In this paper, we design the Multi-FNN(Fuzzy-Neural Networks) using HCM Method. The proposed Multi-FNN uses simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rules. Also, We use HCM(Hard C-Means) method of clustering technique for improvement of output performance from pre-processing of input data. The parameters such as apexes of membership function, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. We use the training and testing data set to obtain a balance between the approximation and the generalization of our model. Several numerical examples are used to evaluate the performance of the our model. From the results, we can obtain higher accuracy and feasibility than any other works presented previously.
In this paper, we consider a problem to estimate process parameters using input-output data collected from the process operating in closed-loop control system. When orders and delay-time of the process are known correctly, under some conditions of identifying experiments, it is reported that accurate identification results can be obtained by applying prediction error method. To get accurate estimates, it is necessary to know orders and delay-time of the process. It is difficult to determine them in closed-loop identification, because ill-condition for identification are easily caused by selection of unsuitable order or delay time. Furthermore, the procedures to select orders and delay-time in open-loop identification aren't always available in closed-loop identification. The purpose of this paper is to determine a delay-time under suitable assumption that order of the process are known as the first step.
The voltage variation problem at the point of common coupling (PCC) in a grid-connected wind turbine is investigated. The voltage variation problem is one of the most frequent power quality issues for the grid connection of large amounts of input power in a weak grid. Through the simplified modeling of the wind turbine and power network, the magnitude of PCC voltage variation is calculated by using the equivalent circuit parameters and output power of the wind turbine. The required amount of reactive power that can compensate the voltage variation is also presented analytically by using the vector diagram method. The proposed calculation and compensation method of the PCC voltage variation is verified by computer simulations and experiments.
This paper describes the design of a NUC(Non-uniformity Correction) module in MSC(Multispectral Camera) which will be a payload on KOMPSAT. This module is required inside a system with data compression module like MSC to minimize the loss of imagery due to non-uniform characteristics between CCD pixels when the imagery is received and processed on a ground station. It comprises Hotlink input/output for imagery data, RS-422 interface with main controller in MSC, a number of SRAMS for storing imagery data and parameters, FPGA controllers which control the entire NUC module under the control of main controller, etc. It inputs 8-channel imagery pixel data which consist of 2-channel MS(Multispectral) band and ...
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.2
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pp.123-130
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1999
In discrete-time controlled system, sampling time is one of the critical parameters for control performance. It is useful to employ different sampling rates into the system considering the feasibility of measuring system or actuating system. The systems with the different sampling rates in their input and output channels are named multirate system. Even though the original continuous-time system is time-invariant, it is realized as time-varying state equation depending on multirate sampling mechanism. By means of the augmentation of the inputs and the outputs over one period, the time-varying system equation can be constructed into the time-invariant equation. The two multirate formulations have some trade-offs in the simplicity to construct the controller, the control performance. It is good issue to determine the suitable formulation in consideration of performance of them. In this paper, the two categories of multirate formulations will be compared in terms of the linear quadratic (LQ) cost function. The results are used to select the multirate formulation and the sampling rates suitable to the desired control performance.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.4
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pp.105-110
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1998
In this study, statistical and neural network methods were used to recognize the cutting tool states. This system employed the tool dynamometer and cutting force signals which are processed from the tool dynamometer sensor using linear discriminent function. To learn the necessary input/output mapping for turning operation diagnosis, the weights and thresholds of the neural network were adjusted according to the error back propagation method during off-line training. The cutting conditions, cutting force ratios and statistical values(standard deviation, coefficient of variation) attained from the cutting force signals were used as the inputs to the neural network. Through the suggested neural network a cutting tool states may be successfully diagnosed.
Time Delay Controller(TDC) is a model following controller which uses input and output values and state variables to estimate additional quantity of dynamics due to external disturbances and/or model parameters variation at some past instant. TDC is very robust against parametric uncertainty whil it is not robust against unmodeled dynamics even showing instability. To solve this problem a stability anlysis is performed and a compensation technique using reduced order observer, Anti-Filtering Compensator(AFC), is proposed for a case in which the high order kinown dynamics is deliberately ignored. If the ignored dynamics causes instability of the TDC control system, AFC is shown to be indispensible fot a stable implementation of TDC.
In this paper, a methodology for designing a controller based on inverse dynamics for speed control of DC motors is presented. The proposed controller consists of a prefilter, the inverse dynamic model of a system and a fuzzy logic controller. The prefilter prevents high frequency effects from the inverse dynamic model. The model of the system is characterized by a nonlinear equation with coulomb friction. The fuzzy logic controller regulates the error between the set-point and the system output which may be caused by disturbances and it simultaneously traces the change o( the reference input. The parameters of the model are estimated by a genetic a]gorithm. An experimental work on a DC motor system is carried out to illustrate the performance of the proposed controller
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.10
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pp.180-192
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1998
This paper introduces a new self-organizing fuzzy logic controller (SOFLC) for precision contour machining in the presence of large disturbances which adjusts both input and output membership functions simultaneously. The parameters of the proposed controller are self-tuned in real-time according to a continuous measurement of the performance of the controller itself and estimated disturbance values. The proposed controller as well as a conventional fuzzy logic controller and a PID controller were simulated and implemented on a 3-axis milling machine in contour milling. Both the simulations and experiments show that the self-organizing fuzzy logic controller has superior performance in terms of contour tracking accuracy compared with the other two controllers.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.10a
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pp.101-108
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2001
In the previous study, an improved QRD (QR Decomposition)-ILS(Iterative Least-Squares) method is proposed to estimate the structural parameters at the element level using response data alone without using any information of excitation measurements for the assessment of local damages and deterioration in complex and large structural systems. But for a complex and large structural system, where response measurement at every dynamic degree of freedom(DDOF) is not possible, the absence of some observation points of responses and its effect on the proposed SI method must be studied In the paper, a QRD-ILS technique that utilizes the known intact stiffness information estimated based on the visual inspection, field measurements and/or NDT tests is proposed to identify local damages of fracture critical members using measured responses only at limited DDOFs. A numerical example is used to illustrate the application of this technique. The results indicate that the proposed SI technique is very simple but efficient, since no input information are required with only limited observations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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