It is not desirable to have too large control input in control systems, because there are usually a limitation for the input magnitude and cost for the input energy. Previous papers in the iterative learning control did not considered on these points. In this paper, an iterative learning control method is proposed for a class of nonlinear systems with consideration on input magnitude by adopting a concept of cost function consisting of the output error and the input magnitude in quadratic form. We proposed a new input update law with an input penalty function. If we choose a reasonable input penalty function, the two control objectives, good command following and small input energy, can be achieved. The characteristics of the proposed method are shown in the simulation examples.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.928-938
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2008
This study presents an approach for approximation an unknown function from a numerical data set based on the synthesis of a neuro-fuzzy model. An adaptive input data space parting method, which is used for building hyperbox-shaped clusters in the input data space, is proposed. Each data cluster is implemented here as a fuzzy set using a membership function MF with a hyperbox core that is constructed from a min vertex and a max vertex. The focus of interest in proposed approach is to increase degree of fit between characteristics of the given numerical data set and the established fuzzy sets used to approximate it. A new cutting procedure, named NCP, is proposed. The NCP is an adaptive cutting procedure using a pure function $\Psi$ and a penalty function $\tau$ for direction the input data space parting process. New algorithms named CSHL, HLM1 and HLM2 are presented. The first new algorithm, CSHL, built based on the cutting procedure NCP, is used to create hyperbox-shaped data clusters. The second and the third algorithm are used to establish adaptive neuro- fuzzy inference systems. A series of numerical experiments are performed to assess the efficiency of the proposed approach.
A finite dam under $P_{\lambda,;,T}^M-policy$ is considered, where the input of water is formed by a Wiener process subject to random jumps arriving according to a Poisson process. Explicit expression is deduced for the stationary distribution of the level of water. And the long-run average cost per unit time is obtained after assigning costs to the changes of release rate, a reward to each unit of output, and a penalty which is a function of the level of water in the reservoir.
In intelligent machine tools, a computer based control system, which can adapt the machining parameters in an optimal fashion based on sensor measurements of the machining process, should be incorporated. In this paper, the technology for adaptively optimizing the cutting conditions to maximize the material removal rate in face milling operations is proposed using the exterior penalty function method combined with multilayered neural networks. Two neural networks are introduced ; one for estimating tool were length, the other for mapping input and output relations from experimental data. Then, the optimization of cutting conditions is adaptively implemented using tool were information and predicted process output. The results are demonstrated with respect to each level of machining such as rough, fine and finish cutting.
본 논문은 단일 송신안테나를 갖는 다수의 모바일 터미널이 가상 MIMO 링크를 구성하는 MIMO 시스템에서의 역방향 전력 제어 방법을 제안한다. 기존의 성능을 향상 시키기 위하여 전력 벌칙 항을 추가하는 게임이론 기반의 전력 제어 방식과 달리, 전체 유효 간섭 전력에 대한 제한 조건 하에서 선형 수신 빔형성을 이용한 전송율의 유틸리티 함수를 최대화 하는 방법을 고려하였다. 또한, 전력제어 과정에 이너시아를 도입하여 제안 전력 제어가 수렴함을 보였다. 모의 실험을 통하여 간섭이 지배적인 다중셀 시스템에서 제안 전력 제어 방법이 시스템의 성능을 크게 향상 시킴을 입증하였다.
This paper presents a systematic approach to the input-output data-based fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which the conventional mathematical models may fail to give the satisfying results. To do this, we propose a new method that can yield a successful fuzzy model using a mGA hybrid schemes with a fine-tuning method. We also propose a new coding method fo chromosome for applying the mGA to the structure and parameter identifications of fuzzy model simultaneously. During mGA search, multi-purpose fitness function with a penalty process is proposed and adapted to guarantee the accurate and valid fuzzy modes. This coding scheme can effectively represent the zero-order Takagi-Sugeno fuzzy model. The proposed mGA hybrid schemes can coarsely optimize the structure and the parameters of the fuzzy inference system, and then fine tune the identified fuzzy model by using the gradient descent method. In order to demonstrate the superiority and efficiency of the proposed scheme, we finally show its applications to two nonlinear systems.
Kim, Seung-Kwan;Chang, Sun-Hyok;Han, Jin-Soo;Chu, Moo-Jung
ETRI Journal
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제24권2호
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pp.81-96
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2002
This paper describes our design of a hybrid amplifier composed of a distributed Raman amplifier and erbium-doped fiber amplifiers for C- and L-bands. We characterize the distributed Raman amplifier by numerical simulation based on the experimentally measured Raman gain coefficient of an ordinary single mode fiber transmission line. In single channel amplification, the crosstalk caused by double Rayleigh scattering was independent of signal input power and simply given as a function of the Raman gain. The double Rayleigh scattering induced power penalty was less than 0.1 dB after 1000 km if the on-off Raman gain was below 21 dB. For multiple channel amplification, using commercially available pump laser diodes and fiber components, we determined and optimized the conditions of three-wavelength Raman pumping for an amplification bandwidth of 32 nm for C-band and 34 nm for L-band. After analyzing the conventional erbium-doped fiber amplifier analysis in C-band, we estimated the performance of the hybrid amplifier for long haul optical transmission. Compared with erbium-doped fiber amplifiers, the optical signal-to-noise ratio was calculated to be higher by more than 3 dB in the optical link using the designed hybrid amplifier.
HNL-DSF(Highly Nonlinear Dispersion Shifted Fiber) 광 위상 공액기를 이용한 MSSI(Mid-Span Spectral Inversion) 기법이 적용된 320 Gbps WDM시스템에서 전송 형식으로 각각 NRZ와 RZ를 사용하는 경우 채널 입력 전력, 광섬유 분산 계수, 전송 거리 변화에 따른 보상 특성을 분석해 보았다. 우선 광섬유의 분산 계수가 비교적 낮은 WDM시스템에서는 파형 형식이 RZ인 경우가 NRZ인 경우보다 더욱 높은 전력의 신호에 대해서도 고품질 전송이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 두 번째 광섬유로 입사되는 공액파의 전력이 낮은 채널들에 대한 보상 효과 감소가 광섬유의 분산 계수가 클수록, 그리고 NRZ 형식보다는 RZ 형식에서 더욱 두드러지게 나타나고, 그로 인해 전체 채널의 고품질 전송을 보장하는 광섬유의 분산 계수가 제한되어야 한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 광섬유의 분산 계수가 작은 WDM 시스템에서는 RZ 형식이, 광섬유의 분산 계수가 큰 WDM 시스템에서는 NRZ 형식이 장거리 전송에 적합하다는 것을 확인하였다.
8 채널 ${\times}$ 40 Gbps 파장 분할 다중 (WDM : Wavelength Division Multiplexing) 시스템에서 색 분산과 자기 위상 변조에 의해 왜곡된 광 펄스를 최상으로 보상할 수 있는 광 위상 공액기 (OPC : Optical Phase Conjugator)의 최적 펌프 광 전력을 채널 입력 전력 변화에 따라 수치 해석적으로 살펴보았다. 또한 OPC의 펌프 전력 변화에 따른 수신단에서 허용 가능한 채널의 최대 입력 전력 크기를 변조 파형 형식, 광섬유 분산 계수에 따라 살펴보았다. 본 논문에서 고찰한 WDM 시스템은 전체 전송 링크 중간에 HNL-DSF (Highly- Nonlinear Dispersion Shifted fiber)를 비선형 매질로 이용한 OPC를 두어 보상하는 경로 평균 강도 근사 (PAIA : Path-Averaged Intensity Approximation) MSSI (Mid-Span Spectral Inversion) 기법에 기초를 두고 있다. 우선 최소의 눈 열림 패널티를 만드는 HNL-DSF On의 특정 펌프 광 전력의 크기는 변조 파형 형식, 초기 채널 입력 전력, 총 전송 거리, 광섬유분산 등의 복합적인 영향에 따라 다소 변화될 수는 있지만 전력 변환비를 1 근처로 만드는 값에서 결정되어야 한다는 것을 알 수 있었다. 또한 HNL-DSP OPC의 펌프 광 전력이 최소의 EOP를 결과하는 최적의 값이 아닌 다른 값으로 설정되어 있는 경우 양호한 수신을 가능하게 하는 채널의 최대 입력 전력 크기는 광섬유의 분산 계수가 비교적 적은 WDM 시스템에서 변조 파형 형식으로 NRZ보다 RZ를 사통하면 더욱 증가되는 것을 확인할 수 있었다.
320 Gbps WDM 시스템의 전송로에 색 분산과 자기 위상 변조 외에 상호 위상 변조 현상(XPM ; Cross Phase modulation)이 존재하는 경우 XPM 현상이 광 펄스 왜곡 보상에 미치는 영향을 광섬유분산 계수와 변조 파형 형식에 따라 분석해 보았다. 본 논문에서 고찰한 WDM 시스템은 전체 전송 링크 중간에 HNL-DSF (Highly Nonlinear Dispersion Shifted Fiber)를 비선형 매질로 이용한 광 위상 공액기를 두어 보상하는 MSSI (Mid-Span Spectral version) 기법에 기초를 두고 있다. MSSI가 적용 된다고 하더라도 WDM 채널간 XPM의 영향이 존재하면 전체적인 보상 정도가 감소하여 최대 전송 채널 전력의 크기가 광섬유 분산 계수에 관계하여 줄어드는 것을 확인할 수 있었고, WDM 시스템의 광섬유 분산 계수가 클수록 임의의 채널에 왜곡을 유도하는 XPM의 영향을 크게 감소시킬 수 있는 것을 알 수 있었다. 아울러 XPM의 영향을 최소화하기 위해 WDM 시스템에 분산 계수가 큰 광섬유를 사용하는 경우 전송 펄스 형식을 RZ보다 오히려 NRZ로 하게 되면 모든 채널을 매우 비슷한 정도로 보상할 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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