In this study, we propose a neuro-genetic controller combined with a linear controller in parallel to improve the tracking performance of the Line of Sight(LOS) stabilization system and reject the effect of disturbances. A Genetic Algorithm(GA) is used to optimize weights of the neuro-genetic controller since this algorithm can search a global minimum without derivatives or other auxiliary knowledge. The LOS system is very complex and has limited measurable output data. Under these specific circumstances GA solves many problems that other training methods have. Computer simulation results show that the, proposed controller makes better tracking response and rejection of disturbance than a linear controller.
Management of mechanical ventilation is essential for patients with neuro-critical illnesses who may also have impairment of airways, lungs, respiratory muscles, and respiratory drive. However, balancing the approach to mechanical ventilation in the intensive care unit (ICU) with the need to prevent additional lung and brain injury, is challenging to intensivists. Lung protective ventilation strategies should be modified and applied to neuro-critically ill patients to maintain normocapnia and proper positive end expiratory pressure in the setting of neurological closed monitoring. Understanding the various parameters and graphic waveforms of the mechanical ventilator can provide information about the respiratory target, including appropriate tidal volume, airway pressure, and synchrony between patient and ventilator, especially in patients with neurological dysfunction due to irregularity of spontaneous respiration. Several types of asynchrony occur during mechanical ventilation, including trigger, flow, and termination asynchrony. This review aims to present the basic interpretation of mechanical ventilator waveforms and utilization of waveforms in various clinical situations in the neuro-ICU.
본 논문에서는 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 효율적 제어를 위해 퍼지-신경망에 기반한 지연시간 보상기를 제안하였다. 제안된 제어시스템은 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)라고 불리는 두개의 퍼지-신경망으로 구성되며 이중 하나는 직-병렬 방식으로 동작하고 다른 하나는 병렬 방식으로 동작한다. 직-병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 응답을 추종하는 특성을 갖으며 병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 보상하기 위한 시스템 출력을 예측하는 기능을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 시스템은 전형적인 Smith 예측기의 비선형 시스템에의 적용을 위한 확장이라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 지연시간 보상기의 상세한 설계과정을 보였으며 또한 제안된 제어기 설계 기법의 유용성 화인을 위해 비선형 수치데이터에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.
초소형 바이너리 발전 플랜트는 열원과 냉각원 사이의 저온도차 열에너지를 이용하여 열에너지를 전력으로 변환한다. 실제 발전환경에서 플랜트의 특성치는 환경 조건이나 관련 장비의 부식과 같은 부정적인 영향으로 인해 변동하고, 플랜트 특성치의 변동은 PID 파라미터가 고정된 종래의 PID 제어시스템에서 불안정한 터빈 출력으로 이어진다. 본 논문에서는 플랜트의 특성치 변동에 따라 PID 파라미터를 적응적으로 조정하는 신경망 기반의 Neuro PID 제어시스템을 제안한다. 초소형 바이너리 발전 플랜트의 동작점 근방에서 동특성을 나타내는 이산시간 전달함수 모델을 도출하고, 제안된 제어시스템의 설계 전략을 기술한다. 제안된 Neuro PID 제어시스템을 종래의 PID 제어시스템과 비교하고, 시뮬레이션 결과를 통해 그 유효성을 보인다.
본 논문에서는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용한 자동적인 퍼지 규칙생성과 적응 뉴로-퍼지 제어기(Adaptive Neuro-Fuzzy Controller)의 설계를 제안한다. EM 알고리즘은 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)의 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimate)을 위해 사용되어지며 본 논문에서는 규칙생성을 위해 클러스터 중심을 추정한다. 추정된 클러스터는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)의 퍼지 규칙과 소속함수를 구축하는데 사용되어진다. 시뮬레이션으로 제안된 적응 뉴로-퍼지 제어기의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도 제어 시스템에 대해 다루고 기존 퍼지 제어기에 비해 적은 규칙의 수와 작은 값의 SAE(Sum of Absolute Error)으로 성능개선을 확인하였다.
Hernandez, Angela;Marichal, Graciliano N.;Poncela, Alfonso V.;Padron, Isidro
Smart Structures and Systems
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제15권4호
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pp.931-947
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2015
This paper focuses on the design of an intelligent control system. The used techniques are based on Neuro Fuzzy approaches applied to a magnetorheological damper in order to reduce the vibrations over footbridges; it has been applied to the Science Museum Footbridge of Valladolid, particularly. A model of the footbridge and of the damper has been built using different simulation tools, and a successful comparison with the real footbridge and the real damper has been carried out. This simulated model has allowed the reproduction of the behaviour of the footbridge and damper when a pedestrian walks across the footbridge. Once it is determined that the simulation results are similar to real data, the control system is introduced into the model. In this sense, different strategies based on Neuro Fuzzy systems have been studied. In fact, an ANFIS (Artificial Neuro Fuzzy Inference System) method has also been used, in addition to an alternative Neuro Fuzzy approach. Several trials have been carried out, using both techniques, obtaining satisfactory results after using these techniques.
This paper presents a systematic method to compute a reliability measure for a short term electrical load forecasting system using neuro-fuzzy models. It has been realized that the reliability computation is essential for a load forecasting system to be applied practically. The proposed method employs a local reliability measure in order to exploit the local representation characteristic of the neuro-fuzzy models. It, hence, estimates the reliability of each fuzzy rule learned. The design procedure of the proposed short term load forecasting system is as follows: (1) construct initial structures of neuro-fuzzy models, (2) store them in the initial structure bank, (3) train the neuro-fuzzy model using an appropriate initial structure, and (4) compute load prediction and its reliability. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop an one hour ahead load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results suggest that the proposed scheme extends the applicability of the load forecasting system with the reliably computed reliability measure.
Piriformis Syndrome is characterized by pain of the low back, groin, perineum, buttock, hip, posterior thigh, leg and foot. Symptoms are aggravated by sitting, prolonged combination of hip flexion, adduction, the medial rotation, or by activity. In addition, patient may complain of painful swelling of the limb and sexual dysfunction-dyspareunia in female, and impotence in male. It currently appears that three specific conditions may contribute to the piriformis syndrome: (a) myofascial pain; (b) nerve and vascular entrapment; (c) dysfunction of the sacroiliac joint. The important keys of diagnosis are history and physical examination. There is no known objective diagnostic method. We described the clinical features of four cases of piriformis syndrome and reviewed foreign literature.
Backgrounds: Cervical epidural nerve block is useful in the management of a variety of acute, chronic and cancer related pain syndromes involving the head, face, neck and upper extrimity. To safely perfom the cervical epidural block, an appreciation of the expected distance from skin to epidural space is important. We studied the distance from skin to cervical epidural space of adults to determine if any relationship exists between patient height, weight and neck circumference and the distance from skin to epidural space. Methods: Patients 170, suffering from neck and upper extremity pain with cervical HIVD(herniated intervertebral dics) were selected. Cervical epidural block was performed at $C_{6\sim7}$ or $C_{7-}T_1$ intervertebral space. Then measured the distance from skin to epidural space and analysed the relationship between age, height, weight and neck circumference and the distance from skin to epidural space. Results: The cervical epidural depth of male $C_{6\sim7}$, male $C_{7-}T_1$, female $C_{6\sim7}$ and female $C_{7-}T_1$ groups were $5.17{\pm}0.63$, $5.47{\pm}0.59$, $4.84{\pm}0.56$ and $5.01{\pm}0.60$ cm respectively. Cervical epidural depth significantly correlated with body weight, ponderal index and neck circumference. Conclusions: The distance from skin to cervical epidural space has significant relationships with weight, ponderal index and neck circumference. Although experience is important, patient's weight and neck circumference are indicating factor, of the cervical epidural depth.
The purpose of the study were to investigate the effect of the neuro-feedback program which improves brain function and stress reduction effect. The research design is one group pretest-posttest survey. 121 nursing students of a college in the Busan region took part in the study. Training involving the neuro-feedback program was conducted twice a week, 30 minutes per session, for a total of 10 weeks. The collected data was encoded and analyzed using SPSS 12.0 Version. The brain function and stress levels of the subjects were analyzed through the before-and-after results of the training were analyzed using a paired t-test. The results of the study showed that the BQ and SQ were enhanced as a result of the neuro-feedback. In particular, there were significant increases in the SRQ, ATQ, ACQ, and EQ of the BQ. SQ is correlated with the prevalence rate and resistance to disease, meaning not only psychological anxiety, uneasiness and excitement, but also physical anxiety and response to disease. Based on the study, by using the neuro-feedback training as a program for stress reduction, it is expected that nursing students will receive less stress from internal and external factors, and their ability to cope with stress will be enhanced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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