International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.6
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pp.948-953
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2008
In high dynamic situations, the GPS carrier tracking loop requires a wide bandwidth to track a carrier signal because the Doppler frequency changes more rapidly with time. However, a wide bandwidth allows noises within the bandwidth of the tracking loop to pass through the loop filter. As these noises are used in the numerical controlled oscillator(NCO), the carrier tracking loop of a GPS receiver shows a degraded performance in high dynamic situations. To solve this problem, an adaptive two-stage Kalman filter, which offers the NCO a less noisy phase error, can be used. This filter is based on a carrier phase dynamic model and can adapt to an incomplete dynamic model and a quickly changed Doppler frequency. The performance of the proposed tracking loop is verified by several simulations.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.3
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pp.433-439
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2018
In this paper, a SDINS(strapdown inertial navigation system) rapid initial alignment technique with adaptive time delay compensation is proposed. The proposed method consists of two steps. In first step, misalignment and data latency are estimated by conducting pre-transfer alignment. Then, hybrid alignment is designed to rapidly find the misalignment changes induced by pyro-shock. To improve the performance of hybrid alignment, adaptive time delay compensation method is suggested. We verify the performance improvement of the proposed alignment scheme comparing with the conventional transfer alignment method by van test. The test result shows that the proposed alignment technique improves alignment performance.
The installation of distributed generation (DG) in the electrical networks has numerous advantages. However, connecting and disconnecting of DGs (CADD) leads to some problems in coordination of protection devices due to the changes in the short circuit levels in the different points of network. In this paper, an adaptive method is proposed based on available setting groups (SG) of relays. Since the number of available SG is less than possible CADD states, a classifying index (CI) is defined to categorize the several states in restricted setting groups. Genetic algorithm (GA) with a suitable objective function (OF) is used as an optimization method for the classification. After grouping, a modified coordination method is applied to achieve optimal coordination for each group. The efficiency of the proposed technique is demonstrated by simulation results.
Nowadays, with progresses in robotic science, the design and implementation of a mechanism for human-robot interaction with a low workload is inevitable. One notable challenge in this field is the interaction between a single human and a group of robots. Therefore, we propose a new comprehensive framework for single-human multiple-robot remote interaction that can form an efficient intelligent adaptive interaction (IAI). Our interaction system can thoroughly adapt itself to changes in interaction context and user states. Some advantages of our devised IAI framework are lower workload, higher level of situation awareness, and efficient interaction. In this paper, we introduce a new IAI architecture as our comprehensive mechanism. In order to practically examine the architecture, we implemented our proposed IAI to control a group of unmanned aerial vehicles (UAVs) under different scenarios. The results show that our devised IAI framework can effectively reduce human workload and the level of situation awareness, and concurrently foster the mission completion percentage of the UAVs.
The practical implementation of model reference adaptive systems(MRAS) using digital computer requires the derivation of discrete-time adaptation laws. This is specially important in the case of direct driver robot and light weight manipulator where inertia changes ang gravity effects are significant. We develope a discrete-time model reference adaptive control scheme for trajectory tracking of robot manipulator. Instead of the conventional Lyapunov approach hyperstabillty theory is more appealing than the Lyapunov approach. It is better suited to discrete time systems and offers more flexibility in design by providing additional free design parameters.
We propose an adaptive monitoring a, pp.oach for serially correlated data. This algorithm uses the adaptive linear prediction lattice filter (ALPLF) which makes it compute process parameters in real time and recursively update their estimates. It involves computation of the forward and backward prediction errors. CUSUM control charts are a, pp.ied to prediction errors simulaneously in both directions as an omnibus method for detecting changes in process parameters. Results of computer simulations demonstrate that the proposed adaptive monitoring a, pp.oach has great potentials for real-time industrial a, pp.ications, which vary frequently in their control environment.
A proportional intergral (PI) control strategy is commonly used for constant current and extinction angle control in a HVDC (High Voltage Direct Current) system. A PI control strategy is based on a stactic design where the gains of a PI controller are fixed. Since the response of a HVDC plant dynamically changes with variations in the operation point a PI controller performance is far from optimum. The contribution of this paper is the presentation of the design of a rough set based, fuzzy adaptive control scheme. Experimental results that compare the performance of the adaptive control and PI control schemes are also given.
In industry, the speed control of single-phase induction motor in domestic use is generally controlled by a simple ON-OFF or PID control method. However, in this case, in order to have a good speed regulating characteristics, itself should be modified in accordance with the optimum PID factors which are varied each time operating speed changes. Shortening the development time and saving the cost which are needed to modify the controller is a major problem to be solved now in industry. In order to alleviate the above difficulties, it is proposed to apply adaptive control technique using MRFAC(Model Reference Following Adaptive Control) for the speed control of single-phase induction motor which has scarcely been studied. In this paper, the above speed control technique is achieved using MCS-96 one chip micro controller with a good speed control characteristics and it is expetted to open a wide application field in the speed control of single-phase induction motor in the future.
Recent advances in wireless sensor networks have led to many routing protocols designed for energy-efficiency in wireless sensor networks. Despite that many routing protocols have been proposed in wireless sensor networks, a single routing protocol cannot be energy-efficient if the environment of the sensor network varies. This paper presents a fuzzy logic based Adaptive Routing (FAR) algorithm that provides energy-efficiency by dynamically changing protocols installed at the sensor nodes. The algorithm changes protocols based on the output of the fuzzy logic which is the fitness level of the protocols for the environment. A simulation is performed to show the usefulness of the proposed algorithm.
Kim, Do-Hyung;Chang, Young-Hwan;Han, Jae-Hung;Lee, In
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2003.04a
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pp.14-17
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2003
Vibration control of a composite plate with a surface-bonded fiber Bragg grating (FBG) sensor and piezoceramic actuators has been performed using a neural network based adaptive predictive control algorithm. For the detection of Bragg wavelength changes, two cavity lengths in Fabry-Perot read-out interferometers are used in order to produce two quadrature phase shifted signals. The FBG sensor system and real-time neuro-adaptive control algorithm could be applicable to diverse dynamic systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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