This paper presents a scheme for continuous-time fuzzy modelling of nonlinear systems, based on the adjustment technique and the genetic algorithm technque. The fuzzy model is characterized by fuzzy "If-then" rules whcih represent locally linear input-output relations whose consequence part is defined as subsystem of a nonlinear system. To compute the final output and deal with the initialization and unmeasurable signal problems in on-line estimatio of the fuzzy model, a discrete-time model is obtaned. Then the parameters of both the premis and consequence of the fuzzy model are adjusted on-line by a genetic algorithm. A simulation work is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.ed method.
Differently from an existing analog control, because the digital control includes microprocessor basically, the digital control is enable to monitor internal parameters of DC-DC converter and to control output voltage remotely by communicating with a Windows based PC and also to monitor whether exact voltage is output or not. These things are impossible in an analog control. In this paper, a simple flyback converter is taken as a control target and is controlled by a microcontroller(TMS320F2812). This converter can make variable outputs 1.8V to 5V from 30V input voltage remotely in PC. Finally the response characteristics of a step reference voltage and in a steady state are experimented to verify the feasibility and the usefulness of this digital controlled converter.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.5
no.2
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pp.16-21
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2006
In this study, the analytic realization of chatter mechanism using radial basis neural network(RBNN) was introduced and compared with the conventional stability analysis. In this regard, the FFT and time series spectrum analysis was used as a criterion for the existence of chatter in end-milling force. The desired coded outputs of chatter was trained and finally converged to desired outputs. The output of the RBNN match well with the conventional desired stability lobe. Using this trained data, the stability boundary of the radial basis neural network was acquired using the contour plotting. As a result, the proposed stability lobe boundary using RBNN consists well with the conventional analytical boundary that is calculated in characteristic equation of transfer function in chatter dynamics. In this RBNN analysis, two input and three output parameters were used in this paper.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.80-87
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1998
This paper presents and online scheme for fuzzy modelling of nonlinear systems, based on the model adjustment technique and the genetic algorithm technique. The fuzzy model is characterized by fuzzy "if-then" rules which represent locally linear input-output relations whose consequence parts are defined as subsystems of a nonlinear sysem. The discrete-time model for each subsystem is obtained to deal with initalization and unmeasurable signal problems in online estimation and the final output of the fuzzy model is computed from the outputs of the discrete-time models. Then, the parameters of both the premise and consequence parts of the fuzzy model are adjusted by a genetic algorithm. A set of simulation works is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.ed method.
This paper presents an approach to building multi-input and single-output fuzzy models for nonlinear data-based systems. Such a model is composed of fuzzy rules, and its output is inferred by simplified reasoning. Optimal structure and membership parameters for a fuzzy model are automatically and simultaneously identified by GA(Genetic Algorithm). Numerical examples are provided to evaluate the feasibility of the proposed approach. Comparison shows that the suggested approach can produce a fuzzy model with higher accuracy and a smaller number of fuzzy rules than the ones achieved previously in other methods.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.5
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pp.201-206
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2015
A new electronically stopband tunable filter is proposed with three-input single-output using Operational Transconductance Amplifier (OTA) in this paper. The proposed filter provides band pass, low pass and high pass multifunctional responses. Centre frequency ($f_c$) and quality factor (Q) of the realized filters could independently tuned without disturbing each other. Various network sensitivity and non-ideal characteristic analysis are done to check the sensitivity and parasitic effect of different circuit parameters. The CMOS realization of filter is done with 1.8V-0.18um process parameters and HSPICE simulation results are presented to assert the presented theory.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.8
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pp.91-97
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2010
Micro-abrasive Jet Machining is one of the new technology which enables micro-scale machining on the surface of high brittle materials. In this technology it is very important to fabricate a mask that prevents excessive abrasives not to machine un-intend surface. Our previous work introduced the micro-stereolithography technology for the mask fabrication. And is good to not only planar material but also for non-planar materials. But the technology requires a 3 dimensional mask CAD model which is perfectly matched with the surface topology of parent material as an input. Therefore there is strong need to develop an automated modeling technology which produce adequate 3D mask CAD model in fast and simple way. This paper introduces a fast and simple mask modeling algorithm which represents geometry of models in voxel. Input of the modeling system is 2D pattern image, 3D CAD model of parent material and machining parameters for Micro-abrasive Jet Machining. And the output is CAD model of 3D mask which reflects machining parameters and geometry of the parent material. Finally the suggested algorithm is implemented as software and verified by some test cases.
Motivated by the dynamic output feedback passification results, point-to-point control laws for an elastic joint robot are presented when only the position measurements are available. The proposed method makes a parallel connection of the robot system and an input-dimensional linear system which obtains the effect of the desired differentiators. It is shown that the closed-loop nonlinear robot system can be rendered output strictly passive and the regulation of the system is achieved in the end. Robustness analysis is also given with regard to uncertainties on the robot parameters. Performance of the proposed control law is illustrated in the simulation studies of a manipulator with three revolute elastic joints.
Because the digital control includes microprocessor different from an analog control, the digital control enables to monitor internal parameters of DC-DC converter and to control output voltage remotely by communicating with a Window based PC and also to monitor whether exact voltage is output or not. These things are impossible in an analog control. In this paper, a simple buck converter controlled by DSP is implemented. This converter outputs 0V to 5V from 15V input voltage and is controlled by a PD algorithm using DSP(TMS320C31). Finally the response characteristics of a step reference voltage and a digital controlled converter are analyzed to verify the usefulness of this converter.
This paper presents a predictive control with H$_{\infty}$ suboptimal performance which is robust to disturbances and has a guaranteed stability. In order to derive the control law conveniently, state-space based approach, where the state variable is involved explicitly in the controller design and implementation is allowed. So an input-output model is converted to an equivalent observable canonical state-space form. The suggested control guarantees the norm bounded system output values from disturbances. A systematic way using the LMI method is presented to obtain appropriate parameters for Quadratic stability condition and optimization problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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