The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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제54권1호
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pp.8-14
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2005
This paper is proposed hybrid artificial intelligent(HAI) controller for speed control of surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive. The design of this algorithm based on HAI controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the HAI controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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pp.261-266
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2007
UMTS release 5 에서 소개된 HSDPA 를 위해 도입된 새로운 기술 Adaptive Modulation and Coding, Hybrid Automatic Repeal reQuest, Fast Packet Scheduling 에 대해 알아보고 여기서 key role 이 되는 Fast Packet Scheduling 알고리즘 가운데 대표적인 세 가지 Round Robin(RR), Promotional Fairness(PF), Maximum Channel Quality Index(Max CQI) 알고리즘의 성능을 시스템 수율과 공평성의 관점에서 분석해보았다. 시스템 수율에서는 Max CQI, PF. RR 알고리즘 순이었으며 공평성 측면에서는 RR, PF Max CQI 알고리즘 순으로 나타났다. 같은 시스템, 같은 망 구조 내에서라면 알고리즘을 최적화하여 QoS와 성능을 극대화할 수 있도록 지속적인 연구가 필요하다.
Mizushima, T.;Minami, M.;Mae, Y.;Sakamoto, Y.;Song, W.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.882-887
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2005
The paper describes Quasi-simultaneous recognition of plural targets and motion control of robot based on the recognition. The method searches for targets by model-based matching method using the hybrid GA, and the motion of the robot is generated based on the targets' positions on the image. The method is applied to a soccer robot, and targets are a ball, a goal, and an enemy in the experiment. The Experimental results show robustness and reliability of the proposed method.
Conventional adaptive speed estimators cannot avoid the influence of the non-linear inductance variation under the saturation conditions. Without speed sensors, it is difficult to identify the inductance variation using a reactive power mode because the model contains a term of the rotor speed. In this paper, we propose a novel speed estimator having hybrid architecture in order to estimate both the rotor speed and the inductance variation simultaneously when the motor flux is saturated. Proposed estimator consists of the error between the flux obtained from the stator voltage equation and the flux estimated from the rotor flux observer. Introducing a new correction term into the estimator increases the estimation ability of the conventional speed estimator even though the motor flux is saturated. The convergence of the speed estimation error is examined by simulation Furthermore, the experimental results show the validity of the proposed method.
The main idea of the proposed neuro-fuzzy system is conditional clustering whose main objective is to develop clusters preserving homogeneity of the clustered patterns with regard to their similarity in the input space as well as their respective values assumed in the output space. In the proposed neuro-fuzzy system, the structure identification is used with conditional fuzzy clustering, the parameter identification carried out by the hybrid learning scheme using back-propagation and total least squares.
In this paper we proposed a new fuzzy modeling method by Fuzzy Equalization(FE) based on probability theory. FE concerns a process of building membership function without learning using back-propagation of neural network. Therefore, we compare the proposed method with Adaptive Network-based Inference System based on hybrid learning. Finally, we will show better performance and its usefulness for a new fuzzy modeling to automobile mpg prediction.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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제34S권4호
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pp.50-56
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1997
In this paper, efficient quantization methods of line spectrum pairs (LSP) which has good performances and low complexity and memory are proosed for vocoder of mobile communication system. The adaptive quantization method utilizing the ordering property of LSP parameters is used in a scalar quantizer and a vector-scalar hybrid quantizer. The proposed scalar quantization algorithm needs 31 bits/frame to maintain the transparent quality of speech. The improved vector-scalar quantizer achieves an average spectral distortion of 1dB using 26 bits/frame. The proposed methods are evaluated in the channel errors and changed the predictor structure to maintain the robustness to channel errors.
An aerodynamic calculation in hover of KUH main rotor blade is performed using a three-dimensional unstructured hybrid mesh viscous flow solver. The flow solver utilizes a vertex-centered finite-volume scheme that is based on the Roe's flux-difference splitting with an implicit Jacobi/Gauss-Seidel time integration. The eddy viscosity are estimated by the Spalart-Allmaras one-equation turbulence model. A solution-adaptive mesh refinement technique is used for efficient capturing of the tip vortex. Calculations are performed at several operating conditions with varying collective pitch setting for KUH main rotor blade in hover. Good agreements are obtained between the present and other results using HOST and CAMRAD II in overall rotor performance. It is demonstrated that the present vertex-centered flow solver is an efficient and accurate tool for the assessment of rotor performance in hover.
In this paper, an efficient quantization method of line spectrum pairs(LSP) with cascaded structure of vector quantizer and scalar quantizer is proposed. First, input LSP parameters is vector-quantized using a codebook a with a moderate number of entries. In the second stage of quantization, the components of residual vector are individually quantized by the scalar quantizer. The utilization of ordering property of LSP parameters and the inclusion of interframe prediction improve the quantizer performance and remove the stability check routine after quantization procedure. The new vector-scalar hybrid quantizer using 26 bits/frame shows a transparent quality of speech that an average spectral distortion is 1 dB and the frame proportion with above 2 dB spectral distortion is less than 2%. The performances of proposed quantization method is evaluated in the transmission errors.
In this paper, compliant motion control of a manipualator in manipulator is proposed by using the self-tuning adaptive controller. Compliant motion is needed in order to applicated to complicated and accurate fields such as assembly operation in which several parts are matched. For a control method of compliant motion hybrid control is used so forces and position control are proposed selectively through a closed feedback loop. By contacting with environment, the uncertainties higher. Self-tuning controller which adapts to variable dynamic response is applied to compliant motion control in order to satisfy the desired operation. The applicability of the suggested algorithm was confined by simulation of the contour tracking task of four joint manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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