We propose a fast macroblock (MB) mode prediction and decision algorithm based on temporal correlation for P-slices in the H.264/AVC video standard. There are eight block types for temporal decorrelation, including SKIP mode based on rate-distortion (RD) optimization. This scheme gives rise to exhaustive computations (search) in the coding procedure. To overcome this problem, a thresholding method for fast inter mode decision using a MB tracking scheme to find the most correlated block and RD cost of the correlated block is suggested for early stop of the inter mode determination. We propose a two-step inter mode candidate selection method using statistical analysis. In the first step, a mode is selected based on the mode information of the co-located MB from the previous frame. Then, an adaptive thresholding scheme is applied using the RD cost of the most correlated MB. Secondly, additional candidate modes are considered to determine the best mode of the initial candidate modes that does not satisfy the designed thresholding rule. Comparative analysis shows that a speed-up factor of up to 70.59% is obtained when compared with the full mode search method with a negligible bit increment and a minimal loss of image quality.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.1
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pp.22-29
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2004
This paper studies the coordinated trajectory control of an excavator as a kind of robotic manipulators driven by hydraulic actuators. Hydraulic robot system has many non-linearity in dynamics and kinematics, and strong coupling among joints(or hydraulic cylinders). This paper proposes a combined controller frame of the adaptive robust control(ARC) and the sliding mode control(SMC) for the trajectory tracking control of the excavator to preserve the advantages of the both methods while overcoming their drawbacks, namely, asymptotic stability of adaptive system for parametric uncertainties and guaranteed transient performance of sliding mode control for both parametric uncertainties and external disturbance. The suggested control technique is applied for the tracking of a straight-line motion of end-effector of manipulators, and through computer simulations, its trajectory tracking performances and the robustness to payload variation and uncertainties are illustrated.
Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.5
no.4
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pp.26-31
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2008
This paper deals with the issue of position tracking control of a clamp-cylinder for injection moulding machine with electric-hydrostatic drives. A fixed displacement pump is utilized in combination with AC motor in order to directly control a clamp-cylinder. A clamp-cylinder may be required to operate under a variety of operating conditions. Therefore, robust control performance is important in position tracking control applications. In order to accommodate mismatches between the real plant and the model used for controller design, discrete-time sliding mode control is developed by combining a velocity feedforward loop. From tracking control experiments, it is shown that significant reduction in position tracking error is achieved through the use of sliding mode control.
In this paper, an intelligent sliding-mode position controller (ISMC) for achieving favorable decoupling control and high precision position tracking performance of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The intelligent position controller consists of a sliding-mode position controller (SMC) in the position feed-back loop in addition to an on-line trained fuzzy-neural-network model-following controller (FNNMFC) in the feedforward loop. The intelligent position controller combines the merits of the SMC with robust characteristics and the FNNMFC with on-line learning ability for periodic command tracking of a PMSM servo drive. The theoretical analyses of the sliding-mode position controller are described with a second order switching surface (PID) which is insensitive to parameter uncertainties and external load disturbances. To realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics, an on-line trained FNNMFC is proposed. The connective weights and membership functions of the FNNMFC are trained on-line according to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM servo drive system. The FNNMFC generates an adaptive control signal which is added to the SMC output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter uncertainties and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed intelligent sliding mode position controller. The results confirm that the proposed ISMC grants robust performance and precise response to the reference model regardless of load disturbances and PMSM parameter uncertainties.
This paper deals with the path following problem of car-like intelligent mobile robot. A robust sliding mode control law based on time-varying state feedback is performed via Lyapunov method for path tracking of nonholonomic mobile robot with uncertainties. At first, A sliding control law is designed by combing the natural algebraic structure of the chained form system with ideas from sliding mode theory. Then, a robust control law is proposed to impose robustness against bounded uncertainties in path tracking. The problem of estimating the asymptotic stability region and the sliding domain of uncertain sliding mode system with bounded control input is also discussed. The proposed sliding mode control law can ensure the global reaching condition of the uncertain control system.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.6
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pp.821-826
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2013
When the values of design variables change, mode switching can often occur. If the mode of interest is not tracked, the frequencies and modes for design optimization may be miscalculated owing to modes that differ from the intended ones. Thus, mode tracking must be employed to identify the frequencies and modes of interest whenever the values of design variables change during optimization. Furthermore, reliability-based design optimization (RBDO) must be performed for design problems with design variables containing uncertainty. In this research, we perform RBDO considering the mode tracking of a compressive coil spring, i.e., a component of the joint spring that supports a compressor, with design variables containing uncertainty by using only kriging metamodels based on multiple responses approach (MRA) without existing mode tracking methods. The reliability analyses for RBDO are employed using kriging metamodel-based Monte Carlo simulation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.10
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pp.1310-1317
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2014
In our daily life, the need of energy increases day by day. However, the amount of natural resources on the earth is limited and thus gaining renewable energy as an energy resource is one of the important and urgent problems. Solar energy is one of the most popular available energy sources that can be converted into electricity by using solar panels. In order for solar panels to produce maximal output power, the incident angle of the sunlight needs to be persistently perpendicular to the solar panel. By the way, most of the solar panels are installed at fixed position and direction. Therefore, as the sun's position changes, it is impossible to produce maximal output power inevitably. To improve this problem, in this paper, a sun tracking system using two degree-of-freedom (DOF) active sensor array is proposed so that the solar panel may always direct sunlight perpendicularly. And also a series of software, such as a search mode and a holding mode, which can control the developed sun tracking system is developed. Several experiments using the implemented sun tracking system are executed and the effectiveness of the system is verified from the experimental results.
Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.11
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pp.1022-1032
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2000
We propose a sliding mode controller tracking the states of a time-varying reference model. The reference model generates the desired trajectories of the states, and the sliding mode controller regulates robustly the errors between the desired states and the measured states. We apply this controller to the overhead crane. Its reference model generates the trajectories of the damped-out swing angle and the swing angular velocity to suppress the swinging motion caused by the acceleration and the deceleration of crane transportation. Also, this model generates the desired trajectories of the position and velocity of the crane. The crane model is identified from the experimental data using an orthogonal function. Kalman filtering is applied to estimate the crane states. The designed controller is simulated on a computer and is tested through a 2-ton industrial overhead crane using the vector-controlled servo motor system. It is verified that, from the simulated and experimental results, the sliding mode controller tracking a time-varying reference model works well.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.3
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pp.40-47
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2009
This paper presents new drain bias scheme for the linearity enhancement of envelope tacking power amplifiers for W-CDMA base-stations. In the conventional envelope tracking power amplifiers, the drain bias voltage is lowered close to the knee voltage of transistor, resulting in the severe linearity degradation. To solve this problem, it is proposed in this paper that the amplifier is biased in the conventional class AB mode with a fixed drain bias voltage if the input envelope is low and in the envelope tracking mode otherwise. Moreover, the drain bias in the envelope tracking mode is newly determined to minimized the distortion. To verify the effectiveness of the proposed bias scheme, simulation is performed on the W-CDMA based-station envelope tracking power amplifier using class AB Si-LDMOS power amplifier. It is shown from the simulation that the proposed bias scheme allows a drastic linearity enhancement with the comparable efficiency enough to meet the requirement of W-CDMA base-station without additional linearization techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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