion information of a mobile robot, it is possible to improve the coordinate estimation performance. In this paper, a coordinate estimation algorithm for an autonomous mobile robot is presented based on the well-known Kalman filter that is useful to combine the different types of sensors. Computer simulation results show the performance of the proposed localization algorithm for several types of trajectories in comparison with the simple integration method.
한국화재소방학회 1997년도 International Symposium on Fire Science and Technology
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pp.305-310
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1997
There are many parameters in prediction of forest fire spread. The variables such as fuel moisture, fuel loading, wind velocity, wind direction, relative humidity, slope, and solar aspect have important effects on fire. Particularly, wind and slope factors are considered to be the most important parameters in propagation of forest fire. Generally, slope effect cause different wind distribution in mountain area. However, this effect is disregarded in complex geometry. In this paper, wind is estimated by applying computational fluid dynamics to the forest geometry. Wind velocity data is obtained by using CFD code with Newtonian model and slope is calculated with geometrical data. These data are applied fer 2-dimentional forest fire spreading algorithm with Korean ROS(Rate Of Spread). Finally, the comparison between the simulation and the real forest fire is made. The algorithm spread of forest fire will help fire fighter to get the basic data far fire suppression and the prediction to behavior of forest fire.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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