International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권2호
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pp.105-114
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2000
An output feedback control (OFC) is presented for a linear stochastic system with known disturbance and applied to a flexible spacecraft for the reduction of residual vibration while allowing the natural deflection during operation. By converting the tracking problem into regulator problem, the OFC minimizes the expected value of a guadratic objective function composing of error stats which always remain on the intersection of sliding hypersurfaces. For the numerical evaluation with a flexible spacecraft, a large slewing maneuver strategy is devised with a tracking model for nominal trajectory and start-cost-stop strategy for economical maneuver in conjunction with the input shaping technique. The performance and efficacy of the proposed control scheme are illustrated with the comparison of different maneuver strategies.
This paper presents a multirate state feedback control (MRSFC) method for systems sensitive to disturbance and noise based on the multirate estimator design using the current estimator. MRSFC updates the controller output slower than the measurement sampling frequency of system output by a lifting factor R=T$\sub$c//T$\sub$s/. The closed-loop MRSFC system is less sensitive to disturbance and noise due to filtering effect than the conventional single-rate control system. The multirate estimator gain is obtained from solving a conventional pole placement problem such that MRSFC has the same spectrum of eigenvalues in the s-plane as the single-rate control. We applied the proposed multirate state feedback controller to a galvanometer servo system. Simulation and experimental results show that settling and tracking performances are improved compared with a conventional single-rate pole placement control (PPC).
A disturbance rejection controller using eccentricity filtering and LQ control techniques is proposed to alleviate significantly the effect of roll eccentricity in multivariable cold-rolling processes. Fundamental problems such as process time delay inherent in exit thickness measurement and non-stationary characteristics of roll eccentricity signals can be overcome by the proposed control method. The filtered instantaneous estimate of roll eccentricity may be exploited to improve instantaneous estimate of the exit thickness variation based on roll force and roll gap mearsurements, and a feedforward compensator is augmented as a reference for a gaugemeter thickness estimator. And, LQ feedback controller is combined with eccentricity filter for the attenuation of the exit thickness variation due to the entry thickness variation. The simulation results show that eccentricity components have been significantly eliminated and simultaneously other distrubances also have been attenuated.
In this paper, a controller recognizing human gestures using EMG signal is shown. The tiny and band-type controller is developed for image training to excercise the specific area in the body, and uses a dry-type silver fiber electrode easy to be attached or detached itself to a skin. The captured EMG signals are converted to 10-bit digital values via amplification and frequency filtering processes within the controller, and are transmitted to the server by wireless. As the gesture recognition ratio using the proposed controller on biceps is up to 80%, we expect the practical potential of the controller is very promising.
Most existing space-time coding (STC) schemes have been developed for flat fading channels. To obtain antenna diversity gain, they rely on channel state information (CSI) required at the receiver through channel estimation techniques. This paper proposes a new decision feedback decoding scheme for Alamouti-based space-time block coding (STBC) transmission over time-selective fading channels. In wireless channels, time-selective fading effects arise mainly due to Doppler shift and carrier frequency offset, Modelling the time-selective fading channels as the first-order Gauss-Markov processes, we use recursive algorithms such as Kalman filtering, LMS and RLS algorithms for channel tracking. The proposed scheme consists of the symbol decoding stage and channel tracking algorithms. Computer simulations confirm that the proposed scheme shows the better performance and robustness to time-selectivity.
A particle filter is one of the most famous filters. The reason why the particle filter is widely used is that particle deals with the state estimation problem for not only linear models with Gaussian noise but also the non-linear models with non-Gaussian noise and it receives great attention from many engineering fields. In the point of view state estimator, particle filter is feedforward observer. According to the characteristic of dynamic system, the feedforward observer can estimate real state. However, the speed of convergence of feedforward observer between the actual state and the estimated state cannot be satisfied. Since the particle filter is a sort of feedforward observer, the convergence speed of particle filter is slow, and the particle filter cannot estimate actual state like particle collapse problem. In order to overcome the limitation of particle filter as a kind of feedfoward estimator, we propose a new particle filter which has feedback term, called particle filter with feedback. Our proposed method is analyzed theoretically and studied by computer simulation. Comparisons are made with other filtering mehod.
본 논문에서는 정보여과 시스템에서 웹 페이지를 수집하고 여과하는 과정과 사용자 프로파일을 학습하는 과정에 하이퍼링크 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 사용자가 원하는 웹 페이지를 추천하기 위해 사용자 프로파일을 하이퍼링크 정보를 이용해 만들고 사용자의 반응(feedback)에 따라 사용자 프로파일을 조정한다. 가중치 조정에 있어서 학습 효과를 높이기 위해 사용자가 반응을 보인 웹 페이지에서 출발해 링크로 연결된 모든 페이지에 대해 깊이에 따라 가중치를 조정하는 가중치 전파 알고리즘(Weight Propagation Algorithm)을 제안한다. 적은 사용자의 반응으로도 프로파일 내의 많은 페이지에 영향을 줄 수 있어 높은 학습 효과를 기대할 수 있다.
The objective of this paper is to survey and put in perspective the existing methods of dynamic filter development. This includes theories and practices for linear and nonlinear filters, multiple model filters, and data association methods for tracking in multitarget environment. The presentation of this paper is motivated by recent surge of interest in the area of designing feedback control systems with reduced number of sensors, detection and identification of abrupt changes, and multitarget tracking in clutter. It is hoped to be useful in view of the need to take a grasp of existing techniques before using them in practice and developing new techniques.
This work describes the modeling of cutting process for feedback control based on signal processing in end-milling. Here, cutting force is used to design control model by a variety of schemes which are moving average, ensemble average, peak value, root mean square and analog low-pass filtering. It is expected that each model offers its own peculiar advantage in following cutting force control.
본 연구에서는 정보원천 신뢰도 이론(source credibility theory)을 기반으로 비개인화된(non-personalized) 추천시스템의 일종인 평판시스템(reputation system)을 위한 평판 순위결정기법을 제안하고, 이러닝 콘텐츠 서비스에 적합한 평판시스템 모형을 제시하였다. 정보원천 신뢰도 요인 중 온라인 구전에 적합한 두 가지 요인(expertise, co-orientation)을 기반으로 사용자 평판정보를 암묵적으로 추출하는 기법을 제안하였다. 즉, 사용자의 과거 이러닝 콘텐츠 평가 정보로부터 사용자의 두 가지 신뢰도 요인을 자동적으로 추출하는 방법을 정의하고, 사용자중 높은 신뢰도를 가진 소수 평가자의 정보만을 가지고 전체 사용자의 콘텐츠 평판정보를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘텐츠 평판정보를 예측하는 단계에 있어, 정보원천 신뢰도 이론이 반영된 수정된 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 적용하였다. 한편, 다양한 평판기법들과의 성능 비교실험을 통해, 제안하는 평판시스템 모형이 명시적인 사용자 평판정보가 부족한 기업대 소비자간(B2C) 이러닝 콘텐츠 전자상거래 사이트에 적합함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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