Experiment on a lab-scale pH process is carried out to evaluate the control performance of the neural linearizing control scheme(NLCS) using a radial basis function(RBF) network which was previously proposed by Kim and Park. NLCS was developed to overcome the difficulties of the conventional neural controllers which occur when they are applied to chemical processes. Since NLCS is applicable for the processes which are already controlled by a linear controller and of which the past operating data are enough, we first control the pH process with PI controller. Using the operating data with PI controller, the linear reference model is determined by optimization. Then, a IMC controller replaces the PI controller as a feedback controller. NLCS consists of the IMC controller and a RBF network. After the learning of the neural network is fully achieved, the dynamics of the process combined with the neural network becomes linear and close to that of the linear reference model and the control performance of the linear control improves. During the training, NLCS maintains the stability and the control performance of the closed loop system. Experimental results show that the NLCS performs better than PI controller and IMC for both the servo and the regulator problems.
This paper presents a new attitude stabilization and control of an unmanned helicopter based on neural network compensation. A systematic derivation on the dynamics of an unmanned small-scale helicopter is performed. Combined rotor-fuselage-tail dynamics is derived in body-fixed reference frame with its origin at the C.G. of the helicopter. And the resulting nonlinear equation of motion consists of 6-DOF air vehicle dynamics as well as the rotor flapping and engine torque equations. A simulation model was modified using the existing simulator for an unmanned helicopter dynamic model, which reflects the unmanned test helicopter(CNUHELI). The dynamic response of the refined model was compared with the flight test data. It can be shown that a good coincidence was accomplished between the real unmanned helicopter system and the mathematical model. This dynamic model was linearized for classical controller design using small perturbation method. A Neuro-PD control system was designed for both longitudinal and lateral flight modes, and the results were compared with the PD-only control response. Simulation results show that the proposed Neuro-PD control system demonstrates better performance.
In this paper, the guidance law applicable to formation flight of UAV in three-dimensional space is proposed. The concept of miss distance, which is commonly used in the missile guidance laws, and Lyapunov stability theorem are effectively combined to obtain the guidance commands of the wingmen. The propose guidance law is easily integrated into the existing flight control system because the guidance commands are given in terms of velocity, flight path angle and heading angle to form the prescribed formation. In this guidance law, communication is required between the leader and the wingmen to achieve autonomous formation. The wingmen are only required the current position and velocity information of the leader vehicle. The performance of the proposed guidance law is evaluated using the complete nonlinear 6-DOF aircraft system. This system is integrated with nonlinear aerodynamic and engine characteristics, actuator servo limitations for control surfaces, various stability and control augmentation system, and autopilots. From the nonlinear simulation results, the new guidance law for formation flight shows that the vehicles involved in formation flight are perfectly formed the prescribed formation satisfying the several constraints such as final velocity, flight path angle, and heading angle.
This paper presents an effective pattern classification model by designing an artificial neural network based pattern classifiers for face recognition. First, a RGB image inputted from a frame grabber is converted into a HSV image which is similar to the human beings' vision system. Then, the coarse facial region is extracted using the hue(H) and saturation(S) components except intensity(V) component which is sensitive to the environmental illumination. Next, the fine facial region extraction process is performed by matching with the edge and gray based templates. To make a light-invariant and qualified facial image, histogram equalization and intensity compensation processing using illumination plane are performed. The finally extracted and enhanced facial images are used for training the pattern classification models. The proposed H-ART2 model which has the hierarchical ART2 layers and F-LVQ model which is optimized by fuzzy membership make it possible to classify facial patterns by optimizing relations of clusters and searching clustered reference patterns effectively. Experimental results show that the proposed face recognition system is as good as the SVM model which is famous for face recognition field in recognition rate and even better in classification speed. Moreover high recognition rate could be acquired by combining the proposed neural classification models.
For the study of the reproductive mechanism associated with the process of vitellogenesis, oocyte development and vitellogenesis during oogenesis in female Boleophthalmus pectinirostris were investigated by electron microscopic observations. The ovary consists of a pair of saccular structures with many ovarian lobules. In the early vitellogenic oocyte, the Golgi complex plays an important role leading to the formation of yolk vesicles containing carbohydrate yolks. At this time many pinocytotic vesicles containing yolk precursors are observed in the cytoplasm near the region of initial formation of the zona radiata. In the late vitellogenic oocytes, the multivesicular bodies, which are formed by modified mitochondria, are involved in the formation of the primary yolk granules. Precursors of yolk granules and multivesicular bodies develop to primary yolk globules with participation of pinocytotic vesicles. After primary yolk globules mix with each other, they develop into secondary and tertiary yolk globules. Based on these findings, vitellogenesis of B. pectinirostris occurs by way of the processes of endogenous autosynthesis and exogenous heterosynthesis. The process of autosynthesis involves the combined activity of the Golgi complex, mitochondria, and multivesicular bodies. However, the process of heterosynthesis involves pinocytotic incorporation of extraovarian precursors into the zona radiata of vitellogenic oocytes by way of the thecal cell layers and granulosa cells.
Investigations were made on population biology of Pampus echinogaster (Basilewsky, 1855) in the coastal areas of Korea, Yellow Sea, between August 2005 and July 2006. Population structure was not significantly different between male and females. Monthly variation of gonadosomatic index (GSI) of both sexes defined spawning period extending from March through July. A similar pattern was also observed in change at maturity stages. For males and females GSI was positively correlated with hepatosomatic index (HSI). Fecundity, ranging from 41,250 to 103,610 eggs, was related to body size, indicating that body size is the useful determinant of fecundity. The sexual maturity ($L_{50}$) was estimated as 14.98 cm TL for males and 19.32 cm TL for females. Parameters of growth estimated by the modified von Bertalanffy growth function model showed that the values of $L_{\infty}$ and K for combined data were 39.12 cm TL and 0.65 $yr^{-1}$. The growth performance index of this study (2.75) was higher than that of the previous study (2.45). This difference could be attributed to sampling method. The recruitment patterns indicated one normally distributed group. Percentage of the recruitment was 51.04% in the spawning season and the highest in August (19.78%).
The present study aims to investigate the flow characteristics with respect to fuel type and equivalence ratio in the flame spray coating process. The flame spray flow is characterized by much complex phenomena including combustion, turbulent flows, and combined heat transfer. The present study numerically simulated the flam spray process and examined the gas dynamics involving combustion, gas temperature and velocity distributions in flame spray process by using commercial computational fluid dynamics (CFD) code of FLUENT (ver. 13.0). In particular, we studied the effect of fuel type and equivalence ratio on thermal and flow characteristics which could substantially affect the coating performance. From the results, it was found that the gas temperature distributions were varied with different fuels because of reaction times were different according to the fuel type. The equivalence ratio also could change the spatial flame distribution and the characteristics of coated layer on the substrate.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.1
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pp.17-22
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2016
In relay networks, relay nodes amplify or demodulate/remodulate the received signal from the transmitter, and transmit that signal to the receiver. The received signals from several relays are combined and used for demodulation at the receiver, which enhances the performance of the overall system. Partially differential modulation scheme which uses coherent modulation at the relay and non-coherent modulation scheme at the receiver is adopted for modulation scheme. We analyze the performance of systems depending on various energy allocations of source and relays given the total energy in relay networks.
Comer point is a very important information to a pattern recognition of image processing. And so, many researchers develope various detecting comer point algoritms. But, there are some problems to get comer points by 8 directional chain code when the degree of edge line is not integer multiplication of 45 degree. So, we propose a new algorithm which is combined with morphology and human visual conception for optimal comer points without the above defects. We get a good simulation result by this proposed algorithm Ana so, we think this algorithm is very useful to FA(factory automation} and ship's radar system to know some coastal area from its image.
Conventional boost-full-bridge and boost-hybrid-bridge two-stage inverters are widely applied in order to adapt to the wide dc input voltage range of photovoltaic arrays. However, the efficiency of the conventional topology is not fully optimized because additional switching losses are generated in the voltage conversion so that the input voltage rises and then falls. Moreover, the electrolytic capacitors in a dc-link lead to a larger volume combined with increases in both weight and cost. This paper proposes a higher efficiency inverter with time-sharing synchronous modulation. The energy transmission paths, wheeling branches and switching losses for the high-frequency switches are optimized so that the overall efficiency is greatly improved. In this paper, a contrastive analysis of the component losses for the conventional and proposed inverter topologies is carried out in MATLAB. Finally, the high-efficiency under different switching frequencies and different input voltages is verified by a 3 kW prototype.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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