This paper presents a new adaptive autopilot for ships based on the Adaptive Neural Networks. The proposed adaptive autopilot is designed with some modifications and improvements from the previous studies on Adaptive Neural Networks by Adaptive Interaction (ANNAI) theory to perform course-keeping, turning and track-keeping control. A strategy for automatic selection of the neural network controller parameters is introduced to improve the adaptation ability and the robustness of new ANNAI autopilot. In Part II of the paper, to show the effectiveness and feasibility of the proposed ANNAI autopilot, computer simulations of course-keeping and track-keeping tasks with and without the effects of measurement noise and external disturbances will be presented.
In this paper, We present a new nonlinear adaptive control law using a disturbance accommodating control (DAC) observer for a Japanese automatic landing flight experiment vehicle called ALFLEX. A future spaceplane must have ability to deal with greater fluctuations in the stability and control derivatives of flight dynamics, because its flight region is much wider than that of conventional aircraft. In our previous studies, digital adaptive flight control systems have been developed based on a linear-parameter-varying (LPV) model depending on dynamic pressure, and obtained good simulation results. However, under previous control laws, it is difficult to accommodate uncertainties represented by disturbance and nonlinearity, and to design a stable flight control system. Therefore, in this study, we attempted to design a nonlinear adaptive control law using the DAC Observer and inverse dynamic methods. A good tracking property of the obtained system was confirmed in numerical simulation.
This paper presents adaptive add-on control algorithms for theconventional mode of operation of MEMS z-axis gyroscopes. This scheme is realized by adding an outer loop to a conventional force-balancing scheme that includes a parameter estimation algorithm. The parameter adaptation algorithm estimates the angular rate, identifies and compensates the quadrature error, and may permit on-line automatic mode tuning. The convergence and resolution analysis show that the proposed adaptive add-on control scheme prevents the angular rate estimate from being contaminated by the quadrature error, while keeping ideal resolution performance of a conventional force-balancing scheme.
We present a new scheme to increase the performance of edge-preserving image smoothing from the parameter tuning of a Markov random field (MRF) function. The method is based on automatic control of the image smoothing-strength in MRF model ing in which an introduced parameter function is based on control of enforcing power of a discontinuity-adaptive Markov function and edge magnitude resulted from discontinuities of image intensity. Without any binary decision for the edge magnitude, adaptive control of the enforcing power with the full edge magnitude could improve the performance of discontinuity-preserving image smoothing.
A digital adaptive flight control system is presented for a Japanese automatic landing flight experiment vehicle (ALFLEX). In previous adaptive control systems based on a linear-parameter-varying (LPV) form, the output behavior was excellent, while the behavior of the adjusted parameters was unsatisfactory. In the present study, to obtain a more appropriate parameter adjustment law, the relationship between the coefficient matrices in a continuous-time state equation and the coefficients of a pulse transfer function in a discrete system for conventional aircraft is investigated. As a result, it is revealed that the coefficients of the numerator can be treated as a linear function of dynamic pressure (linear-parameter-varying: LPV), while the coefficients of the denominator can be treated as constant (linear-time-invariant: LTI). From the above analysis, an improved parameter adjustment law is derived by reducing the number of the adjustment parameters. Simulation results also revealed both good output tracking and good parameter adjustment compared with the previous results.
In this report, an adaptive flight control law based on a linear-parameter-varying (LPV) model is presented for a flight control system. The control system is designed to track an output of a vehicle to a reference signal from the guidance system, which generates a reference flight path. The proposed adaptive control law adjusts the controller gains continuously on line as flight conditions change. The obtained adaptive controller guarantees global stability over a wide flight envelope. Computer simulation involving six-degree-of-freedom nonlinear flight dynamics is applied to Japan´s automatic landing flight experimental vehicle (ALFLEX) to examine the effectiveness of the proposed adaptive flight control law.
In Part I(theoretical study) of the paper, a new adaptive autopilot for ships based on Adaptive Neural Networks was proposed. The ANNAI autopilot was designed for course-keeping, turning and track-keeping control for ships. In this part of the paper, to show the effectiveness and feasibility of the ANNAI autopilot and automatic selection algorithm for learning rate and number of iterations, computer simulations of course-keeping and track-keeping tasks with and without the effects of measurement noise and external disturbances are presented. Additionally, the results of the previous studies using Adaptive Neural Network by backpropagation algorithm are also showed for comparison.
Polygonal finite element provides a great flexibility in mesh generation of crack propagation problems where the topology of the domain changes significantly. However, the control of the discretization error in such problems is a main concern. In this paper, a polygonal-FEM is presented in modeling of crack propagation problems via an automatic adaptive mesh refinement procedure. The adaptive mesh refinement is accomplished based on the Zienkiewicz-Zhu error estimator in conjunction with a weighted SPR technique. Adaptive mesh refinement is employed in some steps for reduction of the discretization error and not for tracking the crack. In the steps that no adaptive mesh refinement is required, local modifications are applied on the mesh to prevent poor polygonal element shapes. Finally, several numerical examples are analyzed to demonstrate the efficiency, accuracy and robustness of the proposed computational algorithm in crack propagation problems.
In this paper, an advanced shift controller that supervises the shift transients with adaptive compensation is presented. Modern shift control systems for vehicle automatic transmission are designe d to provide smooth transients for passengers' comfort and better component durability. In the conventional methods, lots of testing and calibration works have been done to tune gains of the controller, but it does not assure optimum shift quality at all times owing to system variations often caused by uncertainties in shifting hydraulic systems and external disturbances. In the proposed control scheme, an adaptive compensation controller with intelligent supervisor is implemented to achieve improved shift quality over the system variations. The control input pattern which generates clutch pressure commands in hydraulic actuating systems, is updated through a learning process to adjust for each subsequent shift based on continuous monitoring of shifting performance and environmental changes. The proposed algorithm is implemented and evaluated on the experimental test setup. Results from the experimental studies for several operation modes show both improved performance and adaptability of the proposed shift controller to uncertain changes of the shifting environment in vehicle power transmission systems.
In Advanced Vehicle Control System(AVCS), Autonomous Intelligent Cruise Control(AICC) is generally understood to be a system that can be achieved in the near future without the demanding infrastructure components and technoloties. AICC is an automatic vehicle following system with no human engagement in the longitudinal vehicle direction. This paper presents a fuzzy control algorithm to develop the AICC system. The control performance was studied information of vehicles using computer simulations. The most improtant aspects of the work reported here are the adoption of the fuzzy adaptive control law, and the use of filtering concept to reduce the slinky effects that may appear in a formation of vehicles equipped with AICC systems. The simulation results demonstrate the effectiveness of the fuzzy adaptive AICC system and its beneficial effects on traffic flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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