This paper is proposed a fuzzy neural network controller based on the vector controlled induction motor drive system. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed estimation and control of speed of induction motor using ANN Controller. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new method.
In this paper, the simulator of an on-line monitoring system for the range extender electric vehicle has been developed. The messages from the four control modules, the air pressure and fuel level sensors data, and the on/off switching states of 31 indicator lamps can be received through the control area network (CAN), and displayed on the graphic panel. The simulator was designed using the four DSP boards, variable resistors, and toggle switches instead of the four control modules, sensors, and switching state of indicator lamps on an actual series hybrid electric vehicle (SHEV) bus, respectively. The performance of the monitoring technologies was verified with the simulator at the laboratory, and then it was tested on an actual SHEV bus. The simulator is very useful at the initial development of the monitoring system at the hybrid-type or electrical vehicles.
This study was carried out to de develop a control strategy of a fruit harvesting redundant robot. The method of generating a safe trajectory, which avoids collisions with obstracles such as branches or immature fruits, in the 3D(3-dimension) space using artificial potential field technique and virtual plane concept was proposed. Also, the method of setting reference velocity vectors to follow the trajectory and to avoid obstacles in the 3D space was proposed. Developed methods were verified with computer simulations and with actual robot tests. Fro the actual robot tests, a machine vision system was used for detecting fruits and obstacles, Results showed that developed control method could reduce the occurrences of the robot manipulator located in the possible collision distance. with 10 virtual obstacles generated randomly in the 3 D space, maximum rates of the occurrences of the robot manipulator located in the possible collision distance, 0.03 m, from the obstacles were 8 % with 5 degree of freedom (DOF), 8 % with 6-DOF, and 4% with 7-DOF, respectively.
It is difficult to determine the feeding rate of coagulant in the water treatment plant, due to nonlinearity, multivariables and slow response characteristics etc. To deal with this difficulty, the genetic-fuzzy system genetic-equation system and the neural network system were used in determining the feeding rate of the coagulant. Fuzzy system and neural network system are excellently robust in multivariables and nonlinear problems. but fuzzy system is difficult to construct the fuzzy parameter such as the rule table and the membership function. Therefore we made the genetic-fuzzy system by the fusion of genetic algorithms and fuzzy system, and also made the feeding rate equation by genetic algorithms. To train fuzzy system, equation parameter and neural network system, the actual operation data of the water treatment plant was used. We determined optimized feeding rates of coagulant by the fuzzy system, the equation and the neural network and also compared them with the feeding rates of the actual operation data.
Estimating the cost of injuries and "accidents" to an organization is very important to figure out about how much well each organization has run his company and how much efficiently he has got the results using a certain amount of the expense for safety. Despite the potential usefulness to management of information as to the cost of a company's "accidents", it is not customary accounting practice to make these data available. Of the two general kinds of costs forced on a company by its occupational injuries and "accidents", the insurance cost and uninsured cost, -the former is by far the easier to find out. But actually, this uninsured cost should be figured out at each company. Authors have designed the generalized model to figure out the above problem costs to establish its efficient safety control. One construction company has been a pilot for this study. It is found that efficient safety control cost should be 1.2%~l.3% of total selling amount by analyzing actual data for three years.g actual data for three years.
MPEG-2 비디오 부호화 과정에서 비트율 제어를 위해 MPEG-2 Test Model 5 (TM5) 알고리즘이 널리 사용되고 있지만, 실제로는 각 화면에 할당되는 목표 비트수와 실제 부호화된 비트수가 잘 맞지 않아 한 GOP의 마지막 부분에서 버퍼 넘침 현상과 화질의 급격한 열화 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 부호화하고자 하는 블록의 이전 블록에서 실제 발생된 비트수와 예측에 의한 비트수 사이의 관계를 이용하여 정확한 비트수를 할당함으로써, 각 화면의 목표 비트수와 실제 발생되는 부호화 비트수를 정합시키는 새로운 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 화면내에서 일관된 화질을 유지하며, 실시간 처리도 가능하다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제6권4호
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pp.299-312
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2006
This paper presents the results of a novel test structure for process control monitor for uncooled IR detector technology of microbolometer arrays. The proposed test structure is based on resistive network configuration. The theoretical model for resistance of this network has been developed using 'Compensation' and 'Superposition' network theorems. The theoretical results of proposed resistive network have been verified by wired hardware testing as well as using an actual 16x16 networked bolometer array. The proposed structure uses simple two-level metal process and is easy to integrate with standard CMOS process line. The proposed structure can imitate the performance of actual fabricated version of area array closely and it uses only 32 pins instead of 512 using conventional method for a $16{\times}16$ array. Further, it has been demonstrated that the defective or faulty elements can be identified vividly using extraction matrix, whose values are quite similar(within the error of 0.1%), which verifies the algorithm in small variation case(${\sim}1%$ variation). For example, an element, intentionally damaged electrically, has been shown to have the difference magnitude much higher than rest of the elements(1.45 a.u. as compared to ${\sim}$ 0.25 a.u. of others), confirming that it is defective. Further, for the devices having non-uniformity ${\leq}$ 10%, both the actual non-uniformity and faults are predicted well. Finally, using our analysis, we have been able to grade(pass or fail) 60 actual devices based on quantitative estimation of non-uniformity ranging from < 5% to > 20%. Additionally, we have been able to identify the number of bad elements ranging from 0 to > 15 in above devices.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.155-159
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1993
In this paper, we consider the problem of a stochastic optimal switching control, which can be applied to the control of a system with uncertain demand such as a control problem of a power plant. The dynamic programming method is applied for the formulation of the optimal control problem. We solve the system of Quasi-Variational Inequalities(QVI) using an algoritlim which involves the finite difference approximation and contraction mapping method. A mathematical example of the optimal switching control is constructed. The actual performance of the algorithm is also tested through the solution of the constructed example.
In this paper, predictive control method using actual applied input which is the weighted summation of past inputs is presented. In conventional predictive control methods, a set of control inputs is computed and in these only the first element is applied to the process at each time instant. But this predictive control method based on conventional methods considers all computed control inputs. Consequently, the characteristic of response and the reliability of the control scheme in the case of imperfact model are improved.
This paper is presents multivariable control scheme for industrial robot manipulators. The control scheme consists of two loops. The modeling error between linearized robot model and actual robot model is compensated in error compensation loop. The PID control loop is designed for pole assignment to stability of robot system and utilized for trajectory tracking. Alternatively computer simulation results are given for illustration purpose of suggested controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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