• 제목/요약/키워드: Back Tracking Algorithm

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태양 고도각 및 방위각 제어의 정확도 향상을 위한 추적 알고리즘 개발 (Development of Tracking Algorithm to Improve Accuracy of Altitude and Azimuth)

  • 백정우;고재섭;최정식;장미금;강성준;정동화
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 에너지변화시스템부문
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    • pp.219-221
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    • 2009
  • This paper analyzes efficiency of photovoltaic(PV) tracking system using solar location algorithm(SLA). Solar location tracking system is needed for efficiently and intensively using PV system independent of environmental condition. PV tracking system of program method is presented a high tracking accuracy without the wrong operating in rapidly changed insolation by the clouds and atmospheric condition. Therefore, this paper analyzes efficiency of PV system using SLA for more correct position tracking of solar. Also, controlled altitude angle and azimuth angle by applied algorithm is compared with data of korea astronomy observatory. And this paper analyzes the tracking error and proves the validity of applied algorithm.

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모바일 로봇의 견실제어를 위한 제네틱 알고리즘 개발 (Development of Genetic Algorithm for Robust Control of Mobile Robot)

  • 김홍래;배길호;정경규;한성현
    • 한국공작기계학회:학술대회논문집
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    • 한국공작기계학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.241-246
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    • 2004
  • This paper proposed trajectory tracking control of mobile robot. Trajectory tracking control scheme are real coding genetic-algorithm and back-propergation algorithm. Control scheme ability experience proposed simulation. Stable tracking control problem of mobile robots have been studied in recent years. These studios have guaranteed stability of controller, but the performance of transient state has not been guaranteed. In some situations, constant gain controller shows overshoots and oscillations. So we introduce better control scheme using Real coding Genetic Algorithm(RCGA) and neural network. Using RCGA, we can find proper gains in several situations and these gains are generalized by neural network. The generalization power of neural network will give proper gain in untrained situation. Performance of proposed controller will verify numerical simulations and the results show better performance than constant gain controller.

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센서방식 및 프로그램 방식에 의한 태양광 발전 추적시스템의 비교 연구 (Comparison study of PV tracking system with sensor and program method)

  • 장미금;고재섭;최정식;백정우;강성준;정동화
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 에너지변화시스템부문
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    • pp.222-224
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    • 2009
  • This paper proposes analysis data of generation efficiency with tracking method for solar tracking. Tracking algorithm of PV generation is divided the sensor method and program method. Generation efficiency is analyzed the three cases 1-high insolation, 2-low insolation, 3-rapidly changing insolation. Proposed data is possible to apply for development of novel algorithm with hybrid tracking method in this paper. Hereby, This paper is proved the benefit of analyzed data.

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센서방식 태양광 발전시스템의 효율개선을 위한 새로운 추적알고리즘 개발 (Development of a novel tracking for efficiency improvement of PV system with sensor method)

  • 장미금;고재섭;최정식;강성준;백정우;정동화
    • 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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    • 한국조명전기설비학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.424-427
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    • 2009
  • This paper reposes a novel tracking algerian for efficiency improvement of photovoltaic(PV) system using sensor method PV system of sensor method is exactly impossible to track a sun position when insolation is low or rapidly changed by the clouds and fogs. Also, in this case, tracking device is occurred energy consumption by unnecessary operating. This statement of reason, real power of PV system is not increased than fixed PV system in specified location. Therefore, this paper proposes a novel ticking algorithm considered insolation for efficiency improvement of PV system using sensor method And this paper analyzes the generation volume and proves the validity of proposed algorithm as compared with the conventional PV tracking system using sensor method.

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피드백과 박스 보정을 이용한 Particle Filtering 객체추적 방법론 (Particle Filtering based Object Tracking Method using Feedback and Tracking Box Correction)

  • 안정호
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.77-82
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    • 2013
  • 최근 주목을 받고 있는 Particle Filtering은 실제 객체 추적에서 발생하는 비선형, 비 가우시안 분포를 가지는 상태 벡터의 사후확률을 추정하기 위한 Monte Carlo 시뮬레이션에 기반을 둔 추적 방법론이다. 우리는 본 논문에서 Particle Filtering을 이용한 객체 추적성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째는 확률이 가장 낮은 샘플을 이전 프레임의 추정된 상태 벡터로 대치하는 피드백 방법론이고, 두 번째는 객체 확률 분포를 추정된 객체 후보영역에 역투영하여 신뢰구간을 구함으로써 추적 박스의 정확도를 향상시키는 방법이다. 또한, 실험을 통해 구한 추적 샘플의 진화 방정식을 제시하였다. 우리는 다양한 상황이 설정된 실험 데이터 셋을 구성하여 실험을 실시하여 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다.

신경회로망에 의한 정현파 전류 추종 인버어터의 제어 (Sinusoidal Current Tracking Inverter Control with Neural Networks)

  • 배상준;이달해;김동희
    • 전자공학회논문지B
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    • 제31B권8호
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    • pp.219-226
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    • 1994
  • Sinusoidal current tracking inverters have substantial advantages in high performance acdrive systems and various control strategies for the inverter have been proposed by several researchers. This paper develops a sinusoidal current tracking inverter with neural networks. The neural network are trained to follow a set of reference current waveforms by erro back propagation algorithm and the trained neural networks are applied to the current control. We compare neural networks method with conventional current control methods (fixed band and sinusiidal band hystersis methods) and simulation results are presented.

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공압 인공근육 구동장치의 선형화 모델 기반 궤적추적제어 (Trajectory Tracking Control of Pneumatic Artificial Muscle Driving Apparatus based on the Linearized Model)

  • 장지성;유원상
    • 동력기계공학회지
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    • 제10권3호
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    • pp.97-103
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    • 2006
  • In this study, a position trajectory tracking control algorithm is proposed for a pneumatic artificial muscle driving apparatus composed of a actuator which imitates the muscle of human, a position sensor and a control valve. The controller applied to the driving apparatus is composed of a state feedback controller and disturbance observer. The feedback controller which feeds back position, velocity and acceleration is derived from the linear model of pneumatic artificial muscle driving apparatus. The disturbance observer is designed to improve trajectory tracking performance and to reduce the effect of model discrepancy. The effectiveness of the designed controller is proved by experiments and the experimental results show that the pneumatic artificial muscle driving apparatus with the proposed control algorithm tracks given position reference inputs accurately.

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셋-프루닝 이진 검색 트리를 이용한 계층적 패킷 분류 알고리즘 (A Hierarchical Packet Classification Algorithm Using Set-Pruning Binary Search Tree)

  • 이수현;임혜숙
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제35권6호
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    • pp.482-496
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    • 2008
  • 인터넷 라우터에서의 패킷 분류는 들어오는 모든 패킷에 대하여 패킷이 입력되는 속도와 같은 속도로 수행되어야 하는데, 여러 헤더 필드에 대해 다차원 검색을 수행하여야 하므로, 라우터 설계에 있어 가장 어려운 문제중의 하나이다. 계층적 패킷 분류 구조는 하나의 필드 검색이 끝날 때마다 검색 영역이 현저하게 줄어듦으로 매우 효율적이다. 그러나 계층적 구조들은 빈 노드와 역추적이라는 두가지 문제를 내재하고 있다. 본 논문에서는 두가지 문제를 동시에 해결하는 새로운 계층적 패킷분류 구조를 제안한다. 역추적 문제는 셋-프루닝 기법을 이용하여 해결하였으며, 이진 검색트리를 적용하여 빈노드를 제거하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 메모리 요구량의 증가 없이 검색 성능을 현저히 향상시킴을 확인하였다. 또한 셋-프루닝에 있어 제한된 룰의 복사를 적용하는 최적화 기법을 제안한다.

세포막 추출과 역추적 알고리즘 기반의 HeLa 세포 이미지 자동 셀 카운팅 기법 (Automated Cell Counting Method for HeLa Cells Image based on Cell Membrane Extraction and Back-tracking Algorithm)

  • 경민영;박정호;김명구;신상모;이현빈
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권10호
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    • pp.1239-1246
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    • 2015
  • 셀 카운팅은 세포의 성장을 분석하는 방법으로써 생물학연구에서 가장 많이 사용된다. 최근까지도 다양한 자동 셀 카운팅 기법이 제안되고 있지만 암세포와 같이 분열 속도가 빠르고 군집하려는 성질을 갖는 세포들은 분리 및 검출이 쉽지 않아 세포 이미지 분석을 통하여 셀 카운팅의 신뢰도를 높이기가 어렵다. 본 논문에서는 암 연구의 연구재료로 매우 보편적으로 사용되는 HeLa 세포 이미지 분석을 이용한 자동 셀 카운팅 방법을 제시한다. 세포막 추출 기반의 세포 분할 알고리즘을 통하여 세포의 형태적 상황을 구분하고, 세포 간 경계가 희미한 세포군집 내의 세포 분할을 위하여 역추적 알고리즘을 사용함으로써 셀 카운팅 정확도를 높인다. 실험을 통하여 제안하는 세포 분할 알고리즘이 기존의 세포 분할 알고리즘에 비해 정확함을 입증하였고, 결과적으로 매우 높은 자동 셀 카운팅 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다.

Back Propagation 알고리즘을 이용한 산업용 로봇의 견실 제어 (Robust Control of Industrial Robot Based on Back Propagation Algorithm)

  • 윤주식;이희섭;윤대식;한성현
    • 한국공작기계학회:학술대회논문집
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    • 한국공작기계학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.253-257
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    • 2004
  • Neural networks are works are used in the framework of sensor based tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD(an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple back propagation networks one of which is selected according to which division(corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.

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