This paper presents a new adaptive autopilot for ships based on the Adaptive Neural Networks. The proposed adaptive autopilot is designed with some modifications and improvements from the previous studies on Adaptive Neural Networks by Adaptive Interaction (ANNAI) theory to perform course-keeping, turning and track-keeping control. A strategy for automatic selection of the neural network controller parameters is introduced to improve the adaptation ability and the robustness of new ANNAI autopilot. In Part II of the paper, to show the effectiveness and feasibility of the proposed ANNAI autopilot, computer simulations of course-keeping and track-keeping tasks with and without the effects of measurement noise and external disturbances will be presented.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.24
no.3
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pp.397-406
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1998
The purpose of this research is to develop an integrated quality inspection system using machine vision technology in the automotive engine assembly process. The system makes it possible for the inspected data to be entered directly from the machine vision system into the developed system without the need for intermediate operations. Such direct entry enables prompt corrective actions against process problems. An IVP-150 machine vision board is installed an the PC for image processing, and a template matching technology is implemented to precisely verify quality factors. The developed system is successfully installed in a manufacturing process, and it showed robustness to the problems of noise, distortion, and orientation.
A robust control intended for a nonholonomic mobile robot is considered to guarantee good tracking a desired trajectory. The main drawbacks of the mobile robot model are the existence of nonholonomic constraints, uncertain system parameters and un-modeled dynamics. in order to overcome these drawbacks, we propose a robust control based on Lyapunov theory associated with sliding-mode control, this solution shows good robustness with respect to parameter variations, measurement errors, noise and guarantees position and velocity tracking. The global asymptotic stability of the overall system is proven theoretically. The simulation results largely confirm the effectiveness of the proposed control.
The inverter for UPS system is required to satisfy pure sinusoidal output voltage with very low THD(Total Harmonic distortion). This paper proposes a TMS320c31 digital signal processor based predictive instantaneous control scheme of inverter. The proposed scheme is able to satisfy the conditions; high capability, high efficiency, low audible noise and robustness of inverter. The transient state characteristics of proposed inverter has been improved. in case of power failure or recovery, nonlinear load, sudden load change or parameters variations. Finally, the performance of the proposed inverter is shown and discussed by simulation and experiment.
This paper presents the vibration control of a flexible intelligent beam with added mass. The materials which is a glass fiber reinforced(GFR) thermoplastic composite is employed to achieve vibration characteristics according to added mass induced end of composite beam. In the experiments of forced vibration control, the -controller are employed to achieve vibration suppression in forced vibration situations. Also, in the controller design, 1st and 2nd´s natural frequencies are considered in the modeling, because robust control theory which has robustness to structured uncertainty is adopted to suppress the vibration. By designing a controller using mu-synthesis, robust performance against measurement noise, various modeling.
A method for structural damage identification based on Chaotic Artificial Bee Colony (CABC) algorithm is presented. ABC is a heuristic algorithm with simple structure, ease of implementation, good robustness but with slow convergence rate. To overcome the shortcoming, the tournament selection mechanism is chosen instead of the roulette mechanism and chaotic search mechanism is also introduced. Residuals of natural frequencies and modal assurance criteria (MAC) are used to establish the objective function, ABC and CABC are utilized to solve the optimization problem. Two numerical examples are studied to investigate the efficiency and correctness of the proposed method. The simulation results show that the CABC algorithm can identify the local damage better compared with ABC and other evolutionary algorithms, even with noise corruption.
Three phase squirrel cage induction motor is generally adopted as a traction motor to drive high speed trains because of its robustness for surrounding environment and easy maintenance. In the design of traction molar, reduction of weight is very important in order to reduce kinetic energy to accelerate the vehicle. Therefore, in this paper, design variables of a preliminary designed traction motor to minimize its weight is determined using the optimization technique. Before the optimization process, rotor slot number is determined to reduce vibration and noise by the analysis of magnetic force. As a result, a design example to reduce weight by 12% than that of the preliminary designed motor is presented.
In the proposed paper, a new algorithm based on Nonlinear Feedback Shift Register (NLFSR) and modified RC4A (Rivest Cipher 4A) cipher is introduced. NLFSR is used for image pixel scrambling while modified RC4A algorithm is used for pixel substitution. NLFSR used in this algorithm is of order 27 with maximum period 227-1 which was found using Field Programmable Gate Arrays (FPGA), a searching method. Modified RC4A algorithm is the modification of RC4A and is modified by introducing non-linear rotation operator in the Key Scheduling Algorithm (KSA) of RC4A cipher. Analysis of occlusion attack (up to 62.5% pixels), noise (salt and pepper, Poisson) attack and key sensitivity are performed to assess the concreteness of the proposed method. Also, some statistical and security analyses are evaluated on various images of different size to empirically assess the robustness of the proposed scheme.
In general, secondary batteries are widely used as an electric energy source. Among them, the state of energy storage of mobile devices is very important information. As a method of estimating a state, there is a method of estimating the state by integrating the current according to an energy storage state of a battery, and a method of designing a state estimator by measuring a voltage and estimating a charge amount based on a battery model. In this study, we designed the state estimator using an extended Kalman filter to increase the precision of the state estimation of the charge amount by including the error of the system model and having the robustness to the noise.
Sotoudehnia, Ebrahim;Shahabian, Farzad;Sani, Ahmad Aftabi
Smart Structures and Systems
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v.23
no.1
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pp.45-60
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2019
This paper is devoted to proposing a new approach for damage detection of structures. In this technique, the biconjugate gradient method (BCG) is employed. To remedy the noise effects, a new preconditioning algorithm is applied. The proposed preconditioner matrix significantly reduces the condition number of the system. Moreover, based on the characteristics of the damage vector, a new direct search algorithm is employed to increase the efficiency of the suggested damage detection scheme by reducing the number of unknowns. To corroborate the high efficiency and capability of the presented strategy, it is applied for estimating the severity and location of damage in the well-known 31-member and 52-member trusses. For damage detection of these trusses, the time history responses are measured by a limited number of sensors. The results of numerical examples reveal high accuracy and robustness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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