In this paper, dynamic modeling and adaptive control problems for a space robot system are discussed. The space robot consist of a robot manipulator mounted on a free-floating base where no attitude control is applied. Using an extended robot model, the entire space robot can be viewed as an under-actuated robot system. Based on nonlinear control theory, the extended space robot model can then be decomposed into two subsystems: one is input-output exactly linearizable, and the other is unlinearizable and represents an internal dynamics. With this decomposition, a normal form-augmentation approach and an augmented state-feedback control are proposed to facilitate the design of adaptive control for the space robot system against parameter uncertainty, unknown dynamics and unmodeled payload in space applications. We demonstrate that under certain conditions, the entire space robot can be represented as a full-actuated robot system to avoid the inclusion of internal dynamics. Based on the dynamic model, we propose an adaptive control scheme using Cartesian space representation and demonstrate its validity and design procedure by a simulation study.
For the study of relaxation processes in complex spin system, a general master equation, which can be used to simulate a vast range of pulse experiments, has been formulated using the Liouville representation of quantum mechanics. The state of a nonequilibrium spin system in magnetic field is described by a density vector in Liouville space and the time evolution of the system is followed by the application of a linear master operator to the density vector in this Liouville space. In this master equation the nuclear spin relaxation due to intramolecular dipolar interaction or randomly fluctuating field interaction is explicitly implemented as a relaxation supermatrix for a strong coupled two-spin (1/2) system. The whole dynamic information inherent in the spin system is thus contained in the density vector and the master operator. The radiofrequency pulses are applied in the same space by corresponding unitary rotational supertransformations of the density vector. If the resulting FID is analytically Fourier transformed, it is possible to represent the final nonstationary spectrum using a frequency dependent spectral vector and intensity determining shape vector. The overall algorithm including relaxation interactions is then translated into an ANSIFORTRAN computer program, which can simulate a variety of two dimensional spectra. Furthermore a new strategy is tested by simulation of multiple quantum signals to differentiate the two relaxation interaction types.
Paul Churchland(1989) suggests the theory of representation from the results of cognitive biology and connectionist AI studies. According to the theory, our representations of the diverse phenomena in the world can be represented as the positions of phase state spaces with the actions of the neurons or of the assembly of neurons. He insists connectionist AI neural networks can have the semantical category systems to recognize the world. But Fodor and Lepore(1996) don't look the perspective bright. From their points of view, the Churchland's theory of representation stands on the base of Quine's holism, and the network semantics cannot explain how the criteria of semantical content similarity could be possible, and so cannot the theory. This thesis aims to excavate which one is the better between the perspective of the theory and the one of Fodor and Lepore's. From my understandings of state space theory of representation, artificial nets can coordinates the criteria of contents similarity by the learning algorithm. On the basis of these, I can see that Fodor and Lepore's points cannot penetrate the Churchlands' theory. From the view point of the theory, we can see how the future's artificial systems can have the conceptual systems recognizing the world. Therefore we can have the perspectives what cognitive scientists have to focus on.
A navigation mesh (NavMesh) is a suitable tool for the representation of a three-dimensional game world. A NavMesh consists of convex polygons covering free space, so the path can be found reliably without detecting collision with obstacles. The main disadvantage of a NavMesh is the huge state space. When the $A^*$ algorithm is applied to polygonal meshes for detailed terrain representation, the pathfinding can be inefficient due to the many states to be searched. In this paper, we propose a method to reduce the number of states searched by using visibility tests to achieve fast searching even on a detailed terrain with a large number of polygons. Our algorithm finds the visible vertices of the obstacles from the critical states and uses the heuristic function of $A^*$, defined as the distance to the goal through such visible vertices. The results show that the number of searched states can be substantially reduced compared to the $A^*$ search with a straight-line distance heuristic.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.2
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pp.251-256
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2005
Up to now, a number of models have been proposed and discussed to describe a wide range of inelastic behaviors of materials. The fetal problem of using such models is however the existence of model errors, and the problem remains inevitably as far as a material model is written explicitly. In this paper, the authors define the implicit constitutive model and propose an implicit viscoplastic constitutive model using neural networks. In their modeling, inelastic material behaviors are generalized in a state space representation and the state space form is constructed by a neural network using input output data sets. A technique to extract the input-output data from experimental data is also described. The proposed model was first generated from pseudo-experimental data created by one of the widely used constitutive models and was found to replace the model well. Then, having been tested with the actual experimental data, the proposed model resulted in a negligible amount of model errors indicating its superiority to all the existing explicit models in accuracy.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.6
no.3
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pp.310-314
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2008
This paper proposes a very novel method which makes it possible that state feedback controller can be designed for unknown dynamic system with measurable states. This novel method uses the support vector machines (SVM) with its function approximation property. It works together with RLS (Recursive least-squares) algorithm. The RLS algorithm is used for the identification of input-output relationship. A virtual state space representation is derived from the relationship and the SVM makes the relationship between actual states and virtual states. A state feedback controller can be designed based on the virtual system and the SVM makes the controller with actual states. The results of this paper can give many opportunities that the state feedback control can be applied for unknown dynamic systems.
Wang, Fa Guang;Kim, Seong-Guk;Park, Seung-Kyu;Kwak, Gun-Pyong
Proceedings of the KIEE Conference
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2007.07a
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pp.1648-1649
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2007
This paper proposes a very novel method which makes it possible that state feedback controller can be designed for unknown dynamic system with measurable states. The RLS algorithm is used for the identification of input-output relationship. A virtual state space representation is derived from the relationship and the SVM(Support Vector Machines) makes the relationship between actual states and virtual states. A state feedback controller can be designed based on the virtual system and the SVM makes the controller be with actual states. The results of this paper can give many opportunities that the state feedback control can be applied for unknown dynamic systems
This paper presents the time response of a mixed vibration system with the viscous damping and the hysteretic damping. There are two ways to derive the time response of such a vibration system. One is an analytical method, using the contour integral of complex functions to compute the inverse Fourier transforms. The other is an approximate method in which the analytic functions derived by Hilbert transform are expressed in the state space representation, and only the effective eigenvalues are used to efficiently compute the transient response. The unit impulse responses of the two methods are compared and the change in the damping properties which depend on the viscous and hysteretic damping values is investigated. The results showed that the damping properties of a mixed damping vibration system do not present themselves as a linear combination of damping properties.
Kim, Young-Hoon;Chu, Sang-Hoon;Kang, S.W.;Oh, D.H.;Han, Y.S.;Hwang, T.Y.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11b
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pp.134-139
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2002
This paper presents a servo design method for high track-density hard disk drives, in which the plant time delay, mainly due to the processor computation time, is taken into account. The key idea behind the proposed design method is to incorporate the delay model into the output equation of the state-space representation for the plant model; thereby, the delay is accounted for by a standard state observer in a natural manner, with simplified state equations as compared to those for conventional methods. The results from practical application confirm that the proposed method is quite effective in realizing a high-bandwidth servo system in hard disk drives.
The advantages of poly-phase converter are to be able to reduce the ripple current and to lessen the weight of power inductors. This paper is derived the equivalent circuit, dc of and ac modeling circuit of a 3-phase multiple buck converter by using state space representation and averaging techniche. Futhermore, it is represented the equivalent circuits according to the duty cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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