Robot position/force control has been a difficult task owing to the interaction between a robot and an environment with a rather high stiffness. In addition to the dynamic instability, the interaction causes the following problem : 1) chattering at steady-state, 2) dynamic coupling effect of robot, and 3) performance degradation due to a titled environment. To solve the problem, the Time Delay Control(TDC), which has been known to be quiet robust to plant uncertainties and disturbances, has been applied. In conjunction to TDC, the following three ideas were also used : 1) To reduce the amplitude of the chattering at the steady state, a novel scheme was adopted to enhance the resolution type solution of A/D conversion for the force sensor. 2) To reduce the dynamic coupling, a trajectory type position command was tried on a comparative basis to the step command, as well as a more accurate mass matrix was used instead of the constant mass matrix. 3) And finally to improve the performance in the tilted environment, force derivatives instead of position derivatives were used in the TDC law. Computer simulations and experiments resulted in obvious improvements on the quality of the hybrid control, thereby clearly demonstrating the effectiveness of TDC with the proposed ideas.
Scattering fields of two dimensional acoustic waves by a circular cylinder are investigated. The present numerical approach for the acoustic scattering problem has difficulties of numerical robustness, long-time stability and suitability of far-field boundary treatments. The time-dependent periodic acoustic source is used to analyze Interference patterns between incident waves and waves reflected by the cylinder. Characteristic boundary algorithms coupled with 4th order Modified-Flux-Approach ENO(essentially non-oscillatory) schemes are employed in generalized coordinates to examine the effect of the wane frequency on the interference patterns. Non-reflecting boundary conditions, which is crustal for accurate computations of aeroacoustic problems, are used not to contaminate scattering fields by reflected waves at the outer boundary. Computed scattering fields show the circumferential acoustic modes generated by interacting between acoustic sources and scattered waves. At a lower frequency, the wave passes almost straight through the cylinder without Interacting with circular cylinder. Simulation results are presented and compared with the analytic solution. Computed RMS-pressure distribution on the cylinder wall is good agreement with exact solution.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1927-1943
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2016
Jitterbug is a passive network covert timing channel supplying reliable stealthy transmission. It is also the basic manner of some improved covert timing channels designed for higher undetectability. The existing entropy-based detection scheme based on training sample binning may suffer from model mismatching, which results in detection performance deterioration. In this paper, a new detection method based on the feature of Jitterbug covert channel traffic is proposed. A fixed binning strategy without training samples is used to obtain bins distribution feature. Coefficient of variation (CV) is calculated for several sets of selected bins and the weighted mean is used to calculate the final CV value to distinguish Jitterbug from normal traffic. Furthermore, the timing window parameter of Jitterbug is estimated based on the detected traffic. Experimental results show that the proposed detection method can achieve high detection performance even with interference of network jitter, and the parameter estimation method can provide accurate values after accumulating plenty of detected samples.
Due to the time-dependent properties of materials, structures, and loads, accurate time-dependent effects analysis and precise construction controls are very significant for rational analysis and design and saving project cost. Elevation control is an important part of the time-dependent construction control in supertall structures. Since supertall structures have numerous floors, heavy loads, long construction times, demanding processes, and are typically located in the soft coastal soil areas, both the time-dependent features of superstructure and settlement are very obvious. By using the time-dependent coupling effect analysis method, this paper compares Shanghai Tower's vertical deformation calculation and elevation control scheme, considering foundation differential settlement. The results show that the foundation differential settlement cannot be ignored in vertical deformation calculations and elevation control for supertall structures. The impact of foundation differential settlement for elevation compensation and pre-adjustment length can be divided into direct and indirect effects. Meanwhile, in the engineering practice of elevation control for supertall structures, it is recommended to adopt the multi-level elevation control method with relative elevation control and design elevation control, without considering the overall settlement in the construction process.
Yu, Yong;Wang, Ziyuan;Xu, Dianguo;Zhou, Tao;Xu, Rong
Journal of Power Electronics
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제14권5호
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pp.967-979
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2014
This paper focuses on speed and current sensor fault detection and isolation (FDI) for induction motor (IM) drives. A new, accurate and high-efficiency FDI approach is proposed so that a system can continue operating with good performance even in the presence of speed sensor faults, current sensor faults or both. The proposed three paralleled adaptive observers are capable of current sensor fault detection and localization. By using observers, the rotor flux and rotor speed can be estimated which allows the system to run under the speed sensorless vector control mode when a speed sensor fault occurs. In order to detect speed sensor faults, a threshold-based scheme is proposed. To verify the feasibility and effectiveness of the proposed FDI strategy, experiments are carried out under different conditions based on a dSPACE DS1104 induction motor drive platform.
본 논문은 인지 무선(CR, Cognitive Radio) 네트워크에서 우선 사용자(Primary User)의 존재 유무를 2차 사용자(Secondary User)가 결정하기 위하여 협력 센싱을 사용하는 환경에서 스펙트럼 센싱의 감지 성능을 높이기 위해 강화 학습(Reinforce learning) 기반으로 최적의 인지 무선 사용자 선택하는 협력 센싱 방안을 제안한다. 협력 센싱을 통해 파악한 전역 센싱 결과와 인지 무선 사용자의 센싱 결과 간의 유사도에 따라 정확도가 높은 사용자를 파악한다. 이 정확도를 강화학습의 보상으로 사용하여 협력 센싱을 수행할수록 전역 결정과 일치하는 센싱 정보를 전송하는 사용자를 선택할 수 있다. 실험 결과 제안한 기법이 기존 협력 센싱 대비 향상된 스펙트럼 감지 성능을 보임을 확인할 수 있다.
Reliable detection of primary user activity increases the opportunity to access temporarily unused bands and prevents harmful interference to the primary system. By extracting a global decision from local sensing results, cooperative sensing achieves high reliability against multipath fading. For the effective combining of sensing results, which is generalized by a likelihood ratio test, the fusion center should learn some parameters, such as the probabilities of primary transmission, false alarm, and detection at the local sensors. During the training period in supervised learning, the on/off log of primary transmission serves as the output label of decision statistics from the local sensor. In this paper, we extend unsupervised learning techniques with an expectation maximization algorithm for cooperative spectrum sensing, which does not require an external primary transmission log. Local sensors report binary hard decisions to the fusion center and adjust their operating points to enhance learning performance. Increasing the number of sensors, the joint-expectation step makes a confident classification on the primary transmission as in the supervised learning. Thereby, the proposed scheme provides accurate parameter estimates and a fast convergence rate even in low signal-to-noise ratio regimes, where the primary signal is dominated by the noise at the local sensors.
The conventional fixed gain PI controller is very sensitive to step change of command speed, parameter variation and load disturbances. The precise speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive becomes a complex issue due to nonlinear coupling among its winding currents and the rotor speed as well as the nonlinear electromagnetic developed torque. Therefore, there exists a need to tune the PI controller parameters on-line to ensure optimum drive performance over a wide range of operating conditions. This paper is proposed artificial intelligent-PI(AIPI) controller of IPMSM drive using adaptive learning mechanism(ALM) and fuzzy neural network(FNN). The proposed controller is developed to ensure accurate speed control of IPMSM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The PI controller parameters are optimized by ALM-FNN at all possible operating condition in a closed loop vector control scheme. The validity of the proposed controller is verified by results at different dynamic operating conditions.
Arafa, Osama Mohamed;Abdallah, Mohamed Elsayed;Aziz, Ghada Ahmed Abdel
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권3호
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pp.1156-1165
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2018
This paper presents a detailed realization of direct torque controlled induction motor drive for elevator applications. The drive is controlled according to the well-known space vector modulated direct control scheme (SVM-DTC). As the elevator drives are usually equipped with speed sensors, flux estimation is carried out using a current model where two stator currents are measured and accurate instantaneous rotor speed measurement is used to overcome the need for measuring stator voltages. Speed profiling for a comfortable elevator ride and other supervisory control activities to provide smooth operation are also explained. The drive performance is examined and controllers' parameters are fine-tuned using MATLAB/SIMULINK. The blocks used for flux and torque estimation and control in the offline simulation are compiled for real-time using dSPACE Microlabox. The performance of the drive has been verified experimentally. The results show good performance under transient and steady state conditions.
For a large corpus of time-aligned data, HMM based approaches are most widely used for automatic segmentation, providing a consistent and accurate phone labeling scheme. There are two methods for training in HMM. Flat starting method has a property that human interference is minimized but it has low accuracy. Bootstrap method has a high accuracy, but it has a defect that manual segmentation is required In this paper, a new algorithm is proposed to minimize manual work and to improve the performance of automatic segmentation. At first phase, voiced, unvoiced and silence classification is performed for each speech data frame. At second phase, the phoneme sequence is aligned dynamically to the voiced/unvoiced/silence sequence according to the acoustic phonetic rules. Finally, using these segmented speech data as a bootstrap, phoneme model parameters based on HMM are trained. For the performance test, hand labeled ETRI speech DB was used. The experiment results showed that our algorithm achieved 10% improvement of segmentation accuracy within 20 ms tolerable error range. Especially for the unvoiced consonants, it showed 30% improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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