The early diagnosis has an very important role in curing dementia. But there was not the effective method to diagnose it until now. In this paper we analyzed the EEG of Alzheimer's disease patients and normal groups by nonlinear methods. In the analysis we calculated the correlation dimensions $D_2$ and the largest Lyapunov exponent $L_1$. We found that patients with Alzheimer's disease have significantly lower $D_2$ and TEX>$L_1$ than normal groups. It means that brains injured by Alzheimer's disease have electrophysiological inactive elements and have decreased chaotic behaviour. We propose the nonlinear analysis of the EEG as a useful tool for the early diagnosis of Alzheimer's disease.
This paper introduces a sway suppression control for container cranes with unknown payloads and sway rates. With no priori knowledge concerning the magnitude of payload mass and sway rate, the proposed control maintains superior sway suppressing and trolley positioning against external disturbances. The proposed scheme combines a second order sliding mode control and an adaptive control to cope with unknown payloads. A second order sliding mode control without feedback of the sway rate is first designed, which is based on a class of feedback linearization methods for stabilization of the under-actuated sway dynamics of the container. Under applicable restrictions of the magnitude of payload inertia and sway rate, a linear regression model is obtained, and an adaptive control with a payload estimator is then designed, which is based on Lyapunov stability methods for the fast attenuation of trolley oscillations in the vicinity of the target position. The asymptotic stability of the overall closed-loop system is assured irrespective of variations of rope length. Simulation are shown in the existence of initial sway and external wind disturbances.
In this paper, we consider the sway suppression control problem for container cranes with the frictions between the trolley and the rail. If the friction effects in the system can be modelled, there is an improved potential to design controllers that can cancel the effects. The proposed control improves the trolley positioning and sway suppressing against various frictions. The proposed synthesis combines a variable structure control and the adaptive control to cope with various frictions including the unknown constants. First, the variable structure control with the simple switching action is designed, which is based on a class of feedback lineariztion methods for the fast stabilization of the under-actuated sway dynamics of container. Second, the adaptive control with a parameter estimation is designed, which is based on Lyapunov stability methods for suppressing the oscillation of the trolley travelling, especially due to Coulomb friction in the vicinity of the target position. The asymptotic stability of the overall closed-loop system is assured irrespective of variations of rope length. Simulation are shown under initial sway, external wind disturbances, and various frictions.
This paper introduces an adaptive anti-sway tracking control algorithm for container cranes with unknown payloads and friction between the trolley and the rail. If the friction effects in the system can be modeled, there is an improved potential to design controllers that can cancel these effects. The proposed control improves the sway suppressing and the positioning capabilities of the trolley and hoisting against uncertain payload and friction. The variable structure controls are first designed based on a class of feedback linearization methods for the stabilization of the under-actuated sway dynamics. The adaptation mechanism are then designed with parameter estimation of unknown payload and friction compensation for the trolley and hoisting, based on Lyapunov stability methods for the accurate positioning and fast attenuation of trolley oscillation due to frictions in the vicinity of the target position. The asymptotic stability of the overall closed-loop system is assured irrespective of variations of rope length. Simulations are shown under various frictions and external winds in the case of no priori information of payload mass.
Objectives: Load carrying tasks are recognized as one of the primary occupational factors leading to slip and fall injuries. Nevertheless, the mechanisms associated with load carrying and walking stability remain illusive. The objective of the current study was to apply local dynamic stability measure in walking while carrying a load, and to investigate the possible adaptive gait stability changes. Methods: Current study involved 25 young adults in a biomechanics research laboratory. One tri-axial accelerometer was used to measure three-dimensional low back acceleration during continuous treadmill walking. Local dynamic stability was quantified by the maximum Lyapunov exponent (maxLE) from a nonlinear dynamics approach. Results: Long term maxLE was found to be significant higher under load condition than no-load condition in all three reference axes, indicating the declined local dynamic stability associated with load carrying. Conclusion: Current study confirmed the sensitivity of local dynamic stability measure in load carrying situation. It was concluded that load carrying tasks were associated with declined local dynamic stability, which may result in increased risk of fall accident. This finding has implications in preventing fall accidents associated with occupational load carrying.
This paper addresses two interrelated problems concerning the tracking control of pod propulsion unmanned surface vessel (USV), namely, the modeling of pod propulsion USV, and tracking controller design. First, based on MMG modeling theory, the model of pod propulsion USV is derived. Furthermore, a practical adaptive neural tracking controller is proposed by backstepping technique, neural network approximation and adaptive method. Meanwhile, unlike some existing tracking methods for surface vessel whose control algorithms suffer from "explosion of complexity", a novel neural shunting model is introduced to solve the problem. Using a Lyapunov functional, it is proven that all error signals in the system are uniformly ultimately bounded. The advantages of the paper are that first, the underactuated characteristic of pod propulsion USV is proved; second, the neural shunting model is used to solve the problem of "explosion of complexity", and this is a combination of knowledge in the field of biology and engineering; third, the developed controller is able to capture the uncertainties without the exact information of hydrodynamic damping structure and the sea disturbances. Numerical examples have been given to illustrate the performance and effectiveness of the proposed scheme.
The analytical approach for stability and response of iced conductor under uniform wind or turbulent wind is presented in this study. A nonlinear dynamic model is established to describe the motion of iced conductor galloping. In the case of uniform wind, the stability condition is derived by analyzing the eigenvalue associated with linearized matrix; The first order and second order approximation of galloping amplitude are obtained using multi-scale method. However, real wind has random characteristics essentially. To accurately evaluate the performance of the galloping iced conductor, turbulence wind should be described by random processes. In the case of turbulence wind, the Lyapunov exponent is conducted to judge the stability condition; The probability density of displacement is obtained by using the path integral method to predict galloping amplitude. An example is proposed to verify the effectiveness of the previous methods. It is shown that the fluctuating component of wind has little influence on the stability of iced conductor, but it can increase galloping amplitude. The analytical results on stability and response are also verified by numerical time stepping method.
Long steel stay cables, which are mainly used in cable-stayed bridges, are easy to vibrate because of their low inherent damping characteristics. A lot of methods for vibration reduction of stay cables have been developed, and several techniques of them have been implemented to real structures, though each has its limitations. Recently, it was reported that smart (i.e. semi-active) dampers can potentially achieve performance levels nearly the same as comparable active devices with few of the detractions. Some numerical and experimental studies on the application of smart damping systems employing an MR fluid damper, which is one of the most promising smart dampers, to a stay cable were carried out; however, most of the previous studies considered only one specific control algorithm in which they are interested. In this study, the performance verification of MR fluid damper-based smart damping systems for mitigating vibration of stay cables by considering the four commonly used semi-active control algorithms, such as the control algorithm based on Lyapunov stability theory, the maximum energy dissipation algorithm, the modulated homogeneous friction algorithm and the clipped-optimal control algorithm, is systematically carried out to find the most appropriate control strategy for the cable-damper system.
The self-excited vibrations of airfoil is related to the classical flutter problems, and it has been studied as a system with linear stiffness and small damping. However, since the actual aircraft wing and the many mechanical elements of airfoil type have various design variables and parameters, some of these could have strong nonlinearities, and the nonlinearities could be unexpectedly strong as the parameters vary. This abrupt chaotic behavior undergoes ordered routes, and the behaviors after these routes are uncontrollable and unexpectable since it is extremely sensitive to initial conditions. In order to study the chaotic behavior of the system, three parameters are considered, i.e., free-stream velocity, elastic distance and zero-lift angle. If the chaotic parameter region can be identified from the mathematically modeled nonlinear differential equation system, the designs which avoid chaotic regions could be suggested. In this study, by using recently developed dynamically system methods, and chaotic regions on the parameter plane will be found and the safe design variables will be suggested.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권1호
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pp.93-99
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2003
One of the methods to simplify the design process for a fuzzy logic controller (FLC) is to reduce the number of variables representing the rule antecedent. This in turn decreases the number of control rules, membership functions, and scaling factors. For this purpose, we designed a single-input FLC that uses a sole fuzzy input variable. However, it is still deficient in the capability of adapting some varying operating conditions although it provides a simple method for the design of FLC's. We here design two simple-structured adaptive fuzzy logic controllers (SAFLC's) using the concept of the single-input FLC. Linguistic fuzzy control rules are directly incorporated into the controller by a fuzzy basis function. Thus some parameters of the membership functions characterizing the linguistic terms of the fuzzy control rules can be adjusted by an adaptive law. In our controllers, center values of fuzzy sets are directly adjusted by an adaptive law. Two SAFLC's are designed. One of them uses a Hurwitz error dynamics and the other a switching function of the sliding mode control (SMC). We also prove that 1) their closed-loop systems are globally stable in the sense that all signals involved are bounded and 2) their tracking errors converge to zero asymptotically. We perform computer simulations using a nonlinear plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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