In this paper, a DLC method is proposed for linear feedback systems to improve the tracking performance when the task of the system is repetitive. DLC can generate the desired control input directly from the previously learned control inputs corresponding to other output trajectories. It is assumed that all the desired output functions considered in this paper have some relations called proportionality and it is shown by mathematical analysis that DLC can be utilized to generate additional control efforts for the perfect tracking. To show the validity and tracking performance of the proposed method, some simulations are performed for the tracking control of a linear system with a PI controller.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.11
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pp.1819-1826
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1997
Direct-drive robots are suitable to the position and force control with high accuracy, but it is difficult to design a controller because of the system's nonlinearity and link-interactions. This paper is concerned with the study of the force control of direct-drive robots. The proposed algorithm consists of feedback controllers and a neural network. After the completion of learning, the output of feedback controller is nearly equal to zero, and the neural network controller plays an important role in the control system. Therefore, the optimum retuning of parameters of feedback controllers is unnecessary. In other words, the proposed algorithm does not require any knowledge of the controlled system in advance. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated by the experiment on the force control of the parallelogram link-type direct-drive robot.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.12
no.2
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pp.108-114
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1998
In this paper a second-order iterative learning control algorithm with feedback is proposed for use in real equipment systems requiring accurate and robust control. The convergence condition of the proposed algorithm is provided, and a simulation result is given to show the effectiveness of the proposed algorithm. It is shown that, by adding a feedback term in learning control algorithm, convergence speed, robustness to disturbances or system parameter variations can be improved.proved.
This study aims to investigate the different opinions about feedback given to high level Middle School students about their writing.18 students in the Gifted Program participated in the study. They were divided into three groups through their presurvey answers according to their language learning opportunities and genders. Students language self-assessment was compared with achievement as well. Three times of students' written work were collected. They then received feedback from the teacher and their two peers respectively. With the teachers' and peers' feedback, they completed their final draft. The study then examines how much the students take feedback practically from the different feedback givers. Examples of formative and corrective feedback were arranged to find out the differences in the students practice when giving and taking feedback. These Gifted class students showed that they didn't care much about who gave them the feedback, instead they cared more about how much language competence they presumed the feedback giver had. Implications of the findings are discussed and future study is suggested.
In this paper a neural network controller called "Feedback-State Learning" for control of the attitude of a wheeled inverted pendulum is presented. For the controller the design of a stable feedback controller is necessary, so the LQR is used for the feedback controller because the LQR has good performance on controlling nonlinear systems. And the neural networks are used for a feed forward controller. The designed controller is applied to the stabilization of a wheeled inverted pendulum. Because of its nonlinear characteristics such as friction and parameter variations in the linearization, the wheeled inverted pendulum is used for demonstration of the effectiveness of the proposed controller.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.21
no.4
s.54
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pp.133-152
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2004
As the Internet facilitates the rapid increase of information availability, the study on SDI service that provides users with relevant document in a timely manner has been developed. However, the practical use of this service has been low. This thesis aims at analyzing the reasons for this and developing relevance feedback based SDI system to improve the performance of the existing SDI system. Experimental systems that are developed for this study are SDI system based on users' minimum intervention feedback, SDI system based on perfect automation feedback, and SDI system based on users' maximum intervention feedback. The fourth system that utilizes the traditional SDI system is also studied to evaluate the level of performance improvement of the newly developed three types of SDI system. As a result of this study, SDI system based on users' maximum intervention feedback showed greatest performance improvement. The next performance improvement happened in order of SDI system based on perfect automation feedback, SDI system based on users' minimum intervention feedback, and the traditional SDI system. Feedback based systems showed greater performance improvement as they went through more feedback processes.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.5
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pp.602-608
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2011
In this study, a method of designing a neurointerface using neural network (NN) is proposed for controlling nonholonomic mobile robots. According to the concept of virtual master-slave robots, in particular, a partially stable inverse dynamic model of the master robot is acquired online through the NN by applying a feedback-error learning method, in which the feedback controller is assumed to be based on a PD compensator for such a nonholonomic robot. The NN for the online feedback-error learning can composed that the input layer consists of six units for the inputs $x_i$, i=1~6, the hidden layer consists of two hidden units for hidden outputs $o_j$, j=1~2, and the output layer consists of two units for the outputs ${\tau}_k$, k=1~2. A tracking control problem is demonstrated by some simulations for a nonholonomic mobile robot with two-independent driving wheels. The initial q value was set to [0, 5, ${\pi}$].
In this paper, we study the effect of writing activity as mathematical communication on the students's mathematics achievement, learning attitude, and mathematical tendency. For this purpose, we construct a experimental class and then analyze the students' change in those aspects after applying three-divided-note writing activity and colleague feedback on their works those students are in the experimental class. As a result of the experiment, we find that three-divided-note writing activity and colleague feedback made some significant changes on the students achievement in mathematics, learning attitude, but does not affect on mathematical tendency. We also offer some suggestions for further research. Firstly, the mathematical communication ability must be stressed in mathematics education. For this purpose, we need to develop the teaching and the evaluation method to use not only writing but also reading, speaking, and listening skills so that many teachers can apply this method easily to their classes. Second, we need to fix some realistic problems such as fair evaluation , the numbers of students per class, the numbers of lesson, and too much extra-work, and so on. Thirdly, we suggest to explore some methods for extending three- divided-note writing activity to evaluate mathematical essay and to study educational effects of colleague feedback on mathematics performance assessment.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.10
no.4
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pp.125-133
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2007
Many researches have tried to introduce affective computing for Human-Computer Interaction (HCI). In the affective aspect, emotional memories significantly affect on people's cognitive processing activities. In this paper, to observe the effect of affective feedback for emotional state of learners in an e-learning environment, selected emotional feedback messages and delivery method are integrated into an e-learning system. Self reporting button for recognizing learner's emotional state are used for detecting learner's emotional states and the test results show that providing affective feedback to learner has positive effects in e-learning environment in terms of learner's academic achievements.
Purpose: This study examined the influence of visuomotor congruency on learning a relative phase relationship between a single joint movement and an external signal. Methods: Participants (N=5) were required to rhythmically coordinate elbow flexion-extension movements with a continuous sinusoidal wave (0.375 Hz) at a $90^{\circ}$ relative phase relationship. The congruent group was provided online feedback in which the elbow angle decreased (corresponding to elbow flexion) as the angle trajectory was movingup, and vice versa. The incongruent group was provided online feedback in which the elbow angle decreased as the angle trajectory was moving down, and vice versa. There were two practice sessions (day 1 and 2) and each session consisted of 6 trials per block (5 blocks per session). Retention tests were performed 24 hours after session 2, and only the external sinusoidal wave was provided. Repeated ANOVAs were used for statistical analysis. Results: During practice, the congruent group was significantly less variable than the incongruent group. Phase variability in the incongruent group did not significantly change across blocks, while variability decreased significantly in the congruent group. In retention, the congruent group produced the required $90^{\circ}$ relative phase pattern with significantly less phase variability than the incongruent group. Conclusions: Congruent visual feedback facilitates learning. Moreover, the deprivation of online feedback does not affect the congruent group but does affect the incongruent group in retention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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