International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.4
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pp.526-533
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2008
We propose a wavelet neural network (WNN) control method for active queue management (AQM) in an end-to-end TCP network, which is trained by adaptive learning rates (ALRs). In the TCP network, AQM is important to regulate the queue length by passing or dropping the packets at the intermediate routers. RED, PI, and PID algorithms have been used for AQM. But these algorithms show weaknesses in the detection and control of congestion under dynamically changing network situations. In our method, the WNN controller using ALRs is designed to overcome these problems. It adaptively controls the dropping probability of the packets and is trained by gradient-descent algorithm. We apply Lyapunov theorem to verify the stability of the WNN controller using ALRs. Simulations are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.4
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pp.596-606
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2008
In this paper, we present a co-design methodology of dynamic optimal network-bandwidth allocation (ONBA) and adaptive control for networked control systems (NCSs) to optimize overall control performance and reduce total network-bandwidth usage. The proposed dynamic co-design strategy integrates adaptive feedback control with real-time scheduling. As part of this co-design methodology, a "closed-loop" ONBA algorithm for NCSs with communication constraints is presented. Network-bandwidth is dynamically assigned to each control loop according to the quality of performance (QoP) information of each control loop. As another part of the co-design methodology, a network quality of service (QoS)-adaptive control design approach is also presented. The idea is based on calculating new control values with reference to the network QoS parameters such as time delays and packet losses measured online. Simulation results show that this co-design approach significantly improves overall control performance and utilizes less bandwidth compared to static strategies.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.4
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pp.607-612
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2008
This paper proposes a robot visual servo approach based on image appearance and a wavelet function neural network. The inputs of the wavelet neural network are changes of image features or the elements of image appearance vector, and the outputs are changes of robot joint angles. Image appearance vector is calculated by using eigen subspace transform algorithm. The proposed approach does not need a priori knowledge of the robot kinematics, hand-eye geometry and camera models. The experiment results on a real robot system show that the proposed method is practical and simple.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.4
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pp.495-505
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2008
This paper describes modeling Voltage Sourced Inverter (VSI) type Flexible AC Transmission System (FACTS) controllers and control methods for power system dynamic stability studies. The considered FACTS controllers are the Static Compensator (STATCOM), the Static Synchronous Series Compensator (SSSC), and the Unified Power Flow Controller (UPFC). In this paper, these FACTS controllers are derived in the current injection model, and it is applied to the linear and nonlinear analysis algorithm for power system dynamics studies. The parameters of the FACTS controllers are set to damp the inter-area oscillations, and the supplementary damping controllers and its control schemes are proposed to increase damping abilities of the FACTS controllers. For these works, the linear analysis for each FACTS controller with or without damping controller is executed, and the dynamic characteristics of each FACTS controller are analyzed. The results are verified by the nonlinear analysis using the time-domain simulation.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.16
no.9
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pp.872-880
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2004
The fault detection and diagnosis technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of the air-conditioning system. In this study, an air handling unit fault test apparatus was built and fault diagnosis algorithms were applied to diagnose various faults of an air handling unit. Test results showed the good diagnosis for applied faults. Therefore, these algorithms may be effectively used to develope the real time fault detection and diagnosis system for the air handling unit.
The roll Pass design is one of the most important processes to design the whole equipment of the rods and bars rolling system. In this study, the roll pass design program named TollRo(Rolling Factory Organizer) was developed. conventional methods to design roll pass were analyzed and a new algorithm to design the dimension of the intermediate groove was introduced. Object oriented programming technology was implemented in this design program. It comprises GUI(Graphic User Interface), function of automatic pass design, function of modifying pass schedule and database of material properties. The developed program can be used to design roll pass with consistency for the rods and bars rolling system. The man-hours for the whole design can be drastically reduced. The design parameters of rolling system can be extracted quickly by this program.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.3
no.1
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pp.15-31
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2005
Nowadays, the road safety is an important research field. One of the principal research topics in this field is the vehicle localization in the road network. This article presents an approach of multi sensor fusion able to locate a vehicle with a decimeter precision. The different informations used in this method come from the following sensors: a low cost GPS, a numeric camera, an odometer and a steer angle sensor. Taking into account a complete model of errors on GPS data (bias on position and nonwhite errors) as well as the data provided by an original approach coupling a vision algorithm with a precise numerical map allow us to get this precision.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.5
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pp.567-574
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2006
This paper presents the hardware implementation of a neural network controller for a nonlinear system with a micro-controller unit (MCU) and a field programmable gate array (FPGA) chip. As an on-line learning algorithm of a neural network, the reference compensation technique has been implemented on an MCU, while PID controllers with other functions such as counters and PWM generators are implemented on an FPGA chip. Interface between an MCU and a field programmable gate array (FPGA) chip has been developed to complete hardware implementation of a neural controller. The developed neural control hardware has been tested for balancing the inverted pendulum while controlling a desired trajectory of a cart as a nonlinear system.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.3
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pp.362-373
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2004
In this study, we introduce a noble neurogenetic approach to the design of the fuzzy controller. The design procedure dwells on the use of Computational Intelligence (CI), namely genetic algorithms and neurofuzzy networks (NFN). The crux of the design methodology is based on the selection and determination of optimal values of the scaling factors of the fuzzy controllers, which are essential to the entire optimization process. First, tuning of the scaling factors of the fuzzy controller is carried out, and then the development of a nonlinear mapping for the scaling factors is realized by using GA based NFN. The developed approach is applied to an inverted pendulum nonlinear system where we show the results of comprehensive numerical studies and carry out a detailed comparative analysis.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.3
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pp.319-332
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2004
This paper proposes some further improvements on N.K. Bose's 2D stability test for polynomials with real coefficients by revealing symmetric properties of the polynomials, resultants occurring in the test and by generalizing Sturm's method. The improved test can be fulfilled by a totally algebraic algorithm with a finite number of steps and the computational complexity is largely reduced as it involves only certain real variable polynomials with degrees not exceeding half of their previous complex variable counterparts. Nontrivial examples for 2D polynomials having both numerical and literal coefficients are also shown to illustrate the computational advantage of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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