PARTICLE SWARM OPTIMIZATION AND NEURAL NETWORK FOR FREQUENCY DOMAIN IDENTIFICATION OF SERVO SYSTEM WITH FRICTION FORCE

ABSTRACT: Generally, the mechanical devices come with undesirable nonlinearities. Due to these nonlinearities the frequency domain system identification process in servo system seems to be a tough task. In the paper, particle swarm optimization (PSO) algorithm based hybrid technique is proposed for the frequency domain identification of servo system. The proposed hybrid technique is the combination of artificial neural network (ANN) and PSO algorithm. Initially, the system parameters are generated as a data set at different mass level by the artificial network. From the dataset, the PSO algorithm is used to optimize the system parameters such as pole, constant, DC gain and friction force etc. Then, the optimized parameters are applied to the system and the friction of system is analyzed in terms of velocity. The proposed identification method is implemented in MATLAB working platform and the deviation performances are evaluated. The system parameters identified by proposed method (PSO-ANN) is compared with actual system, GA-ANN, and adaptive GA-ANN

Experimental Validation Of A Robust Surge Speed Controller For Marine Surface Vessels

The focus of the current work is on providing experimental validation for the robust performance and good tracking characteristic of a surge speed controller for autonomous piloting of an under-actuated 16 ft boat in the completely uncontrolled setting of open-water Lake Saint Clair, Michigan. The controller is designed based on the sliding mode methodology and completely ignores the dynamics of the marine surface vessel (MSV) in its formulation. The testing was conducted under considerable unstructured uncertainties and unpredictable environmental disturbances induced by waves, sea-currents, and wind. The experimental results serve to validate the robust tracking characteristic of the controller and prove the successful implementation of the controller without prior knowledge of the system dynamics; thus, yielding a robust model-less controller

Magyar tudományosság Romániában 2002-2013 között

A Kolozsvári Akadémiai Bizottság elnöksége 2011 szeptemberében döntött arról, hogy kezdeményezi az erdélyi/romániai magyar tudományosság 2002–2012 közötti időszakára vonatkozóan a fontosabb tudományterületek intézményi helyzetét, személyi állományát és a kiemelkedő tudományos eredményeket összegező és értékelő szintézisek elkészítését. A kezdeményezés a Sapientia Alapítvány – Kutatási Programok Intézete által 2002-ben közreadott Tizenkét év. Összefoglaló tanulmányok az erdélyi magyar tudományos kutatások 1990–2001 közötti eredményeiről című kiadvány megjelenése óta eltelt időszak tudományos teljesítményének a leltárát tervezte elkészíteni, a Kolozsvári Akadémiai Bizottság (KAB) szakbizottságaira bízva az illetékességi körükbe tartozó tudományterületek helyzetének az elnökség által javasolt módszertan alapján való ismertetését. A kötet az erdélyi/romániai magyar tudományosság 2002–2012 közötti időszakára vonatkozóan tartalmazza a fontosabb tudományterületek összefoglalóit