This paper is proposed hybrid artificial intelligent controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on fuzzy-neural network controller that is implemented using fuzzy control and neural network. The control performance of the hybrid artificial intelligent controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of experiment prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
In this paper, we develop anti-sway control in proposed techniques for an ATC system. The developed algorithm is to build the optimal path of container motion and to calculate an anti-collision path for collision avoidance in its movement to the finial coordinate. Moreover, in order to show the effectiveness in this research, we compared NNP PID controller to be tuning parameters of controller using NN with 2 DOF PID controller. The experimental results for an ATC simulator show that the proposed control scheme guarantees performances, trolley position, sway angle, and settling time in NNP PID controller than other controller. As a result, the application of NNP PID controller is analyzed to have robustness about disturbance which is wind of fixed pattern in the yard. Accordingly, the proposed algorithm in this study can be readily used for industrial applications
네트워크 및 소프트웨어 하부구조의 진보에 의해 이형의 컴퓨팅 자원 집합으로 구성된 환경에서 그리드 컴퓨팅 기술은 확산되고 있다. 그리드 컴퓨팅은 광대역으로 연결되어진 분산 컴퓨터들의 조정에 의한 사용을 요구한다. 그리드 컴퓨팅을 위한 다양한 시스템과 그리드 응용 서비스의 증가에 따라 그리드 운영환경은 네트워크 분리 및 노드 결함 등에 의해 높은 결함율을 가질 수 있다. 결함 검출은 그리드 응용 시스템의 강건성을 위해 시스템 설계 및 구현시의 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 낮은 네트워크 트래픽 환경에서 높은 신뢰성 정공을 위한 OGSA(Open Grid Service Architecture) 기반의 자원 결함 검출 서비스를 제안한다.
For a real-time quadruped robot running control, there are many important objectives to consider. In this paper, the running control architecture based on global states, which describe the cyclic target motion, and central pattern is proposed. The main goal of the controller is how the robot can have robustness to an unpredictable environment with reducing calculation burden to generate control inputs. Additional goal is construction of a single framework controller to avoid discontinuities during transition between multi-framework controllers and of a training-free controller. The global state dependent neuron network induces adaptation ability to an environment and makes the training-free controller. The central pattern based approach makes the controller have a single framework, and calculation burden is resolved by extracting dynamic equations from the control loop. In our approach, the model of the quadruped robot is designed using anatomical information of a cat, and simulated in 3D dynamic environment. The simulation results show the proposed single framework controller is robustly performed in an unpredictable sloped terrain without training.
In this paper, we propose a scheme to prolong the lifetime of the sensor network by reducing the power consumption of the sensor node. The proposed algorithm reduces the number of transmissions and sensing at the application layer. We combine the VIS scheme with the MSZ algorithm and call it as the SZM/VIS algorithm. The actual temperature data was collected using the sensor nodes to assess the performance of the proposed algorithm. The proposed algorithm was implemented through the programming and was evaluated under various setting values. Experimental results show that the SZM/VIS has a slightly improved transmission ratio than that of the MSZ while has the periodic transmission capability like as the MSZ. Also the SZM/VIS can significantly reduces the sensing ratio like that of the VIS. Our algorithm has the advantages of instantaneous, simplicity, small overhead and robustness. Our algorithm has just negligible side effects by controlling the parameter properly depending on the application types. The SZM/VIS algorithm will be able to be used effectively for the applications that need to be managed within a certain range of specific properties, such like crop management.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 MANET 환경에서 발생 할 수 있는 보안 요구사항을 도출하고, MANET을 구성하는 멤버 노드들의 협력적인 부분 인증서 관리 서비스에 의해 인증서 관리 및 멤버 노드들의 동적인 변화에 즉각적으로 적응할 수 있는 시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델을 통하여 MAMT환경에서 발생되는 부하 집중 문제를 해결하고, 클러스터 내에서 통신하고 있는 기존의 노드들이 새로운 노드의 유입에 영향을 받지 않고 능동적으로 인증 서비스를 수행 할 수 있도록 높은 확장성과, 보안 위협을 방지 할 수 있는 모델을 제안하도록 한다. 아울러 제안한 시스템을 시뮬레이션을 통해 안정성 및 효율성과 견고성을 평가해 보도록 한다
Conventionally in the industrial control, PlD controller has been used because of its robustness, and nonlinear characteristic of a system under control. Although the PlD controller produce suitable parameter of the each system and also variable of PlD controller should be changed according to environment, disturbance, load. In this paper, the convergence and learning accuracy of the back-propagation(BP) method in neural network are investigated by analyzing the reason for decelerating the convergence of BP method. and examining the rapid deceleration of the convergence when the learning is executed on the part of sigmoid activation function with the very small first derivative. The modified logistic activation function it proposed by defining the convergence factor based on the analysis and applied to the position and speed control of a DC-servo motor. This paper revealed for experimental, a neural network and a PD controller combined off-line system using developed the position and speed characteristics of a DC-servo motor.
유연 로봇 매니퓰레이터의 위치 제어 알고리즘에 대한 연구를 하였다. 제안하는 알고리즘은 신경회로망의 학습 알고리즘에 근거한 자동 구축 퍼지 적응 제어기(ACFAC : Automaitc Constructed Fuzzy Adaptive controller)에 기본으로 한다. 제안하는 시스템은 비지도 경쟁 학습 알고리즘을 사용하여 입력 변수의 멤버십 함수와 지도 Outstar 학습 알고리즘을 사용하여 출력 정보를 학습시킨다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 동력한 모델을 필요로 하지 않는다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 끝점이 원하는 궤적을 따라가도록 설계되었다. 이 제어기의 입력은 위치 오차, 위치 오차의 미분 값과 오차의 variation에 의해 결정된다. ACFAC의 우수서을 보여주기 우해서 PID 제어나 신경회로망 알고리즘을 사용한 결과와 비교를 하였다.
This paper proposes a robust adaptive fuzzy tracking control scheme for a nonholonomic mobile robot with external disturbances as well as parameter uncertainties in the robot kinematics, the robot dynamics, and the actuator dynamics. In modeling a mobile robot, the actuator dynamics is integrated with the robot kinematics and dynamics so that the actuator input voltages are the control inputs. The presented controller is designed based on a FBFN (Fuzzy Basis Function Network) to approximate an unknown nonlinear dynamic function with the uncertainties, and a robust adaptive input to overcome the uncertainties. When the controller is designed, the different parameters for two actuator models in the actuator dynamics are taken into account. The proposed control scheme does not require the kinematic and dynamic parameters of the robot and actuators accurately. It can also alleviate the input chattering and overcome the unknown friction force. The stability of the closed-loop control system including the kinematic control system is guaranteed by using the Lyapunov stability theory and the presented adaptive laws. The validity and robustness of the proposed control scheme are shown through a computer simulation.
본 논문에서는 동적으로 변화하는 제어 환경에 잘 대처하여 제어를 수행할 수 있는 면역 귀환 신경망 제어 시스템을 소개한다. 시스템 내외부의 제어 환경 변화를 병원체라 규정하고 이러한 변화들에 대처할 수 있는 제어 입력을 병원체에 대한 항체로 규정하여 제어를 수행한다. 항체는 이전의 제어 정보들을 이용하여 생성되며, 만일 시스템 안에 항체가 생성되지 않은 병원체가 침투할 경우 면역 시스템은 유전자 조작으로 새로운 항체를 생성한다. 이같은 면역제어 시스템을 로봇 매니퓰레이터에 적용하여 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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