Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
/
v.41
no.3
/
pp.39-46
/
2004
This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network(FNN) controller for the speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive. The design of this algorithm based on FNN controller that is implemented by 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 among 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 adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strongly high performance and robustness in parameter variation, steady-state accuracy and transient response.
This paper presents a price-based quality-of-service (QoS) control framework for two-class network services, in which circuit-switched and packet-switched services are defined as "premium service class" and "best-effort service class," respectively. Given the service model, a customer may decide to use the other class as a perfect or an imperfect substitute when he or she perceives the higher utility of the class. Given the framework, fixed-point problems are solved numerically to investigate how static pricing can be used to control the demand and the QoS of each class. The rationale behind this is as follows: For a network service provider to determine the optimal prices that maximize its total revenue, the interactions between the QoS-dependent demand and the demand-dependent QoS should be thoroughly analyzed. To test the robustness of the proposed model, simulations were performed with gradually increasing customer demands or network workloads. The simulation results show that even with substantial demands or workloads, self-adjustment mechanism of the model works and it is feasible to obtain fixed points in equilibrium. This paper also presents a numerical example of guaranteeing the QoS statistically in the short term-that is, through the implementation of pricing strategies.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.10
no.8
/
pp.1993-1997
/
2009
Robust control for DC servo motor is needed according to the highest precision of industrial automation. However, when a motor control system with PID controller has an effect of load disturbance, it is very difficult to guarantee the robustness of control system. As a compensation method solving this problem, in this paper, PID-neural network hybrid control method for motor control system is presented. The output of neural network controller is determined by error and rate of error change occurring in load disturbance. The robust control of DC servo motor using neural network controller is demonstrated by computer simulation.
Park, Hong-Won;An, Gyu-Yeong;Song, Jin-Yeong;Nam, Sang-Won
Proceedings of the KIEE Conference
/
2003.11c
/
pp.882-885
/
2003
In this paper, nonlinear echo cancellation using a correlation LMS (CLMS) algorithm is proposed to cancel the undesired nonlinear echo signals generated in the hybrid system of the telephone network. In the telephone network, the echo signals may result the degradation of the network performance. Furthermore, digital to analog converter (DAC) and analog to digital converter (ADC) may be the source of the nonlinear distortion in the hybrid system. The adaptive filtering technique based on the nonlinear Volterra filter has been the general technique to cancel such a nonlinear echo signals in the telephone network. But in the presence of the double-talk situation, the error signal for tap adaptations will be greatly larger, and the near-end signal can cause any fluctuation of tap coefficients, and they may diverge greatly. To solve a such problem, the correlation LMS (CLMS) algorithm can be applied as the nonlinear adaptive echo cancellation algorithm. The CLMS algorithm utilizes the fact that the far-end signal is not correlated with a near-end signal. Accordingly, the residual error for the tap adaptation is relatively small, when compared to that of the conventional normalized LMS algorithm. To demonstrate the performance of the proposed algorithm, the DAC of hybrid system of the telephone network is considered. The simulation results show that the proposed algorithm can cancel the nonlinear echo signals effectively and show robustness under the double-talk situations.
Two-phase flow may almost exist in every branch of the energy industry. For the corresponding engineering design, it is very essential and crucial to monitor flow patterns and their transitions accurately. With the high-speed development and success of deep learning based on convolutional neural network (CNN), the study of flow pattern identification recently almost focused on this methodology. Additionally, the photographing technique has attractive implementation features as well, since it is normally considerably less expensive than other techniques. The development of such a two-phase flow pattern online monitoring system is the objective of this work, which seldom studied before. The ongoing preliminary engineering design (including hardware and software) of the system are introduced. The flow pattern identification method based on CNNs and transfer learning was discussed in detail. Several potential CNN candidates such as ALexNet, VggNet16 and ResNets were introduced and compared with each other based on a flow pattern dataset. According to the results, ResNet50 is the most promising CNN network for the system owing to its high precision, fast classification and strong robustness. This work can be a reference for the online monitoring system design in the energy system.
This paper presents a comprehensive scheme for assessing the importance of multiple microgrids (MGs) network that includes distributed energy resources (DERs), renewable energy systems (RESs), and energy storage system (ESS) facilities. Due to the uncertainty of severe weather, large-scale cascading failures are inevitable in energy networks. making the assessment of the structural vulnerability of the energy network an attractive research theme. This attention has led to the identification of the importance of measuring energy nodes. In multiple MG networks, the energy nodes are regarded as one MG. This paper presents a modified PageRank algorithm to assess the importance of MGs that include multiple DERs and ESS. With the importance rank order list of the multiple MG networks, the core MG (or node) of power production and consumption can be identified. Identifying such an MG is useful in preventing cascading failures by distributing the concentration on the core node, while increasing the effective link connection of the energy flow and energy trade. This scheme can be applied to identify the most profitable MG in the energy trade market so that the deployment operation of the MG connection can be decided to increase the effectiveness of energy usages. By identifying the important MG nodes in the network, it can help improve the resilience and robustness of the power grid system against large-scale cascading failures and other unexpected events. The proposed algorithm can point out which MG node is important in the MGs power grid network and thus, it could prevent the cascading failure by distributing the important MG node's role to other MG nodes.
Conventional Monte Carlo simulation-based methods for seismic risk assessment of water networks often require excessive computational time costs due to the hydraulic analysis. In this study, an Artificial Neural Network-based surrogate model was proposed to efficiently evaluate the flow-based system reliability of water distribution networks. The surrogate model was constructed with appropriate training parameters through trial-and-error procedures. Furthermore, a deep neural network with hidden layers and neurons was composed for the high-dimensional network. For network training, the input of the neural network was defined as the damage states of the k-dimensional network facilities, and the output was defined as the network system performance. To generate training data, random sampling was performed between earthquake magnitudes of 5.0 and 7.5, and hydraulic analyses were conducted to evaluate network performance. For a hydraulic simulation, EPANET-based MATLAB code was developed, and a pressure-driven analysis approach was adopted to represent an unsteady-state network. To demonstrate the constructed surrogate model, the actual water distribution network of A-city, South Korea, was adopted, and the network map was reconstructed from the geographic information system data. The surrogate model was able to predict network performance within a 3% relative error at trained epicenters in drastically reduced time. In addition, the accuracy of the surrogate model was estimated to within 3% relative error (5% for network performance lower than 0.2) at different epicenters to verify the robustness of the epicenter location. Therefore, it is concluded that ANN-based surrogate model can be utilized as an alternative model for efficient seismic risk assessment to within 5% of relative error.
End-to-end congestion control mechanism have been critical to the robustness and stability of the Internet. Most of today's Internet traffic is TCP, and we expect this to remain so in the future. TCP/IP is the intermediate transport layer candidate for today's applications. TCP uses an adaptive window-based flow control. The congestion avoidance and control algorithms deployed by TCP aims at using the available network bandwidth. This paper compares different congestion control policies, and proposes the new design mechanism for future public networks
In this paper, we Proposed the inverted pendulum control method using single neuron neural network that have weights as PID parameters. The proposed method has three inputs(proportion, integration, differentiation term of the error), and uses weights as P, I, D parameters. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we experimented on the rotary inverted pendulum with load effect disturbance. The results showed the effectiveness and robustness of the proposed pendulum controller.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.14
no.1
/
pp.67-74
/
2003
Median regression analysis has robustness properties which make it an attractive alternative to regression based on the mean. Support vector machine (SVM) is used widely in real-world regression tasks. In this paper, we propose a new SV median regression based on check function. And we illustrate how this proposed SVM performs and compare this with the SVM based on absolute deviation loss function.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.