This paper presents a design method of the wavelet neural network(WNN) controller based on a direct adaptive control scheme for the intelligent control of chaotic systems. The conventional control methods such as optimal control, adaptive control and robust control may not be feasible when an explicit, faithful mathematical model cannot be constructed. Therefore, an intelligent control system that is an on-line trained WNN controller based on a direct adaptive control method is proposed to control chaotic systems whose mathematical models are not available. The gradient-descent method is used for training a wavelet neural network controller. Finally, the effectiveness and feasibility of the proposed control method is demonstrated with applications to the chaotic system.
In this paper, the high efficiency and linearity Doherty power amplifier using DGS and adaptive bias technique has been designed and realized for 2.3GHz WiBro applications. The Doherty amplifier has been implemented us-ing silicon MRF 281 LDMOS FET. The RF performances of the Doherty power amplifier (a combination of a class AB carrier amplifier and a bias-tuned class C peaking amplifier) have been compared with those of a class AB amplifier alone, and conventional Doherty amplifier. The Maximum PAE of designed Doherty power amplifier with DGS and adaptive bias technique has been 36.6% at 34.01dBm output power. The proposed Doherty power amplifier showed an improvement 1dB at output power and 7.6% PAE than a class AB amplifier alone.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.25-33
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2021
Energy-harvesting wireless sensor networks(EH-WSNs) can collect energy from the environment and overcome the technical limitations of existing power. Since the transmission distance in a wireless sensor network is limited, the data are delivered to the destination node through multi-hop routing. In EH-WSNs, the routing protocol should consider the power situations of nodes, which is determined by the remaining power and energy-harvesting rate. In addition, in applications such as environmental monitoring, when there are urgent data, the routing protocol should be able to transmit it stably and quickly. This paper proposes an adaptive routing protocol that satisfies different requirements of normal and urgent data. To extend network lifetime, the proposed routing protocol reduces power imbalance for normal data and also minimizes transmission latency by controlling the transmission power for urgent data. Simulation results show that the proposed adaptive routing can improve network lifetime by mitigating the power imbalance and greatly reduce the transmission delay of urgent data.
This paper represent the variable structure adaptive mode control technique which is new approach to implement the robust control of industrial robot manipulator with external disturbances and parameter uncertainties. Sliding mode control is a well-known technique for robust control of uncertain nonlinear systems. The robustness of sliding model controllers can be shown in contiuous time, but digital implementation may not preserve robustness properties because the sampling process limits the existence of a true sliding mode. the sampling process often forces the trajectory to oscillate in the neighborhood of the sliding surface. Adaptive control technique is particularly well-suited to robot manipulators where dynamic model is highly complex and may contain unknown parameters. Adaptive control algorithm is designed by using the principle of the model reference adaptive control method based upon the hyperstability theory. The proposed control scheme has a simple sturcture is computationally fast and does not require knowledge of the complex dynamic model or the parameter values of the manipulator or the payload. Simulation results show that the proposed method not only improves the performance of the system but also reduces the chattering problem of sliding mode control, Consequently, it is expected that the new adaptive sliding mode control algorithm will be suited for various practical applications of industrial robot control system.
This paper proposes an alternative observation scheme, T-S fuzzy model based indirect adaptive fuzzy observer. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters comprising the fuzzy model representing the observation system. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observation method, it is applied to an inverted pendulum on a cart.
This paper proposes an alternative observation scheme, T-S fuzzy model based indirect adaptive fuzzy observer. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters comprising the fuzzy model representing the observation system. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observation method, it is applied to an inverted pendulum on a cart.
MMMF(Modified 2D Multi-shell Median Filter)를 기초로 하여 가변 문턱 조건과 홀/짝수 다중셀을 이용한 Adaptive Odd/Even MMF(Multi-shell Median Filter)를 제안하였다. 제안된 알고리즘은 MATLAB을 이용하여 연구하고 테스트하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 이미 잘 알려진 이미지에 임펄스 노이즈(Impulse Noise)와 Line Missing을 적용하여 평가하였고 이를 FPGA로 구현하였다. 제안된 가변 문턱 조건은 연산 시간과 불필요한 재배치를 줄였고, 홀수 셀과 짝수 셀은 각각 십자 방향과 대각선 방향의 Line Missing을 복구하였다. 특히 짧은 연산 시간으로 실시간을 요구하는 이미지 처리 분야에서 효과적으로 이용할 수 있다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.348-353
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2004
This paper proposes an alternative observation scheme, T-S fuzzy model based indirect adaptive fuzzy observer. Nonlinear systems arc represented by fuzzy models since fuzzy logic systems arc universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters comprising the fuzzy model representing the observation system. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observation method, it is applied to an inverted pendulum on a cart.
The finite element method is one of the most widely used method of structural analysis that has wide applications in diverse fields of engineering and science. The method has been proven effective and reliable in many practical problems. One of the reasons for the methods' popularity is its ease of use, but still the user has to input the finite element mesh which affects the accuracy of the results. The knowledge required to form an effective mesh for a given problem is somewhat complex and for sometime there has been research effort to automate the generation of the mesh and this is called the adaptive mesh generation scheme. A good adaptive mesh scheme seemed to require an accurate assessment of error and generally this requires some additional computation. This paper looks into the possibility of generating adaptive meshes based on representative strain values in each finite element method. The proposed adaptive scheme does not require additional computations other that looking up the data values already computed as finite element analysis results and simple manipulations of these data. Two plane stress problems, a plate with a hole and a deep beam with a concentrated load at the end are considered to show the progress of the improved generation of adaptive meshes using the scheme.
Voice activity detection is very important process that voice activity separated form noisy speech signal for speech enhance. Over the past few years, many studies have been made on voice activity detection, but it has poor performance in low signal to noise ratio environment or fickle noise such as car noise. In this paper, it proposed new voice activity detection algorithm using ensemble variance based on wavelet band entropy and soft thresholding method. We conduct a survey in a lot of signal to noise ratio environment of car noise to evaluate performance of the proposed algorithm and confirmed performance of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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