ORIGINAL_ARTICLE
دسته بندی ویژگی های استخراج شده از پیش زمینه و پس زمینه تصویر برای ردیابی اهدف متحرک هوایی
چکیده: ردیابی هدف متحرک فرایندی است که در آن یک شیء مشخص در یک دنباله ویدئویی از فریمها تعقیب و مکان آن در هر فریم آشکار میشود. هدف از این فرایند تسهیل در پردازشهای بعدی برای تحلیل رفتار یا شناسایی سوژه متحرک است. در این مقاله رویکردی در زمینه ردیابی اهداف متحرک هوایی بر مبنای الگوریتمهای تطبیق مشخصه ارائه شده است. چالش موجود، دستهبندی ویژگیهای استخراجشده از پسزمینه و پیشزمینه ناحیه هدف است. برای حل این مشکل نقاط کلیدی و متناظر آنها در الگوهای استخراجشده از فریمهای متوالی، توسط الگوریتم KLT محاسبه میشود، سپس برای هر کدام از این نقاط شش ویژگی رنگ، میانگین، واریانس و دامنه تغییرات محاسبه میشود و با استفاده از این ویژگیها و تابع متمایزکننده بیزین نقاط ویژگی دستهبندی میشوند. علاوهبراین برای مقاوم کردن الگوریتم پیشنهادی نسبت به تغییر مقیاس هدف از تاریخچه مقیاس سوژه در 10 فریم قبلی استفاده شده است. الگوریتم ارائهشده بر روی پایگاه داده استاندارد AIRCRAFT TRACKING اجرا شد. نتایج آزمایشها کارآمدی روش ارائهشده را در دقت ردیابی نسبت به الگوریتمهای ردیابی KLT و SURF نشان میدهد.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5125_51a880b0829642ed701fc9604b8bf9a2.pdf
2016-09-10
1
11
واژههای کلیدی: الگوریتم KLT
تابع بیزین
تطبیق مشخصه
ردیابی هدف
علی محمد
لطبف
1
دانشگاه یزد
LEAD_AUTHOR
وحید
آزاد زاده
2
فارغ التحصیل کارشناسی ارشد دانشگاه یزد
AUTHOR
[1] K. Zhang, L. Zhang, M.-H. Yang and D. Zhang, "Fast tracking via spatio-temporal context learning," in Computer Vision–ECCV, pp. 127-141, 2014.
1
[2] A. Yilmaz, O. Javed and M. Shah, "Object tracking: A survey," Acm computing surveys (CSUR),vol. 38, no. 4, pp. 1-45, 2006.
2
[3] H. Shuo, W. Na and S. Huajun, "Object tracking method based on surf," AASRI Procedia,vol. 3, pp. 351-356, 2012.
3
[4] Y. Bar-Shalom, Tracking and data association: Academic Press Professional, Inc., 1987.
4
{5} عقیل عبیری، محمدرضا محزون، «ردیابی اهداف متحرک هوایی با استفاده از تخمین چگالی کرنل بر اساس الگوریتم فیلتر ذره»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 45، شماره 3، پاییز 1394.
5
[6] S. Avidan, "Ensemble tracking," Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on,vol. 29, no.2, pp. 261-271, 2007.
6
[7] C. Hua, H. Wu, Q. Chen and T. Wada, "K-means tracker: A general algorithm for tracking people," Journal of Multimedia,vol. 1, no.4, pp. 46-53, 2006.
7
[8] C. Hua, H. Wu, Q. Chen and T. Wada, "K-means Clustering Based Pixel-wise Object Tracking," IPSJ Online Transactions,vol. 1, pp. 66-79, 2008.
8
[9] A. S. Mian, "Realtime visual tracking of aircrafts," Techniques and Applications in Digital Image Computing, pp. 351-356, 2008.
9
[10] B. D. Lucas and T. Kanade, "An iterative image registration technique with an application to stereo vision," International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 674-679, 1981.
10
[11] C. Tomasi and T. Kanade, Detection and tracking of point features: School of Computer Science, Carnegie Mellon Univ. Pittsburgh, 1991.
11
[12] J. Shi and C. Tomasi, "Good features to track," IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 593-600, 1994.
12
[13] Z. Kalal, K. Mikolajczyk and J. Matas, "Forward-backward error: Automatic detection of tracking failures," 20th International Conference on Pattern Recognition, pp. 2756-2759, 2010.
13
[14] S. Baker and I. Matthews, "Lucas-kanade 20 years on: A unifying framework," International journal of computer vision,vol. 56, no.3, pp. 221-255, 2004.
14
[15] R. V. Babu, S. Suresh and A. Makur, "Online adaptive radial basis function networks for robust object tracking," Computer Vision and Image Understanding,vol. 114, no. 3, pp. 297-310, 2010.
15
[16] R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, Pattern classification: John Wiley & Sons, 2012.
16
[17] D. Wang, H. Lu and M.-H. Yang, "Online object tracking with sparse prototypes," IEEE Transactions on Image Processing,vol. 22, no. 1, pp. 314-325, 2013.
17
[18] M. Anvaripour, R. S. Kandovan and S. Soltanpour, "Low distance airplanes detection and tracking visually using spectral residual and KLT composition," Information Systems & Telecommunication,vol. 3, no. 7, pp. 159-165, 2014.
18
ORIGINAL_ARTICLE
کاهش شکاف معنایی در دستهبندی پرسشها با بهرهگیری از قوانین طبقهبندی
چکیده: دستهبندی پرسشها[i] یکی از مؤلفههای حیاتی سیستمهای بازیابی اطلاعات[ii] و پاسخگویی به پرسش[iii] است. هدف از دستهبندی پرسش، شناسایی دقیق نوع پاسخ موردانتظار آن و انتساب برچسبی به آن مطابق با دستهای است که پرسش در آن قرار میگیرد. تاکنون با دو رویکرد مبتنی بر قانون[iv] و یادگیری ماشین[v]، پژوهشهای متعددی در این حوزه صورت پذیرفته است. هدف ما در این پژوهش تلفیق نتایج این دو رویکرد بهمنظور افزایش صحت[vi] دستهبندی است. نوآوری اصلی ارائهشده در این پژوهش، غنیسازی بردار ویژگی کیسه کلمات[vii] حاصل از پرسشها با قوانین دستهبندی است. اهمیت روش تلفیق ارائهشده در این مقاله امکان استفاده از مخازن قوانین با ساختار طبقهبندی متفاوت نسبت به ساختار موجود برای دستهبندی پرسشها است. نتایج حاصل از پیادهسازی روش پیشنهادی بر دادگان UIUC بیانگر مؤثر بودن روش پیشنهادی در بهبود صحت دستهبندی پرسشها است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5126_9c6b54ecca6d625b3cb35b9d99d6fc00.pdf
2016-09-22
13
24
واژههای کلیدی: دستهبندی پرسش
رویکرد مبتنی بر قانون
رویکرد مبتنی بر یادگیری ماشین
رویکرد ترکیبی
محمدعلی
زارع چاهوکی
1
عضو هیئت علمی دانشگاه یزد
LEAD_AUTHOR
سیده زهرا
آفتابی
szaftabi@stu.yazd.ac.ir
2
دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه یزد
AUTHOR
[1] O. Kolomiyets and M. F. Moens, “A survey on question answering technology from an information retrieval perspective,” Information Science, vol. 181, no. 24, pp. 5412-5434, 2011.
1
[2] T. Desai and A. Parmar, “A survey on different approaches of question answering system,” Advanced Research in Engineering, Science and Management, vol. 1, no. 5, 2013.
2
[3] S. K. Dwivedi and V. Singh, “Integrated question classification based on rules and pattern matching,” International Conference on Information and Communication Technology for Competitive Strategies (ICTCS), pp. 1-7, 2014.
3
[4] M. Mishra, V. K. Mishra and Dr. H. R. Sharma, ”Question Classification using semantic, syntactic and lexical features,” International Journal of Web and Semantic Technology, vol. 4, no. 3, pp. 39-47, 2013.
4
[5] B. Loni, A Survey of State-of-the-art Methods on Question Classification, Technical Report, Delft University of Technology, pp. 1-40, Aug, 2011.
5
[6] J. Silva, L. Coheur, A. C. Mendes and A. Wichert, “From symbolic to sub-symbolic information in question classification,” Artificial Intelligence, vol. 35, no. 2, pp. 137-154, 2010.
6
[7] Hardy and Y. Cheah, “Question classification using extreme learning machine on semantic features,” Journal of ICT Research and Applications, vol. 7, no. 1, pp. 36-58, 2013.
7
[8] U. Hermjakob, E. Hovy, C. Lin and L. Gerber, “Automated question answering in Webclopedia: a demonstration,” 2nd International Conference on Human Language Technology Research, pp. 370-371, 2002.
8
[9] Z. Huang, M. Thint and Z. Qin, “Question classification using Headwords and their Hypernyms,” Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 927-936, 2008.
9
[10] K. Hacioglu and W. Ward, “Question classification with Support Vector Machines and error correcting codes,” Conference of the North American Chapter of theAssociation for Computational Linguistics on Human Language Technology, vol. 2, pp. 28-30, 2003.
10
[11] D. Zhang and W. S. Lee, “Question classification using Support Vector Machines,” The ACM SIGIR Conference in Information Retrieval, pp. 26-32, 2003.
11
[12] V. Krishnan, S. Das and S. Chakrabarti, “Enhanced answer type inference from questions using sequential model,” Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 315-322, 2005.
12
[13] A. Sangodiah, M. Muniandy and L. E. Heng, “Question classification using statistical approach: A complete review,” Theoretical and Applied Information Technology, vol. 71, no. 3, pp. 386-395, 2015.
13
[14] P. Biswas, A. Sharan and R. Kumar, “Question classification using syntactic and rule-based approach,” Advanced in Computing, Communication and Informatics (ICACCT), pp. 1033-1038, 2014.
14
[15] C.C.T. Kwok, O. Etzioni, D.S. Weld, “Scaling question answering to the web,” 10th International Conference on World Wide Web, pp. 150-161, 2001.
15
[16] N. Kalchbrenner, E. Grefenstette and P. Blunsom, “A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences,” 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 1-11, 2014.
16
[17] Y. Kim, “Convolutional neural networks for sentence classification,” EMNLP, pp. 1746–1751, Sep. 2014.
17
[18] http://www.isi.edu/natural-language/projects/ webclopedia/Taxonomy/taxonomy_toplevel.html (2015/06/20)
18
[19] X. Li, D. Roth, “Learning question classifiers: The role of semantic information,” 19th International Conference on Computational Linguistics, Association for computational linguistics, pp. 1-7, 2002.
19
ORIGINAL_ARTICLE
راهکاری نوین جهت تولید دنباله آزمون کمینه در فرآیند آزمون نرم افزار با ترکیب الگوریتم های جستجوی تپه نوردی و جستجوی خفاش
چکیده: امروزه استفاده از الگوریتمهای مبتنی بر هوش جمعی به همراه استراتژی آزمون T-ستونی[i] در حوزه تولید خودکار دنباله آزمون کمینه، افزایش یافته است. در این میان الگوریتمهای جستجوی ژنتیک، الگوریتم مورچگان، شبیهسازی تبرید، ازدحام توده ذرات و الگوریتم جستجوی ممنوعه سهم به سزایی را دارند. اکثر این الگوریتمها به دلیل داشتن ساختار پیچیده و استفاده از محاسبات دشوار قادر به تولید دنباله آزمون برای مقدار 3T> نمیباشند. در این پژوهش با ترکیب الگوریتم جستجوی تپهنوردی و الگوریتم جستجوی خفاش، دنباله آزمون بهینه با استفاده از استراتژی آزمون T-ستونی برای پیکربندیهای مختلف تولید میشود. این راهکار قادر است که دنباله آزمون تا مقدار 10T= را نیز تولید کند. یکی از معیارهای ارزیابی تولید دنباله آزمون، اندازه آرایه تولیدشده است. در این پژوهش ضمن مقایسه راهکار پیشنهادی با جدیدترین الگوریتمهای منتشرشده در حوزه تولید خودکار دنباله آزمون، برتری آن نیز نشان داده خواهد شد.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5127_c1d04d3a67d8a7e6f0a35cbfd61aefb7.pdf
2016-09-22
25
35
واژههای کلیدی: آزمون نرم افزار
الگوریتم خفاش
الگوریتم تپه نوردی
تولید نمونه آزمون
وحید
رافع
rafe@iust.ac.ir
1
دانشگاه اراک
LEAD_AUTHOR
سجاد
اسفندیاری
2
دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه اراک
AUTHOR
[1] N. Tracey, J. Clark, J. McDermid and K. Mander, "A search-based automated test-data generation framework for safety critical systems," in Systems Engineering for Business Process Change: New Directions, pp. 174–213, 2002.
1
[2] P. Arun Babu, C. Senthil Kumar, N. Murali and T. Jayakumar, "An intuitive approach to determine test adequacy in safety-critical software," ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, vol. 37, no. 5, pp.1-10, 2012.
2
[3] L. Zhao and W. Luo, "An Algorithm for Reducing Test Suite Based on Interface Parameters," Computational Intelligence and Software Engineering (CiSE), pp. 1-4, 2010.
3
[4] زهرا اسلامی مشکنانی، اشکان سامی، «تأثیر اندازههای طراحی نسبت به اندازههای کد در بهبود کارایی سامانههای آزمون خودکار»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 42، شماره 1، 1392.
4
[5] L. Luo, Software Testing Techniques, Institute for Software Research International, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA15232, U.S.A., 2001.
5
[6] S. Nidhra and J. Dondeti, "black box and white box testing techniques–a literature review," International Journal of Embedded Systems and Applications (IJESA), vol. 2, no. 2, pp. 29-50, 2012.
6
[7] T. El-Ghazali, Metaheuristics: from design to implementation, Wiley Publishing, 2009.
7
[8] A. E. Eiben and J. E. Smith, Introduction to Evolutionary Computiong, Amazon Publishing, 2008.
8
[9] R. Neapolitan and K. Naimipour, Foundations of Algorithms Using C++ Pseudocode, Third Edition, Jones and Bartlett Publishers, 2004.
9
[10] B. S. Ahmed, K. Z. Zamlia and C. P. Lim, "Application of Particle Swarm Optimization to uniform and variable strengthcovering array construction," Elsevier: Applied Soft Computing, vol. 12, no. 4, pp.1330–134, 2012.
10
[11] M. F. J. Klaib, Development of An Automated Test Data Generation and Execution Strategy Using Combinatorial Approach, Ph.D. Thesis, School of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Sains Malaysia, 2009.
11
[12] D. M. Cohen, S. R. Dalal, A. Kajla and G. C. Patton, "The Automatic Efficient Test Generator (AETG) System," Proceedings of the 5th International Symposium on Software Reliability Engineering, pp. 303 –309, 1994.
12
[13] D. M. Cohen, S. R. Dalal, M. L. Fredman and G. C. Patton, "The AETG system: an approach to testing based on combinatorial design," IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 23, no. 7, pp. 437–444, 1997.
13
[14] Y. Lei and K. C. Tai, "In-Parameter-Order: A Test Generation Strategy for Pairwise Testing," in Proceedings of the 3rd IEEE International Symposium on High-Assurance Systems Engineering, pp. 254–261, 1998.
14
[15] Y. Lei, R. Kacker, D. R. Kuhn, V. Okun, and J. Lawrence, "IPOG: AGeneral Strategy for T-Way Software Testing," Proceedings of the 14th Annual IEEE International Conference and Workshops on Engineering of Computer- Based Systems, pp. 549 –556, 2007.
15
[16] M.I. Younid and K.Z. Zamli, "MC-MIPOG: A Parallel t-Way Test Generation Strategy for Multicore Systems," ETRI Journal, vol. 32, no. 1, pp. 73-82, 2010.
16
[17] B. Jenkin, Jenny strategy, Version 5.0, February-2005, http://burtleburtle.net/bob/math/jenny.html.
17
[18] M. B. Cohen, C. J. Colbourn, and A. C. H. Ling, "Augmenting Simulated Annealing to Build Interaction Test Suites," Proceedings of the 14th International Symposium on Software Reliability Engineering, pp. 394-405, 2003.
18
[19] X. Chen, Q. Gu, A. Li and D. Chen, "Variable Strength Interaction Testing with an Ant Colony System Approach," Proceedings of the Asia Pacific Software Engineering Conference, pp. 160 –167, 2009.
19
[20] B. S. Ahmed, K. Z. Zamli and C. P. Lim, "Constructing a T-Way Interaction Test Suite Using the Particle Swarm Optimization Approach," International Journal of Innovative Computing and Information Control, vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2011.
20
[21] A. R. A. Alsewari and K. Z. Zamli, "Design and Implementation of a Harmony-Search-Based Variable-Strength t-way Testing Strategy with Constraints Support," Information Software Technolology, vol. 54, no. 6, pp. 553–568, 2012.
21
[22] I. Bashir and, R. A. Paul, "Object‐oriented integration testing," Annals of Software Engineering, vol. 8, no. 1, pp 187-202, 2001.
22
[23] R. Kuhn, R. Kacker and Y. Lei, "Practical combinatorial testing–Beyond pairwise testing," Browse Journals & Magazines, vol. 10, no. 3, pp. 19-23, 2008.
23
[24] A. Ganjali, A Requirements-Based Partition Testing Framework Using Particle Swarm Optimization Technique, Ph.D. Thesis, Master of Applied Science, In Waterloo, Ontario, Canada, 2008.
24
[25] S. J. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach, Computer Science, Prentice Hall, 2009.
25
[26] X. S. Yang, "A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm," Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization, vol. 284, pp. 65-74, 2010.
26
[27] مریم مرادی، رزا یوسفیان و وحید رافع، «ارائه راهکاری جهت مقابله با مشکل انفجار فضای حالت در سیستمهای تبدیل گراف با استفاده از الگوریتمهای پرندگان و جستجوی گرانشی»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 45، شماره 4، 1394.
27
[28] M. H. M. Zabil and K. Z. Zamli, "Implementing a T-Way Test Generation Strategy Using Bees Algorithm," International Journal of Soft Computing and Its Applications, vol. 5, no. 3, pp. 116-126, 2013.
28
[29] ”, Int. J. Advance Soft Compu. Appl, vol. 5, no. 3, 2013.
29
ORIGINAL_ARTICLE
بهره گیری از ترانسفورمر با نسبت دورهای کاهش یافته در ساختار مبدل منبع امپدانسی افزاینده تعمیم یافته به کمک خازن به منظور افزایش بهره ولتاژ
چکیده: در سالهای اخیر،مبدلهای منبع امپدانسی بهعنوان مبدلهای کاهنده – افزاینده یکطبقه معرفی شدهاند، اگرچه توانایی افزایندگی این مبدلها نسبت به مبدلهای چندطبقه افزاینده dc-dc محدود میباشد، اما ازآنجاکه اضافه نمودن طبقات اضافی سبب کاهش بازده مبدل میگردد، مبدلهای منبع امپدانسی مناسبتر میباشند. ازهمینرو تحقیقات زیادی جهت بهبود مبدلهای منبع امپدانسی برای دستیابی به ضریب افزایندگی بالاترصورتگرفته است. در این مقاله، یک مبدل جدید بر اساس مبدل منبع امپدانسی افزاینده تعمیمیافته به کمک خازن با ترکیب نمودن یک ترنسفورمر ارائه شده است. در ساختار پیشنهادی مبدل منبع امپدانسی گاما نامتقارن جریان ناپیوسته بهعنوان ساختار پایه استفاده شده و بهره ولتاژ با کاهش نسبت دورهای ترانسفورمر افزایش مییابد. بنابراین، برخلاف تعمیم دوم مبدل منبع امپدانسی افزاینده تعمیمیافته به کمک خازن نیازی به افزودن اجزاء جدید جهت افزایش ولتاژ خروجی نمیباشد. عملکرد مبدل پیشنهادی به کمک نتایج شبیهسازی در فضای نرمافزار متلب/سیمولینک مورد تأیید قرار گرفته و از روش کنترلی بوست ساده جهت مدولاسیون استفاده شده است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5128_b9333cc4ac718ed09c7da992d00dc2e1.pdf
2016-09-22
37
43
مبدل های منبع امپدانسی
مبدل منبع امپدانسی تعمیم یافته به کمک خازن
مبدل منبع امپدانسی گاما نامتقارن
روش کنترلی بوست ساده
سروش
اسماعیلی
esmaeili_soroush@yahoo.com
1
دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکز
AUTHOR
عبدالرضا
شیخ الاسلامی
asheikh@nit.ac.ir
2
دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل
LEAD_AUTHOR
محمد
رضا نژاد
3
دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل
AUTHOR
علیرضا
سیادتان
m.siadatian@gmail.com
4
دانشگاه آزاداسلامی واحد تهران غرب
AUTHOR
[1] J. Kikuchi and T. A. Lipo, “Three phase PWM boost-buck rectifiers with power regenerating capability,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 38, no. 5, pp. 1361–1369, 2002.
1
[2] G. Moschopoulos and Y. Zheng, “Buck-boost type ac-dc single-stage converters,” in IEEE International Symposium on Industrial Electronics, pp. 1123–1128, 2006.
2
[3] F. Gao, P. Chiang Loh, R. Teodorescu and F. Blaabjerg, “Diode-Assisted Buck–Boost Voltage-Source Inverters,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 24, no. 9, pp. 2057-2064, 2009.
3
[4] F. Z. Peng, “Z-sourcs inverter,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 39, no. 2, pp. 504-510, 2003.
4
[5] J. Anderson and F. Z. Peng, “Four quasi-Z-source inverters,” in IEEE PESC, pp. 2743–2749, 2008.
5
[6] W. Qian, F. Z. Peng and H. Cha, “Trans Z-source inverters,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 26, no.11, pp. 3453-3463, 2011.
6
[7] P. C. Loh, D. Li and F. Blaabjerg, “ -Z source inverters,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 28, no.11, pp. 4880-4884, 2013.
7
[8] M. Zhu, K.Yu and F.L.Luo,“Switched inductor Z-source inverter,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 25, no. 8, pp. 2150-2158, 2010.
8
[9] M. K. Nguyen, Y. C. Lim and G. B. Cho,“Switched inductor quasi Z-source inverter,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 26, no. 11, pp. 3183-3191, 2011.
9
[10] C. J. Gajanayake, F. L. Luo, H. B. Gooi, P. L. So and L. K. Siow, “Extended boost Z source inverter,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 25, no. 10, pp 2642-26522, 2010.
10
[11] W. Mo, P. C. Loh and F. Blaabjerg, “Asymmetrical -source inverters,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 61, no. 2, pp. 637-647, 2014.
11
[12] M. Shen, J. Wang, A. Joseph and F. Z. Peng, “Maximum Constant boost Control of the Z-source inverter,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 25, no. 8, pp. 2150-2158, 2010.
12
[13] P. Loh, D. Li and F. Blaabjerg, “Magnetically Coupled Impedance-Source Inverters,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 49, no. 5, pp. 2177-2187, 2013.
13
ORIGINAL_ARTICLE
مبدل زمان به دیجیتال رزولوشن بالا و توان مصرفی کم مبتنی بر اسیلاتور حلقوی چند مسیره
چکیده: در ایـن مقاله طراحی یک مبدل زمان به دیجیتال 12 بیتی رزولوشن بالا و توان مصرفی کم مبتنی بر اسیلاتور حلقوی چندمسیره (Multi-Path Gated Ring Oscillator) در تکنولوژی nm-CMOS130 بیان شده است. برای افزایش رزولوشن دو مسیر گیت با رزولوشنهای متفاوت، رزولوشن درشت و رزولوشن ریز، بهصورت ساختار ورنیر استفاده شده است. تأخیر گیت هر مسیر تعیینکننده رزولوشن آن مسیر و به دلیل به کار بردن آنها در ساختار ورنیر، اختلاف تأخیر گیتهای دو مسیر بیانگر مقدار رزولوشن مؤثر اسـت. نتایج شبیهسازی مبدل زمان به دیجیتال، TDC، طراحیشده در سطح مداری نشان میدهند که این TDC دارای رزولوشن درشت PS10، رزولوشن ریز PS8، رزولوشن مؤثر PS2 و رنج دینامیکی ns8 است. مقادیر DNL و INL آن به ترتیب برابر LSB6/0 و LSB2 است. همچنین متوسط توان مصرفی آن با ولتاژ تغذیه V2/1 در فرکانس مرجع MHz50 برابر mW5/4 است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5129_bbe38d8ed83e81c228dbe4c6f6703613.pdf
2016-09-22
45
50
مبدل زمان به دیجیتال
GRO TDC
multi path GRO TDC
ADPLL
اکرم
امیری
amiri_akram@znu.ac.ir
1
دانشگاه زنجان
AUTHOR
سیروس
طوفان
s.toofan@tabrizu.ac.ir
2
دانشگاه زنجان
LEAD_AUTHOR
[1] R. B. Staszewski, D. Leipold, C.-M. Hung and P. T. Balsara, “TDC-based frequency synthesizer for wireless applications,” IEEE Radio Frequency Integrated Circuits (RFIC) Symposium, pp. 215-218, 2004.
1
[2] R. Staszewski, C.-M. Hung, K. Maggio, J. Wallberg, D. Leipold and P. Balsara, “All-digital phase-domain tx frequency synthesizer for bluetooth radios in 0.13um cmos,” IEEE Solid-State Circuits Conference (ISSCC), 2004.
2
[3] S. Naraghi, M. Courcy and M. P. Flynn, “A 9-bit, 14 μW and 0.06 mm Pulse Position Modulation ADC in 90 nm Digital CMOS,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 45, no. 9, pp. 1870-1880, 2010.
3
[4] R. Staszewski, S. Vemulapalli, P. Vallur, J. Wallberg and P. Balsara, “1.3 V 20 PS time-to-digital converter for frequency synthesis in 90-nm CMOS,” IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 53, no. 3, pp. 220-224, 2006.
4
[5] P. Chen, C. C. Chen, J. Chi, Zheng and Y. S. Shen, “A PVT Insensitive Vernier-Based Time-to-Digital Converter With Extended Input Range and High Accuracy,” IEEE Transactions on Nuclear Science, vol. 54, no. 2, pp. 294-302, 2007.
5
[6] C. S. Hwang, P. Chen and H. W. Tsao, “A high-precision time-to digital converter using a two-level conversion scheme,” IEEE Transactions on Nuclear Science, vol. 51, no. 8, pp. 1349-1352, 2004.
6
[7] M. Lee, A. A. Abidi, “A 9 b, 1.25 PS resolution coarse-fine timeto-digital converter in 90 nm CMOS that amplifies a time residue,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 43, no. 4, pp. 769-777, 2008.
7
[8] Y. Cao, W. De Cock, M. Steyaert and P. Leroux, “1-1-1 mash time-to-digital converters with 6 PS resolution and third-order noise-shaping,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 47, no. 9, pp. 2093-2106, 2012.
8
[9] P. Chen, S. Liu and J. Wu, “A CMOS pulse-shrinking delay element for time interval measurement,” IEEE Transactions on Circuits and Systems II, vol. 47, no. 9, pp. 954-958, 2000.
9
[10] C. M. Hsu, M. Z. Straayer and M. H. Perrott, “A low-noise wide-BW 3.6-GHz digital-fractional-N frequency synthesizer with a noise shaping time-to-digital converter and quantization noise cancellation,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 43, no. 12, pp. 2776-2786, 2008.
10
[11] M. Z. Straayer and M. H. Perrott, “A Multi-Path Gated Ring Oscillator TDC With First-Order Noise Shaping,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 44, no. 4, pp. 1089-1098, 2009.
11
[12] M. Memarian, S. Toofan, “A High Res olution, Multi-Path Gated Ring Oscillator Based Vernier Time-to-Digital Converter,” IEEE Semiconductor Conference Dresden(SCD), pp. 1-4, 2011.
12
[13] I. Nissinen, A. Mantyniemi and J.Kostamovaara, “A CMOS time-todigital converter based on a ring oscillator for a laser radar,” IEEE 29th European Solid-State Circuits Conference, pp. 469-472, 2003.
13
[14] S. Lee, B. Kim and K. Lee, “A novel high-speed ring oscillator for multiphase clock generation using negative skewed delay scheme,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 32, no. 2, pp. 289-291, 2009.
14
[15] J. Chen, H. Yumei and H. Zhiliang, “A multi-path gated
15
ring oscillator based time-to-digital converter in 65 nm CMOS technology,” Journal of Semiconductors, vol. 34, no.3, pp. 1-5, 2013.
16
[16] J. G. Maneatis and M. A. Horowitz, “Precise delay generation using coupled oscillators,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 28, no. 12, pp. 1273-1282, 1993.
17
[17] A. Matsumoto, S. Sakiyama, Y. Tokunaga, T. Morie and S. Dosho, “A design method and developments of a low-power and high-resolution multiphase generation system,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 43, no. 4, pp. 831-843. 2008.
18
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی شکل موج ارسالی رادار به منظور بالا بردن دقت تخمین تأخیر و فرکانس داپلر هدف با معیار CRB
چکیده: در این مقاله، مسئله طراحی شکلموج به منظور تخمین پارامترهای تأخیر و داپلر هدف، بر اساس معیار [i]CRB بررسی میشود. پس از به دست آوردن حدود CRB، از مدل سیگنال OFDM برای طراحی شکلموج استفاده میشود و با حداقل کردن این حدود دو شکـلمـوج طراحی میشود. کارآیی شکلموجها نیز با استفاده از تابع ابهام متقابل(CAF[ii])، مورد بررسی قرار گرفته و برای ارزیابی دقیقتر از پـارامتر MF[iii] استفـاده میشود. افزایش مقادیر MF، معادل افزایش احتمال آشکارسازی هدف در رادار است. نتایج شبیهسازی نشان میدهد که با استفاده از شکلموجهای طراحیشده، میزان MF افزایش مییابد که این امر بیانگر کاهش پیکهای فرعی در تابع CAF و درنتیجه افزایش احتمال آشکارسازی هدف است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5130_6b390ab6fc4664a7217091ebcf74308b.pdf
2016-09-22
51
58
واژه های کلیدی: طراحی شکل موج رادار
رادار شناخت گر
تخمین تأخیر و داپلر هدف
حد CRB پارامترهای هدف
ابراهیم
باقری
e_bagheri@elec.iust.ac.ir
1
دانشگاه علم و صنعت ایران
AUTHOR
محمدحسین
کهایی
kahaei@iust.ac.ir
2
دانشگاه علم و صنعت ایران
LEAD_AUTHOR
محمد
جباریان
jabbarian3110@gmail.com
3
دانشگاه علم و صنعت ایران
AUTHOR
علی اصغر
بهشتی شیرازی
4
دانشگاه علم و صنعت ایران
LEAD_AUTHOR
[1] J. R. Guerci, "Cognitive radar: a knowledge-aided fully adaptive approach," in Radar Conference, 2010 IEEE, pp. 1365-137, 2010.
1
[2] Y. Yang and R. S. Blum, "MIMO radar waveform design based on mutual information and minimum mean-square error estimation," Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on, vol. 43, no. 1, pp. 330-343, 2007.
2
[3] S. Haykin, Y. Xue, and T. N. Davidson, "Optimal waveform design for cognitive radar," in Signals, Systems and Computers, 2008 42nd Asilomar Conference on, pp. 3-7, 2008.
3
[4] M. Teitel and J. Tabrikian, "Waveform design for sequential detection with subspace interference," in Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM), 2012 IEEE 7th, pp. 401-404, 2012.
4
[5] S. Sen and C. W. Glover, "Optimal multicarrier phase-coded waveform design for detection of extended targets," in Radar Conference (RADAR), 2013 IEEE, pp. 1-6, 2013.
5
[6] S. P. Sira, D. Cochran, A. Papandreou-Suppappola, D. Morrell, W. Moran, S. D. Howard, et al., "Adaptive waveform design for improved detection of low-RCS targets in heavy sea clutter," Selected Topics in Signal Processing, IEEE Journal of, vol. 1, pp. 56-66, 2007.
6
[7] Y. Wei, H. Meng, Y. Liu, and X. Wang, "Radar phase-modulated waveform design for extended target detection," Tsinghua Science & Technology, vol. 16, no. 4, pp. 364-370, 2011.
7
[8] X. Deng, C. Qiu, Z. Cao, M. Morelande, and B. Moran, "Waveform design for enhanced detection of extended target in signal-dependent interference," IET Radar, Sonar & Navigation, vol. 6, no. 1, pp. 30-38, 2012.
8
[9] B. Jiu, H. Liu, B. Chen, and Z. Liu, "Waveform design for wideband radar target recognition based on eigensubspace projection," Radar, Sonar & Navigation, IET, vol. 7, no. 6, pp. 702-709, 2013.
9
[10] S. Haykin, "Cognitive radar: a way of the future," Signal Processing Magazine, IEEE, vol. 23, no. 1, pp. 30-40, 2006.
10
[11] W. Huleihel, J. Tabrikian, and R. Shavit, "Optimal adaptive waveform design for cognitive MIMO radar," EEE Transactions on Signal Processing, vol. 61, no. 20, pp. 5075 - 5089, 2013.
11
[12] J. Li, L. Xu, P. Stoica, K. W. Forsythe, and D. W. Bliss, "Range compression and waveform optimization for MIMO radar: a Cramer–Rao bound based study," Signal Processing, IEEE Transactions on, vol. 56, no. 1, pp. 218-232, 2008.
12
[13] M. Skolnik, "Introduction to radar system," McGraw-Hill, 2002.
13
[14] M. Cherniakov, Bistatic Radars: Emerging Technology: John Wiley & Sons, 2008.
14
[15] L. Wang, H. Wang, Y. Cheng, Y. Qin, and P. V. Brennan, "Adaptive waveform design for maximizing resolvability of targets," in Digital Signal Processing (DSP), 2013 18th International Conference on, pp. 1-6, 2013.
15
[16] A. NagaJyothi and K. R. Rajeswari, "Generation and Implementation of Barker and Nested Binary codes," Journal of Electrical and Electronics Engineering, vol. 8, no. 2, pp. 33-41, 2013.
16
[17] B. R. Mahafza and A. Elsherbeni, MATLAB simulations for radar systems design: CRC press, 2003.
17
[18] W. O. Alltop, "Complex sequences with low periodic correlations," IEEE Transactions on Information Theory, vol. 26, no. 3, pp. 350-354, 1980.
18
[19] L. Patton, S. Frost, and B. Rigling, "Efficient design of radar waveforms for optimised detection in coloured noise," IET Radar, Sonar & Navigation, vol. 6, no. 1, pp. 21-29, 2012.
19
[20] S. M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume III: Practical Algorithm Development vol. 3: Pearson Education, 2013.
20
[21] J. G. Proakis, M. Salehi, N. Zhou, and X. Li, Communication systems engineering, vol. 2: Prentice-hall Englewood Cliffs, 1994.
21
[22] M. A. Richards, Fundamentals of radar signal processing, Tata McGraw-Hill Education, 2005.
22
[23] J. E. Palmer and S. J. Searle, "Evaluation of adaptive filter algorithms for clutter cancellation in passive bistatic radar," in Radar Conference (RADAR), 2012 IEEE, pp. 0493-0498, 2012.
23
[24] F. Colone, D. O'hagan, P. Lombardo, and C. Baker, "A multistage processing algorithm for disturbance removal and target detection in passive bistatic radar," Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on, vol. 45, no. 2, pp. 698-722, 2009.
24
[25] S. Sen, "Adaptive OFDM radar waveform design for improved micro-doppler estimation," IEEE Sensor Journal, vol. 14, no. 10, pp. 3548-3556, 2014.
25
[26] A. Dogandzic, A. Noherai, "Cramer-Rao Bound for estimating range, velocity and direction with an active array," IEEE Transaction on signal processing, vol. 49, no. 6, pp. 1122-1137, 2001.
26
[27] Y. Fu, Z. Tian, "Cramer-Rao Bounds for hybrid TOA/DOA-based location estimation in sensor networks," IEEE signal processing letters, vol. 16, no. 8, pp. 655-658, 2009.
27
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه یک مبدل dc-dc جدید بدون ترانسفورماتور با بهره ولتاژ بهبودیافته
چکیده: در این مقاله یک مبدل dc-dc بدون ترانسفورماتور با ضریب بهره بالا و تنش ولتاژ پائین در دو سر کلید فعال پیشنهاد میشود. در این مبدل تنها یک کلید فعال به کار رفته است، لذا کنترل مبدل پیشنهادی ساده بوده و تلفات هدایتی کلید فعال نیز پائین است. بهره ولتاژ مبدل پیشنهادی در مقایسه با مبدل افزاینده مرسوم بالاتر بوده و مبدل پیشنهادی ناحیه کاری رژیم هدایت پیوسته را گسترش میدهد. مبدل پیشنهادی دارای تنش ولتاژ پائین در دو سر کلید فعال است که باعث کاهش تلفات هدایتی میشود. مبدل پیشنهادی میتواند در دو رژیم هدایت پیوسته و ناپیوسته کار کند. در این مقاله مدهای کاری مختلف مبدل پیشنهادی، محاسبات مربوط به بهره، جریانهای عبوری از عناصر، بازده و اندازه ریپل ولتاژ خازنها ارائه میشود. برای اثبات عملکرد صحیح مبدل پیشنهادی نتایج شبیهسازی در محیط نرمافزار PSCADو نتایج عملی نیز ارائه میشود.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5131_2b054a3b4613cf5512a349b13890258a.pdf
2016-09-22
59
71
مبدلdc-dc بدون ترانسفورماتور
افزاینده مرسوم
بهره ولتاژ
محمدرضا
بنائی
1
دانشگاه شهید مدنی آذربایجان
LEAD_AUTHOR
حسین اژدر
فائقی بناب
2
دانشگاه شهید مدنی آذربایجان
AUTHOR
[1] R. J. Wai, C. Y. Lin, C. Y. Lin, R. Y. Duan and Y. R. Chang, “High-efficiency power conversion system for kilowatt-level stand-alone generation unit with low input voltage,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 55, no. 10, pp. 3714-3702, 2008.
1
[2] M. Delshad and S. Shahnamnia, “A new ZVT high step up DC-DC converter,” in IEEE ECTI Conference, pp. 1-4, 2012.
2
[3] N. P. Papanikolaou and E. C. Tatakis, “Active voltage clamp in flyback converters operating in CCM mode under wide load variation,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 51, no. 3, pp. 632-640, 2004.
3
[4] O. Abutbul, A. Gherlitz, Y. Berkovich and A. Ioinovici, “Step-up switching-mode converter with high voltage gain sing a switchedcapacitor circuit,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Fundamental Theory and Applications, vol. 50, no. 8, pp. 1098- 1102, 2003.
4
[5] S. K. Changchien, T. J. Liang, J. F. Chen and L. S. Yang, “Novel high step-up DC-DC converter for fuel cell energy conversion system,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 57, no. 6, pp. 2007-2017, 2010.
5
[6] K. C. Tseng and T. J. Liang, “Analysis of integrated boost-flyback step-up converter,” IEE Proceedings - Electric Power Applications, vol. 152, no. 2, pp. 217-225, 2005.
6
[7] T. F. Wu, Y. S. Lai, J. C. Hung and Y. M. Chen, “Boost converter with coupled inductors and buck-boost type of active clamp,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 55, no. 1, pp. 154-162, 2008.
7
[8] N. P. Papanikolaou and E. C. Tatakis, “Active voltage clamp in flyback converters operating in CCM mode under wide load variation,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 51, no. 3, pp. 632–640, 2004.
8
[9] J. M. Kwon and B. H. Kwon, “High step-up active-clamp converter with input-current doubler and output-voltage doubler for fuel cell power systems,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 24, no. 1, pp. 108–115, 2009.
9
[10] F. Zhang, L. Du, F. Z. Peng and Z. Qian, “A new design method for high-power high-efficiency switched-capacitor dc–dc converters,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 23, no. 2, pp. 832–840, 2008.
10
[11] B. Axelrod, Y. Berkovich and A. Ioinovici, “Switched-capacitor/switched-inductor structures for getting transformerless hybrid DC–DC PWM converters,” IEEE Transactions on Circuits and Systems. I, Regular Papers, vol. 55, no. 2, pp. 687–696, 2008.
11
[12] B. S. Revathi and M. Prabhakar, “High gain high power DC-DC converter for photovoltaic application,” ICMiCR, pp. 1-6, 2013.
12
[13] K. C. Tseng and C. C. Huang, “High step-up high-efficiency interleaved converter with voltage multiplier module for renewable energy system,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 61, no. 3, pp. 1311-1319, 2014.
13
[14] W. Li, X. Xiang, C. Li, W. Li and X. He, “Interleaved high step-up ZVT converter with built-in transformer voltage doubler cell for distributed PV generation system,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 28, no. 1, pp. 300–311, 2013.
14
[15] A. A. Fardoun and E. H. Ismail, “Ultra step-up DC-DC converter with reduced switch stress,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 46, no. 5, pp. 2025-2034, 2010.
15
[16] G. Zhu and A. Ioinovici, “Steady-state characteristics of switched-capacitor electronic converters,” Journal of Circuits, Systems and Computers, vol. 7, pp. 69–91, 1997.
16
[17] S. M. Chen, T. J. Liang, L. S. Yang and J. F. Chen, “A cascaded high step-up DC–DC converter with single switch for microsource applications,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 26, no. 4, pp. 1146–1153, 2011.
17
[18] S. V. Araujo, R. P. Torrico-Bascope and G. V. Torrico-Bascope, “Highly efficient high step-up converter for fuel-cell power processing based on three-state commutation cell,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 57, no. 6, pp. 1987–1997, 2010.
18
[19] S. C. Tan, M. Nur, S. Kiratipongvoot, S. Bronstein, Y. M. Lai, C. K. Tse and A. Ioinovici, “Switched-capacitor converter configuration with low EMI emission obtained by interleaving and its large-signal modeling,” in IEEE International Symposium on Circuits and Systems, pp. 1081–1084, 2009.
19
[20] C. T. Pan, C. F. Chuang and C. C. Chu, “A Novel Transformerless Interleaved High Step-Down Conversion Ratio DC-DC Converter With Low Switch Voltage Stress,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 61, no. 10, pp. 5290–5299, 2014.
20
[21] X. Hu and C. Gong, “A High Gain Input-Parallel Output-Series DC/DC Converter with Dual Coupled-Inductors,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 30, no. 3, pp. 1306–1317, 2015.
21
[22] K. I. Hwu and W.Z. Jiang, “Isolated step-up converter based on flyback converter and charge pumps,” IET Power Electronics, vol. 7, no. 9, pp. 2250–2257, 2014.
22
[23] A. Ajami, H. Ardi and A. Farakhor, “Design, analysis and implementation of a buck–boost DC/DC converter,” IET Power Electronics, vol. 7, no. 12, pp. 2902–2913, 2014.
23
[24] M. R. Banaei, H. Ardi and A. Farakhor, “Analysis and implementation of a new single-switch buck–boost DC/DC converter,” IET Power Electronics, vol. 7, no. 7, pp. 1906–1914, 2014.
24
[25] K. I. Hwu and W.Z. Jiang, “A High Improvement in voltage conversion ratio for step up converter established by KY and buck–boost converters based on coupled inductor,” IET Power Electronics, vol. 7, no. 6, pp. 1457–1465, 2014.
25
[26] Y. P. Hsieh, J. F. Chen and T. J. Liang, “Novel high step-up dc–dc converter for distributed generation system,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 60, no. 4, pp. 1473–1482, 2013.
26
[27] Y. P. Hsieh, J. F. Chen, L. S. Yang, C. Y. Wu and W. S. Liu, “High-Conversion-Ratio Bidirectional DC–DC Converter With Coupled Inductor,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 61, no. 1, pp. 210-222, 2014.
27
J. K. Kim and G. W. Moon, “Derivation, analysis, and comparison of non-isolated single-switch high step-up converters with low voltage stress,” IEEE Transactions on
28
ORIGINAL_ARTICLE
تقویت کننده لگاریتمی کم مصرف و کم نویز برای کاربرد ضبط سیگنال های زیست-پتانسیل
چکیده: در این مقاله یک تقویتکننده لگاریتمی کممصرف با نویز پایین، برای استفاده در بخش جلویی میکروسیستمهای ضبط سیگنالهای زیست-پتانسیل، ارائه شده است. بهمنظور جلوگیری از افزایش دمای بافت و تخریب آن در حـوالی الـمان کاشتـهشده، عملکرد کممصرف در سیستمهای ثبت سیگنال عصبی، بسیار حیاتی و مهم است. مشخصه لگاریتمی با استفاده از تقریبهای تکهای-خطی محقق شده و از ساختار جمع موازی برای پیادهسازی تقویتکننده استفاده شده است. ساختار تمام تفاضلی بهکارگرفتهشده در تقویتکننده لگاریتمی، موجب حذف ولتاژ حالت مشترک میشود. این ساختار توانایی تولید خروجی به هر دو صورت جریان و ولتاژ را دارا میباشد. برای حذف آفست DC، از سازوکار حذف آفست در حلقه فیدبک استفاده شده است. تقویتکننده لگاریتمی در فناوریµm 18/0 سیماس شبیهسازی شده است. پیادهسازی مدار توسط رسم جانمایی صورت پذیرفت. نتایج شبیهسازی پس از جانمایی، CMRR به میزان dB 2/130 در فرکانس Hz 60-50 و نویز ارجاع دادهشده به ورودی µVrms 22/3در پهنای باند kHz 10-Hz 1/0 را نشان میدهد. توان مصرفی تقویتکننده لگاریتمی µW 96/3 برای یک منبع تغذیه V 2/1 است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5132_1f0cb97499a5fc1c3205fabcacad1fe7.pdf
2016-09-22
73
81
واژه های کلیدی: پتانسیل عمل
پتانسیل میدان محلی
تقریب تکه ای-خطی
زیست-پتانسیل
کم مصرف
حسین
شمسی
shamsi@eetd.kntu.ac.ir
1
دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
LEAD_AUTHOR
الهام
بهرامی
elham.bahrami@ee.kntu.ac.ir
2
دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
AUTHOR
[1] K. Iniewski, VLSI Circuit for Biomedical Application, Artech House, INC, 2008.
1
[2] M. Yin and M. Ghovanloo, “A low-noise preamplifier with adjustable gain and bandwidth for biopotential recording applications,” IEEE International Symposium on Circuit and System, ISCAS, pp. 321-324, 2007.
2
[3] M. Mollazadeh, K. Murari, G. Cauwenberghs and N. Thakor, “Wireless micropower instrumentation for multimodal acquisition of electrical and chemical neural activity,” IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, vol. 3, pp. 388-397,2009.
3
[4] G. Buzsaki, “Large-scale recording of neuronal ensembles,” Nature Neuroscience, vol. 7, no. 5, pp. 446-451, 2004.
4
[5] R. A. Andersen, S. Musallam, and B. Pesaran, “Selecting the signals for a brain machine interface,” Current Opinion in Neurobiology, vol. 14, no. 6, pp. 720-726, 2004.
5
[6] R. R. Harrison, “The design of integrated circuits to observe brain activity”, Proceedings of the IEEE, vol. 96, no. 7, pp. 1203-1216, 2008.
6
[7] A. M. Sodagar, K. D. Wise and K. Najafi, “A fully integrated mixedsignal neural processor for implantable multichannel cortical recording”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 54, no. 6, pp. 1075-1088, 2007.
7
[8] R. Chebli and M. Sawan, “Chopped logarithmic programmable gain amplifier intended to EEG acquisition interface,” 25th International Conference on Microelectronics (ICM), pp. 1–4, 2013.
8
[9] F. Seoane, J. Wang, G. Yu, F. Niul, and P. He, “An analog front-end enables electrical impedance spectroscopy system on-chip for biomedical applications,” Physiological Measurement, vol. 29, pp. S267-S278, 2008.
9
10] J. Ramos and J. L. Ausin, “Design considerations on CMOS limiting amplifiers for wearable biomedical systems,” 20th European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD), pp. 294–297, 2011.
10
[11] K. Kim, S. Choi, J.Kim, and D. Kim, “An improved speech processing strategy for cochlear implants based on an active nonlinear filterbank model of the biological cochlea,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 56, no. 3, pp. 828–836, 2009.
11
[12] M. Tavakoli, L. Turicchia, and R. Sarpeshkar, “An ultra-low-power pulse oximeter implemented with an energy-efficient transimpedance amplifier,” IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, vol. 4, no. 1, pp. 27–38, 2010.
12
[13] S. Grassini, S. Corbellini, E. Angelini, F. Ferraris, and M. Parvis, “Low-cost impedance spectroscopy system based on a logarithmic amplifier,” IEEE Transaction on Instrumentation and Measurement, vol. pp, no. 99, 2014.
13
[14] J.-J. Sit and R. Sarpeshkar, “A micropower logarithmic a/d with offset and temperature compensation,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 39, no. 2, pp. 308–319, 2004.
14
[15] B. Gilbert, “Translinear circuits: A proposed classification,” Electronics Letters, vol. 11, no. 1, pp. 14–16, 1975.
15
[16] C. D. Holdenried, J. W. Haslett, J. G. McRory, R. D. Beards and A. J. Bergsma, “A DC-4-GHz true logarithmic amplifier: theory and implementation,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 37, no. 10, pp. 1290–1299, 2002.
16
[17] M. Shaterian, A. Abrishamifar and H. Shamsi, “Analysis and design of the true piecewise approximation logarithmic amplifiers,” Analog Integrated Circuits and Signal Processing, vol. 72, no. 1, pp. 193–203, 2012.
17
[18] F. Zhang, J. Holleman and B. Otis, “Design of ultra-low power biopotential amplifiers for biosignal acquisition applications,” IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, vol. 6, no. 4, pp. 344-355, 2012.
18
[19] J. Parthasarathy, A. G. Erdman, A. D. Redish and B. Ziaie, “An integrated CMOS bio-potential amplifier with a feed-forward DC cancellation topology,” 28th IEEE EMBS Annual International Conference, pp. 2974-2977 2006.
19
[20] R. R. Harrison and C. Charles, “A low-power low-noise CMOS amplifier for neural recording applications,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 38, no. 6, pp. 958–965, 2003.
20
[21] Y. Sundarasaradula and A. Thanachayanont, “A 0.7-V, 2.86-μW low-noise logarithmic amplifier for neural recording system,” IEEE TENCON, pp. 0–3, 2013.
21
[22] Y.Tsividis, Operation and Modeling of the MOS Transistor, McGraw-Hill, 2nd edition, 1998.
22
[23] Z. Derafshi and J. Frounchi, “Low‐noise low‐power front‐end logarithmic amplifier for neural recording system,” International Journal of Circuit Theory and Applications, vol. 42, no. 5, pp. 437-451, 2012.
23
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی و توسعه سیستم برنامه ریزی مسیر سه بعدی برای هواپیمای بدون سرنشین
چکیده: در این مقاله هدایت و کنترل هواپیماهای بدون سرنشین با استفاده از یک سیستم طراح مسیر مستقل جهت انجام مأموریتها توسط هواپیما تحت شرایط مختلف و کمترین دخالت انسانی مورد بحث و بررسی قرار گرفته شده است. یک سیستم مستقل را به دو بخش سیستم طراحی مسیر و سیستم تعقیب مسیر میتوان تقسیم کرد. سیستم طراحی مسیر وظیفه تولید یک مسیر قابل پرواز را برعهده دارد و سیستم تعقیب مسیر بایستی با تولید دستورات مناسب کنترلی، هواپیما را در این مسیر هدایت کند. در این مقاله با در نظر گرفتن تعدادی نقاط میانی در یک محیط فرضیبه همراه موانع و نواحی پرواز ممنوع و استفاده از الگوریتم ژنتیک مسیری بهینه تولید شدهاست. این مسیر ممکن است با موانع برخورد داشته باشد. لذا مسیر را برای جلوگیری از برخورد هواپیما با موانع تصحیح و سپس برای قابل پرواز بودن، با در نظر گرفتن محدودیتهای دینامیکی هواپیما هموار شده است و نهایتاً مسیر، بهعنوان ورودی به هواپیما داده میشود. استفاده از روش هدایتBTTبا ترکیب کنترلکنندههای غیرخطی موجب شدهاست عکسالعمل هواپیما در دنبال کردن مسیر مرجع سریعتر و با خطای انحراف از مسیر کمتر صورت پذیرد که کلیه نتایج بهصورت شبیهسازی ارائه خواهد شد.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5133_5c9689d63da5cc3711902158342e577e.pdf
2016-09-22
83
94
واژههای کلیدی: هواپیمای بدون سرنشین
بهینه سازی
سیستم خودمختار
طراحی مسیر
کنترل غیرخطی
هدایت BTT
هوشنگ
جعفری
h.jafari90@ms.tabrizu.ac.ir
1
دانشگاه تبریز
AUTHOR
حامد
خراطی
hkharrati@gmail.com
2
دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
[1] R. A. Sasongko, J. Sembiring, H. Muhammad and T. Mulyanto, “Path Following System of Small Unmanned Autonomous Vehicle for Surveillance Application,” Proceedings of 2011 8th Asian Control Conference (ASCC), pp. 1259-1264, 2011.
1
[2] D. Jung and P. Tsiotras, “On-line Path Generation for Small Unmanned Aerial Vehicles Using B-Spline Path Templates,” Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 54, no. 1-3, pp. 163-181, 2009.
2
[3] N. Özalp and O. K. Sahingoz, “Optimal UAV Path Planning in a 3D Threat Environment by Using Parallel Evolutionary Algorithms,” 2013 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), pp. 308-317, 2013.
3
[4] A. Tsourdos, B. White and M. Shanmugavel, Cooperative Path Planning of Unmanned Aerial Vehicles, John Wiley & Sons, Ltd, Publications, 2011.
4
[5] V. Roberge, M. Tarbouchi and G. Labonté, “Comparison of Parallel Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization for Real-Time UAV Path Planning,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 9, no.1, pp. 132-141, 2013.
5
[6] S. M. LaValle, Planning Algorithms, University of Illinois, Published by Cambridge University Press, 2006.
6
[7] A. Swingler and S. Ferrari, “A Cell Decomposition Approach to Cooperative Path Planning and Collision Avoidance via Disjunctive Programming” 49th IEEE Conference on Decision and Control, pp. 6329-6336, 2010.
7
[8] T. Arney, “An Efficient Solution to Autonomous Path Planning by Approximate Cell Decomposition,” Third International Conference on Information and Automation for Sustainability, pp. 88-93, 2007.
8
[9] N. Sariff and N. Buniyamin, “An Overview of Autonomous Mobile Robot Path Planning Algorithms,” 4th Student Conference on Research and Development (Scored 2006), pp. 183-188, 2006.
9
[10] Z. Wang, Li Liu, T. Long, C. Yu and J. Kou, “Enhanced sparse A* search for UAV path planning using dubins path estimation,” 33rd Chinese Control Conference (CCC), pp. 738-742, 2014
10
[11] رضا زردشتی، محمدجواد یزدانپناه، امیرعلی نیکخواه، «ردگیری غیرخطی بهینه و مقید مسیر مبتنی بر تابع لیاپانوفی کنترل»، دوره 45، شماره 4، صفحه 93-102، زمستان 1394
11
[12] D. G. Macharet, A. A. Neto and M. F. M. Campos, “Feasible UAV Path Planning Using Genetic Algorithms and B´ezier Curves,” Advances in Artificial Intelligence – SBIA 2010, vol. 6404, pp 223-232, 2011.
12
[13] A. Prach, Robust Controller Design for a Fixed Wing UAV, MSc Thesis, The Graduate School of Natural and Applied Science of Middle East Technical University, September 2009.
13
[14] J. H. Blakelock, Automatic Control of Aircraft and Missiles, 2nd Ed., A Wiley Interscience Publications, 1991.
14
[15] H. K. Khalil, Nonlinear Systems, 2ndEd. Prentice Hall, 1996.
15
[16] J. J. Slotine and W. Li, Applied Nonlinear Control, Prentice Hall, 1991.
16
[17] T. Espinoza, A. Dzul, R. Lozano and P. Parada, “Backstepping - sliding mode controllers applied to a fixed-wing UAV,” 2013 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), pp. 95-104, 2013.
17
ORIGINAL_ARTICLE
موازنه گر نامتمرکز بار در محیط ابر با بهره گیری از سیاست تصمیم گیری چندشاخصه
چکیده: در محیط ابر، موازنه بار از طریق انتخاب ماشین مجازی مناسب از بین ماشینهای مجازی موجود، جهت اجرای کار دریافتشده، صورت میگیرد. انتخاب ماشین مجازی مناسب برای انجام هر کار، تابع پارامترهای مختلفی است. در ایـن مقالـه بـا در نظر گرفتن تکتک پارامترها، مناسبترین ماشین مجازی را برای کار موردنظر انتخاب مینمائیم. این انتخاب بهصورت یک مسئله تصمیمگیری چندشاخصه تعریف میشود. ابتدا با در نظر گرفتن اهداف اساسی توازن بار، مسئله در قالب پارامترهای مؤثر در کارایی مدل میشود؛ سپس مدل فوق با استفاده از روش تاکسونومی غیرکلاسیک که از پرکاربردترین روشهای تصمیمگیری چندشاخصه است، حل میشود. در این روش که TLB نامیده شده است، مطلوبیت هر ماشین مجازی با توجه به وزن اختصاص دادهشده به معیارها و میزان اهمیت هر یک از معیارها برای کاربر که بر اساس شاخص آنتروپی تعیین میشود، محاسبه میگردد. درنهایت بهترین ماشین مجازی بر اساس ارزش اختصاصیافته انتخاب میشود. جهت بررسی کارایی روش پیشنهادی، شبیهسازیهای گستردهای در محیط CloudSimانجام شده است که نشان میدهد روش پیشنهادی نسبت به روشهای FIFO، DLB، WRR و HBB-LB عملکرد بهتری دارد.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5134_e6c21c79df988d331c515738ac9588af.pdf
2016-09-22
96
106
واژههای کلیدی: محاسبات ابری
موازنه بار
ماشین مجازی
روش تاکسونومی غیرکلاسیک
تکنیک آنتروپی
شهرام
جمالی
jamali@iust.ac.ir
1
دانشگاه محقق اردبیلی
LEAD_AUTHOR
سمیرا
حورعلی
s.hourali68@gmail.com
2
دانشگاه غیرانتفاعی - غیردولتی شاهرود
AUTHOR
[1] شهرام جمالی، سپیده ملکتاجی و مرتضی آنالویی «مکانیابی ماشینهای مجازی با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری»، مجله مهندسی بـرق دانشگاه تبریز، جلد 46 شماره 1 صفحه 62-53.
1
[2] سیدهادی اقدسی و مقصود عباسپور، «الگوریتم توزیعشده جهت فراهم آوردن پوشش چندجانبه از هدف در شبکههای حسگر بصری»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد ۴۲، شماره ۲، صفحه 63-53.
2
[3] B. Rajkumar, Ch. Yeoa and S. Venugopala, “Market Oriented Cloud Computing: Vision, Hype, and Reality for Delivering IT Services as Computing Utilities,” in High Performance Computing and Communications, 10th IEEE International Conference on, pp. 5-13, 2008.
3
[4] J. G. Aguado, J. M. Alcaraz Calero and W. D. Villanueva, “IaaSMon: Framework for Monitoring Cloud Computing Datacenters,” Jounal of Grid Computing, vol. 14, no. 2, pp. 283–297, 2016.
4
[5] L. M Vaquero, L. R. Merino, J. Caceres and M. Lindner, “A Break in the Clouds: Towards a Cloud Definition,” ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol. 39, no. 1, pp. 50-55, 2009.
5
[6] M. Jose, A. Calero and J.G. Aguado, “Comparative analysis of architectures for monitoring cloud computing infrastructures,” Future Generation Computer Systems, vol. 47, pp.16-30, 2015.
6
[7] S. T. Maguluri, R. Srikant and L. Ying, “Heavy traffic optimal resource allocation algorithms for cloud computing clusters," Performance Evaluation, vol.81, pp. 20-39, 2014.
7
[8] A. Singh, D. Juneja and M. Malhotra, “Autonomous Agent Based Load Balancing Algorithm in Cloud Computing,” Procedia Computer Science, vol. 45, pp. 832-841, 2015.
8
[9] K. Sunny, Kh. Shivani, “Analysis of different Scheduling Algorithms under Cloud Computing,” International Journal of Computer Science and Information Technologies, vol. 5, no. 2, pp.2592-2595, 2012.
9
[10] B. Yagoubi and Y. Slimani, “Dynamic load balancing strategy for grid computing, transactions on engineering,” Computing and Technology, pp. 260–265, 2006.
10
[11] M. Maheswaran, S. Ali, H. J. Siegel. Hensgen and D. Freund, "Dynamic Matching and Scheduling of a Class of Independent Tasks onto Heterogeneous Computing Systems," in Proceedings of the 8th Heterogeneous Computing Workshop, pp. 30-44, 1999.
11
[12] M. Randles, A. Taleb-Bendiab and D. Lamb, “Scalable self governance using service communities as ambients,” in Proceedings of the IEEE Workshop on Software and Services Maintenance and Management (SSMM 2009) within the 4th IEEE Congress on Services, pp. 813-820, 2009.
12
[13] I. DeFalco, R. DeBalio, E. Tarantino and R. Vaccaro, "Improving Search by Incorporating Evolution Principles in Parallel Tabu Search," IEEE Conference on Evolutionary Computation, vol. 2, pp. 823-828, 1994.
13
[14] M. Shoukat, M. Maheswaran, H. Siegel, D. Hensgen and R. Freund, "Dynamic Mapping of a Class of Independent Tasks onto Heterogeneous Computing Systems," Journal of Parallel and Distributed Computing, pp. 107–131, 2010.
14
[15] A. Singh, M. Korupolu and D. Mohapatra, “Server-storage virtualization: Integration and load balancing in data centers,” Proceedings of ACM/IEEE Conference on Supercomputing, pp. 1-12, 2008.
15
[16] A. S. Shoukat, Robust Resource Allocation in Dynamic Distributed Heterogeneous Computing Systems, Ph.D. Thesis in School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University, 2012.
16
[17] B. Yagoubi and Y. Slimani, “Dynamic load balancing strategy for grid computing,” Transactions on Engineering, Computing and Technology, pp. 260–265, 2013.
17
[18] B. Yagoubi and Y. Slimani, “Task load balancing strategy for grid computing,” Journal of Computer Science, vol. 3, no. 3, pp.186–194, 2007.
18
[19] Y. Adil, A. Abdul-hanan and M. Suliman, “Scheduling Jobs on Grid Computing Using Firefly Algorithm,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 33, no. 2, pp. 155-164, 2011.
19
[20] J. J. Wang, Ch. F. Zhang, Y-Y. Jing and G-Zh. Zheng, “Using the fuzzy multi-criteria model to select the optimal cool storage system for air conditioning,” Energy and Buildings 40, pp. 2059–2066, 2008.
20
[21] Z. Zhi-hong, Y. Yi and S. Jing-nan, “Entropy method for determination of weight of evaluating in fuzzy synthetic evaluation for water quality assessment,” Journal of environ mental science, vol. 18, pp. 1020-1023, 2006.
21
[22] E. E, Karsaka, M. Dursun, “Taxonomy and review of non-deterministic analytical methods for supplier selection,” International Journal of Computer Integrated Manufacturing, pp. 263-286, 2015.
22
[23] T. D. Braun, et al., “Characterizing Resource Allocation Heuristics for Heterogeneous Computing Systems,” Proceeding of Advances in Computers in Parallel, Distributed, and Pervasive Computing, pp. 91-128, 2005.
23
[24] C. Dumitrescu and I. Foster, “Gangsim: A simulator for grid scheduling studies,” Proceedings of the IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid, pp. 26-34, 2005.
24
[25] A. Sulistio and R. Buyya, “A grid simulation infrastructure supporting advance reservation,” Proceedings of the 16th International Conference on Parallel and Distributed Computing Systems, pp. 1-7, 2004.
25
[26] A. Nahir, A. Orda and D. Raz, “Distributed Oblivious Load Balancing Using Prioritized Job Replication,” Proceeding of Network and Service Management (CNSM), pp. 55-63, 2012.
26
[27] A. Revar, M. Andhariya, D. Sutariya and M. Bhavsar, "Load balancing in grid environment using machine learning-innovative approach,” International Journal of Computer Applications, vol. 8, no. 10, pp. 975–8887, 2010.
27
[28] L. D. Dhinesh Babu, P. Venkata Krishna, “Honey bee behavior inspired load balancing of tasks in cloud computing environ- ments,” Applied Soft Computing, vol. 13, no. 5, pp. 2292–2303, 2013.
28
[29] P. P. Bonissone and K. S. Decker, “Selecting uncertainly calculi and granularity: An experiment in trading off precision and complexity,” in kanal and lemmer, pp. 217-247, 1986.
29
[30] H. Guowei, W. Gongyi and Ch. Zhi, “A Fair Load Balancing Algorithm for Hypercube-Based DHT Networks,” APWeb/WAIM 2007, LNCS 4505, pp. 116–126, 2007.
30
[31] T. Wood, P. Shenoy, A. Venkataramani and M. Yousif, “Black-box and gray-box strategies for virtual machine migration,” Proceedings of symposium on networked systems design and implementation (NSDI), pp. 1-14, 2007.
31
ORIGINAL_ARTICLE
مدیریت بهینه انرژی در سیستمهای چند-ریزشبکهای در بازار خردهفروشی انرژی بر پایه الگوریتم سلسهمراتبی تعاملی
چکیده: ارائه ساختاری ترکیبی از عملکرد اپراتور بازار و اپراتور شبکه توزیع در شبکهای شامل چندین ریزشبکه (MG[i]) از اهداف این مقاله است که در آن اهداف مختلفی برای بازیگرانشبکه لحاظ شده است. MGهای دربرگیرنده منابع تولیدپراکنده، منابع ذخیرهکننده و بارهای پاسخگو در ارتباط با شبکه بالادست میتوانند بهعنوان بازیگران مصرفکننده در جهت کمینهسازی قیمت تسویه بازار و یا تولیدکننده در راستای بیشینهسازی سود با دیگر MGها در بازار پیشنهادی مشارکت و در ساختار بازی برای رسیدن به نقطه تعادل نش شرکت نمایند. از طریق الگوریتم پیشنهادی میزان توان بهینه مشارکت در بازار جهت دستیابی به اهداف مذکور برای هر بازیگر و نیز مقدار سود کسبشده توسط آنها تعیین میشود. کنترلر ارائهشده یک کنترلر دوسطحی سلسهمراتبیبوده و قابلیت آن در کنترل بهینه شبکهای از MGها متشکل از منابع توزیعشده انرژی مورد ارزیابی قرار گرفته است. علاوهبراین، سعی شده که استراتژی توزیع اقتصادی توزیعشدهای برای پیادهسازی یک بازار انرژی خردهفروشی بر پایه روش چندهدفه و با استفاده از الگوریتم نیکایدو-ایزودا ترکیبشده با الگوریتم رهاسازی[ii] (نامیدهشده بهصورت REM-NIRA[iii]) مبتنی بر تئوری بازی غیرهمکارانه برای سیستمهای دربرگیرنده چندین MG پیشنهاد شود. با استفاده از ساختار پیشنهادشده، طرح عادلانهای که در آن هیچ بازیگری نسبت به دیگری ارجحیت نداشته و تنها بر اساس استراتژیها و توابع هدف خود آنها عمل مینمایند؛ ارائه میشود. نتایج شبیهسازی حاکی از قابلیت الگوریتم پیشنهادی در تشویق بازیگران شرکتکننده در بازار برای مشارکت بیشتر و بهبود سود حاصله است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5135_64fb2e0d8f8183d7266f96b929ccb98e.pdf
2016-09-22
107
120
واژههای کلیدی: ریزشبکه
مدیریت بهینه انرژی
بازار انرژی الکتریکی
تئوری بازی
مدیریت سمت تقاضا
تابع نیکایدو-ایزودا و الگوریتم رهاسازی
تعادل نش
عدم قطعیت
معصومه
جوادی
javadi.masoomeh@gmail.com
1
دانشگاه آزاد اسلامی رشت پردیس علوم و تحقیقات گیلان
AUTHOR
موسی
مرزبند
mousa.marzband@liau.ac.ir
2
دانشگاه آزاد اسلامی لاهیجان
LEAD_AUTHOR
سید مازیار
میرحسینی مقدم
maziar_mirhosseini@yahoo.com
3
دانشگاه آزاد اسلامی لاهیجان
AUTHOR
[1] سعید عباپور، کاظم زارع، بهنام محمدی ایواتلو، «ارزیابی جنبههای فنی و اقتصادی شبکه توزیع با هدف توسعه DG برمبنای کاربرد مدیریت اکتیو در شبکه»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 44، شماره 4، صفحه 35-45، زمستان 1393.
1
[2] داور میرعباسی، سید سعیدالله مرتضوی، علی سعیدیان، «برنامهریزی بلندمدت سیستم توزیع در سیستم قدرت تجدید ساختاریافته»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 43، شماره 2، صفحه 71-61، زمستان 1392.
2
[3] عباس محمدویسی، علیرضا حاتمی، «ارائه چارچوبی برای مدیریت انرژی خانه هوشمند: برنامهریزی بهینه تجهیزات خانگی و برنامهریزی بهینه بهرهبرداری از منابع انرژی تجدیدپذیر»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 45، شماره 1، صفحه 66-53، بهار 1394.
3
[4] حسین شکری، سجاد نجفی روادانق، «حل مسئله مشارکت بهینه واحدهای نیروگاهی در حضور منابع انرژی تجدیدپذیر»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 45، شماره 1، صفحه 42-29، بهار 1394.
4
[5] J. Vasiljevska, J. A. Peças Lopes and M. A. Matos, “Evaluating the impacts of the multi-microgrid concept using multicriteria decision aid,” Electric Power Systems Research, vol. 91. pp. 44–51, 2012.
5
[6] J. Vasiljevska, J. A. Peças Lopes and M. A. Matos, “Integrated micro-generation, load and energy storage control functionality under the multi micro-grid concept,” Electric Power Systems Research, vol. 95, pp. 292–301, 2013.
6
[7] A. Mohd, E. Ortjohann, D. Morton and O. Omari, “Review of control techniques for inverters parallel operation,” Electric Power Systems Research, vol. 80, no. 12. pp. 1477–1487, 2010.
7
[8] S. A. Papathanassiou, “A technical evaluation framework for the connection of DG to the distribution network,” Electric Power Systems Research, vol. 77, no. 1, pp. 24–34, 2007.
8
[9] Y. Zoka, A. Sugimoto, N. Yorino, K. Kawahara and J. Kubokawa, “An economic evaluation for an autonomous independent network of distributed energy resources,” Electric Power Systems Research, vol. 77, no. 7, pp. 831–838, 2007.
9
[10] Z. Zhou, F. Zhao and J. Wang, “Agent-based electricity market simulation with demand response from commercial buildings,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 2, pp. 580–588, 2011.
10
[11] T. Sousa, H. Morais, Z. Vale, P. Faria and J. Soares, “Intelligent energy resource management considering vehicle-to-grid: A simulated annealing approach,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 3, no. 1, pp. 535–542, 2012.
11
[12] D. Y. Raghavendra Nagesh, J. V. Vamshi Krishna and S. S. Tulasiram, “A real-time architecture for smart energy management,” in Innovative Smart Grid Technologies Conference, pp. 1-4, 2010.
12
[13] J. M. Guerrero, L. Poh Chiang, L. Tzung-Lin and M. Chandorkar, “Advanced Control Architectures for Intelligent Microgrids—Part II: Power Quality, Energy Storage and AC/DC Microgrids,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 60, pp. 1263–1270, 2013.
13
[14] A. K. Basu, A. Bhattacharya, S. Chowdhury and S. P. Chowdhury, “Planned scheduling for economic power sharing in a CHP-based micro-grid,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 27, no. 1, pp. 30–38, 2012.
14
[15] F. A. Mohamed and H. N. Koivo, “Power management strategy for solving power dispatch problems in MicroGrid for residential applications,” in IEEE International Energy Conference and Exhibition, pp. 746–751, 2010.
15
[16] A. Pantoja and N. Quijano, “A population dynamics approach for the dispatch of distributed generators,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 58, no. 10, pp. 4559–4567, 2011.
16
[17] M. Marzband, A. Sumper, J. L. Domínguez-García and R. Gumara-Ferret, “Experimental validation of a real time energy management system for microgrids in islanded mode using a local day-ahead electricity market and MINLP,” Energy Conversion and Management, vol. 76, pp. 314–322, 2013.
17
[18] M. Marzband, M. Ghadimi, A. Sumper and J. L. Domínguez-García, “Experimental validation of a real-time energy management system using multi-period gravitational search algorithm for microgrids in islanded mode,” Applied Energy, vol. 128, pp. 164–174, 2014.
18
[19] W. Su and A. Q. Huang, “A game theoretic framework for a next-generation retail electricity market with high penetration of distributed residential electricity suppliers,” Applied Energy, vol. 119, pp. 341–350, 2014.
19
[20] M. Marzband, A. Sumper, A. Ruiz-álvarez, J. L. Domínguez-García and B. Tomoiagâ, “Experimental evaluation of a real time energy management system for stand-alone microgrids in day-ahead markets,” Applied Energy, vol. 106, pp. 365–376, 2013.
20
[21] Y. Xiang, J. Liu and Y. Liu, “Robust Energy Management of Microgrid With Uncertain Renewable Generation and Load,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. PP, no. 99, p. 1, 2015.
21
[22] B. Alizadeh and S. Jadid, “Uncertainty handling in power system expansion planning under a robust multi-objective framework,” IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 8, no. 12, pp. 2012–2026, 2014.
22
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه یک استراتژی جدید برای مدیریت انرژی خودروی الکتریکی مبتنی بر مبدل دوطرفه سهدرگاهه و کنترلکننده فازی
چکیده: خودروهای الکتریکی در دهه گذ شته موردتوجه ب سیاری از ک شورها قرار گرفتهاند. سی ستم ذخیره سازی انرژی در این خودروها معمولا مجموعهای از باتریها است که همواره با مشکلاتی از قبیل گرم شدن بیشازحد، ظرفیت ذخیره انرژی پایین و بازدهی پایین همراه است؛ به همیندلیل توسعه خودروهای الکتریکی به علت هزینههای ناشی از وقوع این مشکلات تحت تأثیر قرار گرفته است. یک راهحل مناسب و ممکن برایبرطرف نمودن برخی از این مشکلات و بهبود عملکرد سیستم ذخیرهسازی انرژی، نصب ابرخازن بهعنوان منبع انرژی کمکی میباشد. در این مقالهبا هدف کاهش حجم و تلفات سیستم ذخیرهسازی انرژی و همچنین یکپارچهسازی جریان خروجی سیستم، علاوهبر بهرهگیری از مبدلدوطرفهسهدرگاهه بهعنوان واسط بین باتری، ابرخازن و موتور الکتریکی، نحوه کنترل مستقیم توان هر دو منبع (باتری و ابرخازن) از طریق کلیدزنیاین مبدل مطرح گردیده است، که این کار از طریق دو لایه کنترلی شامل کنترلکننده فازی و بلوک تنظیمکننده صورت گرفته است. برای بررسینتایج، نمونهای از خودروی الکتریکی به همراه سیستم ذخیرهسازی انرژی پیشنهادی توسط مؤلفین ساخته شده است و نتایج عملی موردبررسیقرار گرفته شده ا ست، علاوهبرآن سی ستم ذخیره سازی پی شنهادی در مقای سه با سی ستمهای ذخیره انرژی مر سوم در محیط سیمولینک متلبمدلسازی شده است. نتایج شبیهسازی و عملی بیانگر افزایش بازدهی استراتژی پیشنهاد شده نسبت به دیگر روشها است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5136_787ea9ed23bfd78e8df32ca143f44781.pdf
2016-09-22
121
137
واژه های کلیدی: ابرخازن
باتری
سیستم ذخیره سازی انرژی
خودروی الکتریکی
مبدل دوطرفه سه درگاهه
علیرضا
حاتمی
hatamisharif@basu.ac.ir
1
دانشگاه بوعلی سینا همدان
LEAD_AUTHOR
پیمان
بیات
peyman.bayat.basu@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد
AUTHOR
پژمان
بیات
pezhman.bayat.basu@gmail.com
3
دانشجوی کارشناسی ارشد
AUTHOR
محمدرضا
طوسی
4
دانشگاه بوعلی سینا همدان
AUTHOR
[1] N. Künzli, R. Kaiser, S. Medina and et al., “Public-health impact of outdoor and traffic-related air pollution: a European assessment”, The Lancet, vol. 356, no. 9232, pp. 795-801, 2000.
1
[2] Y. Zhang, L. Wu, X. Hu and H. Liang, “Model and control for supercapacitor-based energy storage system for metro vehicles,” in Proc. Int. Conf. Elect. Mach. Syst., pp. 2695-2697, 2008.
2
[3] E. Vinot, R. Trigui and B. Jeanneret, “Optimal management of electric vehicles with a hybrid storage system”, IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference, pp. 1-6, 2010.
3
[4] L. Gao, R. A. Dougal and S. Liu, “Power enhancement of an actively controlled battery/ultracapacitor hybrid,” IEEE Transactions on Power Electronic, vol. 20, no. 1, pp. 236-243, 2005.
4
[5] M. Ortuzar, J. Moreno and J. Dixon, “Ultracapacitor-based auxiliary energy system for an electric vehicle: Implementation and evaluation,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 54, no. 4, pp. 2147-2156, 2007.
5
[6] O.C. Onar and A. Khaligh, “A Novel integrated magnetic structure based dc/dc converter for hybrid battery/ultracapacitor energy storage systems,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 3, no. 1, pp. 296-307, 2012.
6
[7] F.S. Garcia, A.A. Ferriera and J.A. Pomilio, “Control strategy for battery-ultracapacitor hybrid energy storage system,” Proceedings of 24th Annual IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition, pp. 826-832, 2009.
7
[8] W. Lhomme, P. Delarue, P. Barrade, A. Bouscayrol and A. Rufer, “Design and control of a supercapacitor storage system for traction applications,” in Proc. Conf. Rec. Ind. Appl. Conf., pp. 2013–2020, 2005.
8
[9] F.Ahmadkhanlou and A.Goodarzi, “Hybrid lithium-ion/ultracap energy storage systems for plug-in hybrid electric vehicles”, Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), IEEE, pp. 1-7, 2011.
9
[10] N. Schofield H. T. Yap and C. M. Bingham, “Hybrid energy sources for electric and fuel cell vehicle propulsion”, IEEE Conference on Vehicle Power and Propulsion, pp. 522 – 529, 2005.
10
[11] T. P. Kohler, D. Buecherl and H.G. Herzog, “Investigation of control strategies for hybrid energy storage systems in hybrid electric vehicles,” in Proc. IEEE Veh. Power Propulsion Conf., pp. 1687- 1693, 2009.
11
[12] S. M. Lukic, S. G. Wirasingha, F. Rodriguez, J. Cao and A. Emadi, "Power management of an ultracapacito /battery hybrid energy storage system in an HEV," IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference, pp. 1-6, 2006.
12
[13] F. Ju, Q. Zhang, W. Deng and J. Li, “Review of structures and control of battery-supercapacitor hybrid energy storage system for electric vehicles”, IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE) Taipei, Taiwan, pp. 18-22, 2014.
13
[14] S.M. Lukic, J. Cao, R.C. Bansal, F. Rodriguez and A. Emadi, “Energy storage systems for automotive applications”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 55, no. 6, pp. 2258-2267, 2008.
14
[15] T. Ming, W. Deng, J. Wu and Q. Zhang, "A hierarchical energy management strategy for battery-supercapacitor hybrid energy storage system of electric vehicle," Transportation Electrification Asia-Pacific (ITEC Asia-Pacific), pp. 1- 5, 2014.
15
[16] H. Xiaoliang, J.M.A. Curti and H. Yoichi, "Energy management strategy with optimized power interface for the battery supercapacitor hybrid system of Electric Vehicles," Industrial Electronics Society, IECON 2013 - 39th Annual Conference of the IEEE , pp. 4635-4640, 2013.
16
[17] R. Karangia, M. Jadeja, C. Upadhyay and H. Chandwani, "Battery-supercapacitor hybrid energy storage system used in Electric Vehicle”, Energy Efficient Technologies for Sustainability (ICEETS), 2013 International Conference on , vol., no., pp. 688-691, 2013.
17
[18] W. Zhou, M. Li, H. Yin and C. Ma, “An adaptive fuzzy logic based energy management strategy for electric vehicles”, IEEE 23rd International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), pp. 1778-1783, 2014.
18
[19] M.A. Silva, H.N. de Melo, J.P. Trovao, P.G. Pereirinha and H.M. Jorge, “An integrated fuzzy logic energy management for a dual-source electric vehicle”, 39th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, IECON, pp. 4564-4569, 2013.
19
[20] S. Faquir, A. Yahyaouy, H. Tairi and J. Sabor, “Energy management in an electrical hybrid system using a fuzzy inference control system”, International Conference on Industrial Engineering and Systems pp. 1-5, 2013.
20
[21] J. Moreno, J. Dixon and M. Ortúzar, “Energy management system for a hybrid electric vehicle, using ultracapacitors and neural networks”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 53, no. 2, pp. 614-623, 2006.
21
[22] L. Fangcheng, L. Jinjun, Z. Bin and Z. Haodong, “Energy management of hybrid energy storage system (HESS) based on sliding mode control”, Power Electronics and Motion Control Conference (IPEMC), pp. 406-410, 2012.
22
[23] P. Thounthong, S. Pierfederici, J. P. Martin, M. Hinaje and B. Davat, “Modeling and control of fuel cell /supercapacitor hybrid source based on differential flatness control” IEEE Transaction on vehIcular technology, vol. 59, no. 6, pp. 2700 -2710, 2010.
23
[24] S.K. Kollimalla, M.K. Mishra and N.L. Narasamma, “Design and analysis of novel control strategy for battery and supercapacitor storage system”, IEEE Transactions on Sustainable Energy, Vol. 5 , no. 4, pp. 1137-1144, 2014.
24
[25] R. Sadoun, N. Rizoug, P. Bartholomeus, B. Barbedette and P. Le Moigne, “Optimal sizing of hybrid supply for electric vehicle using li-ion battery and supercapacitor,” Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), pp. 1–8, 2011.
25
[26] A. Ravey, R. Roche, B. Blunier and A. Miraoui, “Combined optimal sizing and energy management of hybrid electric vehicles”, IEEE Transportation Electrification Conference and Expo (ITEC), pp. 1-6, 2012.
26
[27] M.J. Kim and H. Peng, “Power management and design optimization of fuel cell/battery hybrid vehicles,” Journal of Power Sources, vol. 165, no. 2, pp. 819-832, 2007.
27
[28] G. Yimin and M. Ehsani, “Parametric design of the traction motor and energy storage for series hybrid off-road and military vehicles,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 21, no. 3, pp. 749-755, 2006.
28
[29] R.E. Araújo, R.d. Castro, C. Pinto, P. Melo and D. Freitas, “Combined sizing and energy management in EVs with batteries and supercapacitors”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 63 , no. 7 , pp. 3062-3076, 2013.
29
[30] Y. Wang, C. Xiang and S.Hu, “Design and control strategy for a new hybrid energy storage system”, Applied Power electronics conference and exposition (APEC), twenty-ninth annual IEEE, pp.3401-3405, 2014.
30
[31] علی عجمی، محسن محمودی، ابراهیم سیفی نجمی، «یک مبدل جدید سوئیچ کاهش یافته برای اتصال دو منبع تولید پراکنده به شبکه قدرت»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 44، شماره 3، صفحه 1-12، 1393.
31
[32] مجید ولیزاده، محمدرضا فیضی، ابراهیم بابائی، مهران صباحی، «اینورتر امپدانسی دو خروجی برای درایو دو موتور القایی کنترلشده به روش DTC در خودرو هیبرید پیل سوختی»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 44، شماره 3، صفحه 51-66، 1393.
32
[33] R. Wai, C. Lin and Y. Chang, “High step-up bidirectional isolated converter with two input power sources,” IEEE Transaction on Industrial Electronic, vol. 56, no. 7, pp. 2679–2641, 2009.
33
[34] Z. Zhang, Z. Ouyang, O.C. Thomsen and M.A.E. Andersen, “Analysis and design of a bidirectional isolated dc–dc converter for fuel cells and supercapacitors hybrid system”, IEEE Transaction on Power Electronic, vol. 27, no. 2, pp. 848-859, 2012.
34
[35] Z. Ouyang, Z. Zhang, O. C. Thomsen, and M. A. E. Andersen, “Planar integrated magnetics (PIM) module in hybrid bidirectional dc–dc converter for fuel cell application,” IEEE Transaction on Power Electronic, vol. 26, no. 11, pp. 3254-3264, 2011.
35
[36] A. Hatami, M. R. Tousi, P. Bayat and P. Bayat, “Power management strategy for hybrid vehicle using a three-port bidirectional DC-DC converter”, IEEE 23rd Iranian Conference on Electrical Engineering (ICEE), pp. 1498 – 1503, 2015.
36
[37] D.A.J. Rand, R. Woods and R.M. Dell, “Batteries for electric vehicles”, Research Studies Press Ltd, pp. 125– 230, 1998.
37
[38] S. M. Rezvanizaniani, Z. Liu, Yan Chen and J. Lee, “Review and recent advances in battery health monitoring and prognostics technologies for electric vehicle (EV) safety and mobility”, Journal of Power Sources, vol. 256, pp. 110–124, 2014.
38
[39] Y.H. Chiang, W.Y. Sean and J.C. Ke, “Online estimation of internal resistance and open-circuit voltage of lithium-ion batteries in electric vehicles”, J. Power Sources, vol. 196, no. 8, pp. 3921-3932, 2011.
39
[40] P. F. Ribeiro, B. K. Johnson, M. L. Crow, A. Arsoy and Y. Liu, “Energy storage systems for advanced power applications,” Proceedings of the IEEE, vol. 89, no. 12, pp. 1744–1756, 2001.
40
[41] T. Bartley, “Ultracapacitors and batteries for energy storage in heavy-duty hybrid-electric vehicles,” presented at the 22nd Int. Battery Seminar Exh., 2005.
41
[42] N.A. Thong, Application of Supercapacitor in Electrical Energy Storage System, MSc Thesis, National University of Singapore, 2011.
42
[43] S. Baldursson, BLDC Motor Modelling and Control-A Matlab/Simulink Implementation, MSc Thesis, Goteborg, Sverige, 2005.
43
[44] R. W. A. A. De Doncker, D.M. Divan and M. H. Kheraluwala, “A three-phase soft-switched high-power-density dc/dc converter for high-power applications”, IEEE Transaction on Industry Applications, vol. 27, no. 1, pp. 63-73, 1991.
44
[45] M. N. Gitaua, G. Ebersohna, and J. G. Kettleboroughb, “Power processor for interfacing battery storage system to 725 V DC bus,” Energy Convers. Manag., vol. 48, no. 3, pp. 871-881, 2007.
45
[46] B. I. Michelle, The Effects of Driving Style and Vehicle Performance on the Real-World Fuel Consumption of U.S. Light-Duty Vehicles, MSc Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2010.
46
[47] M.A. Silva, H.N. Melo, J.P. Trovao, P.G. Pereirinha and H.M. Jorge, “Hybrid topologies comparison for electric vehicles with multiple energy storage systems”, International Battery, Hybrid and Fuel Cell Electric Vehicle Symposium, pp. 1 - 8, 2013.
47
[48] R. de Castro, R.E. Araujo, J.P.F. Trovao, P.G. Pereirinha, P. Melo and D. Freitas, “Robust DC-Link Control in EVsWith Multiple Energy Storage Systems”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 61, no. 8, pp. 3553-3565, 2012.
48
[49] Z. Rao and S Wang, “A review of power battery thermal energy management”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 15, pp. 4554- 4571, 2011.
49
Bu-Ali Sine University (BASU) Solar Car. [Online]. Available: http://basusolarcar.esy.es/
50
ORIGINAL_ARTICLE
حذف نویز صوتی مبتنی بر یک الگوریتم وفقی نوین
چکیده: الگوریتم وفقی کمینه میانگین مربعـات (LMS) بـهصـورت گستـرده در سناریـوی حـذف نـویز صوتی مورداستفاده قرار گرفته است. سیگنالهای صوتی مانند گفتار معمولاً شامل تغییرات ناگهانی هستند که با نویز ضربهای مدل میشوند. از طرف دیگر، کانالهای صوتی در عالم واقعیت دارای پاسخ ضربه تنک هستند. نویز ضربهای و کانال صوتی تنک، دو چالش مهم در سنـاریوی حـذف نـویز صوتی هستند که اخیراً هرکدام بهطور جداگانه موردتوجه پژوهشگران قرار گرفتهاند. در این مقاله بهمنظور بهبود کارایی ضعیف الگوریتم LMS در حضور نویز ضربهای و پاسخ ضربه تنک کانال صوتی، یک الگوریتم وفقی نوین ارائه میشود. بهمنظور حذف نویز ضربهای از سیگنال گفتار، معیاری مبتنی بر تئوری اطلاعات، با نام کُرآنتروپی، در تابع هزینه الگوریتم پیشنهادی در نظر گرفته شده و همچنین بهمنظور مقابله با ویژگی تنک بودن پاسخ ضربه کانال صوتی، تقریب نرم صفر در تابع هزینه مورداستفاده قرار گرفته است. نتایج شبیهسازی به همراه تحلیلهای ریاضی، نشاندهنده برتری کارایی الگوریتم پیشنهادی در کانالهای صوتی تنک به همراه نویز ضربهای است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5137_bf7859ceaeeff7513a0a8c98554c9082.pdf
2016-09-22
139
146
واژههای کلیدی: فیلتر وفقی
الگوریتم LMS
کانال صوتی تنک
نویز ضربه ای
نرم صفر
کُرآنتروپی
مجتبی
حاجی آبادی
mhajiabadifum@gmail.com
1
دانشجوی دکترا
AUTHOR
عباس
ابراهیمی مقدم
a.ebrahimi.m@gmail.com
2
دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
حسین
خوش بین
3
دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
[1] B. Farhang-Boroujeny, Adaptive Filters: Theory and Applications, New York: John Wiley, 1998.
1
[2] A. H. Sayed, Fundamentals of Adaptive Filtering, New York: Wiley, 2003.
2
[3] J. Arenas-Garcia and A. R. Figueiras-vidal, "Adaptive combination of proportionate filters for sparse echo cancellation," IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 17, no. 6, pp. 1087-1098, 2009.
3
[4] D. Comminiello, M. Scarpiniti, L. A. Azpicueta-Ruiz, J. Arenas-Garcia and A. Uncini, "Nonlinear acoustic echo cancellation based on sparse functional link representations," IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 22, no. 7, pp. 1172-1183, 2014.
4
[5] P. A. Naylor, J. Cui and M. Brookes, "Adaptive algorithms for sparse echo cancellation," Signal Processing, vol. 86, pp. 1182–1192, 2006.
5
[6] G. Su, J. Jin, Y. Gu and J. Wang, "Performance analysis of l0-norm constraint least mean square algorithm," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 60, no. 5, pp. 2223-2235, 2012.
6
[7] Y. Gu, J. Jin, and S. Mei, “L0-norm constraint LMS algorithm for sparse system identification,” IEEE Signal Processing Letter, vol. 16, no. 9, pp. 774–777, 2009.
7
[8] F. R. Avila and L. W. P. Biscainho, "Bayesian restoration of audio signals degraded by impulsive noise modeled as individual pulses," IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 20, no. 9, pp. 2470-2481, 2012.
8
[9] M. Niedzwiecki and M. Ciolek, "Elimination of impulsive disturbances from archive audio signals using bidirectional processing," IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 21, no. 5, pp. 1046-1059, 2013.
9
[10] I. Kauppinen, "Methods for detecting impulsive noise in speech and audio signals," IEEE International Conference on Digital Signal Processing, vol. 2, pp. 967-970, 2002.
10
[11] N. J. Bershad, "On error saturation nonlinearities for LMS adaptation in impulsive noise," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 56, no. 9, pp. 4526-4530, 2008.
11
[12] L. Shi and Y. Lin, "Convex combination of adaptive filters under the maximum correntropy criterion in impulsive interference," IEEE Signal Processing Letters, vol. 21, no. 11, pp. 1385-1388, 2014.
12
[13] W. Lin,P. P. Pokharel and J. C. Principe, “Correntropy: Properties and applications in non-Gaussian signal processing,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 55, no. 11, pp. 5286-5298, 2007.
13
[14] J. M. Gorriz, J. Ramirez, S. Cruces-Alvarez, C. G. Puntonet, E. W. Lang and D. Erdogmus, "A novel LMS algorithm applied to adaptive noise cancellation," IEEE Signal Processing Letters, vol. 16, no. 1, pp. 34-37, 2009.
14
[15] S. C. Chan and Y. X. Zou, “A recursive least M-estimate algorithm for robust adaptive filtering in impulsive noise: Fast algorithm and convergence performance analysis,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 52, no. 4, pp. 975–991, 2004.
15
[16] S. Bayram and S. Gezici, "On the performance of single-threshold detectors for binary communications in the presence of Gaussian mixture noise,” IEEE Transactions on Communications, vol. 58, no. 11, pp. 3047-3053, 2010.
16
ORIGINAL_ARTICLE
مدل چندهدفه قیمتگذاری تزریق توان راکتیو منابع تولید پراکنده در شبکه توزیع
چکیده:مدیریت توان راکتیو نقش مهمی در بهرهبرداری سیستم قدرت با هدف کاهش تلفات توان و آزادسازی ظرفیت خطوط انتقال ایفا مینماید. این مسئله انگیزهای را جهت توسعه بازار توان راکتیو منابع تولید پراکنده در شبکههای توزیع به وجود آورده است. در این مقاله ساختاری جهت قیمتگذاری توان راکتیو منابع تولید پراکنده با در نظر گرفتن تابع هزینه تزریق توان راکتیو آنها ارائه میشود. برای این منظور منحنی قیمت توان راکتیو منابع تولید پراکنده با استفاده از یک تقریب تکهای، خطیسازی شده و به ده ناحیه از پیش تعیینشده تفکیک میگردد. در روش پیشنهادی، ابتدا منابع تولید پراکنده قیمت خود را برای هر یک از ده ناحیه ارائه نموده و سپس مدیریت شبکه با در نظر گرفتن قیمت خرید توان راکتیو از شبکه انتقال، قیمت یکپارچهای را برای هرکدام از ده ناحیه جذب و تزریق توان راکتیو تعیین مینماید. در این مقاله تسویه قیمت بازار توان راکتیو با استفاده از روش بهینهسازی چندهدفه مبتنی بر الگوریتم ژنتیک با رتبهبندی نامغلوب (NSGAII)[i] انجام و قیمت تزریق توان راکتیو تعیینشده است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5138_0d4a7cdf6c7b26e51aa2a43cb930850e.pdf
2016-09-22
149
159
واژههای کلیدی: قیمتگذاری تزریق توان راکتیو
مدل تکهای خطی
بهینهسازی چندهدفه
تسویه بازار توان راکتیو
مجید
حروفیانی
m.horoufiany@srttu.edu
1
دانشگاه تربیت دبیر شهید رجائی
AUTHOR
علی
زنگنه
zangeneh@alumni.iust.ac.ir
2
دانشگاه شتربیت دبیر شهید رجائی
LEAD_AUTHOR
رضا
قندهاری
r_ghandehari@srttu.ac.ir
3
دانشگاه تربیت دبیر شهید رجائی
AUTHOR
[1] سعید عباپور، کاظم زارع و بهنام محمدی ایواتلو، «ارزیابی جنبههای فنی و اقتصادی شبکه توزیع با هدف توسعه DG بر مبنای کاربرد مدیریت اکتیو در شبکه»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 44 ،شماره 4، زمستان1392.
1
[2] حسین شکری و سجاد نجفی روادانق، «حل مسئله مشارکت بهینه واحدهای نیروگاهی در حضور منابع انرژی تجدیدپذیر»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 45، شماره 1، بهار 1394.
2
[3] F. A. Viawan and D. Karlsson, “Combined local and remote voltage and reactive power control in the presence of induction machine distributed generation,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, no. 4, pp.2003–2012, 2007.
3
[4] F. A. Viawan and D. Karlsson, “Voltage and reactive power controlling systems with synchronous machine based distributed generation,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 23, no. 2, pp. 1079–1087, 2008.
4
[5] N. R. Ullah, K. Bhattacharya, and T. Thiringer, “Wind farms as reactive power ancillary service providers—Technical and economic issues,” IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 24, no. 3, pp. 661–672, 2009.
5
[6] D. Kirschen, R. Allan, G. Strbac, “Contributions of individual generators to loads and flows,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, no. 1, pp. 52–60, 1997.
6
[7] G. M. Huang and H. Zhang, “Pricing of generators reactive power delivery and voltage control in the unbundled environment,” IEEE Power Engineering Society Summer Meeting, pp. 2121-2126, 2000.
7
[8] M. C. Caramanis, R. E. Bohn and F. C. Schweppe, “Optimal Spot Pricing: Practice and Theory,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. PAS-101, no. 9, pp. 3234 - 3245, 1982.
8
[9] M. L. Baughman, S. N. Siddiqi and J. W. Zarnikau , “Advanced pricing in electrical systems. II. Implications,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 12, no. 1, pp. 496 - 502, 1977.
9
{10] S. W. Jung, S. H. Song, Y. Tae Yoon and S. Moon, “Assessment of reactive power pricing by controlling generators voltage under deregulation,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 3, pp. 128-135, 2006.
10
[11] J. Zhong and K. Bhattacharya, “Toward a competitive market for reactive power,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 17, pp. 1206-1215, 2002.
11
[12] Z. Junfang, M. Qinguo and D. Xinzhou, “Real-time pricing of reactive power considering value of reactive power resources,” China International Conference on Electricity Distribution (CICED 2008), pp. 1-6, 2008.
12
[13] J. B. Gil, T. G. S. Roman, J. J. A. Rios and P. S. Martin, “Reactive power pricing : A conceptual framework for remuneration and charging procedures,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 15, no. 2, pp. 483-489, 2000.
13
[14] T. J. Miller, Toward Reactive power in electric systems, Wiley, NJ, USA, 1982.
14
[15] T. Moger and S. Dodjoo, “A Comprehensive Analysis of Reactive Power Pricing in a Competitive Electricity Markets,” IEEE- International Conference on Advances in Engineering, Science and Management (ICAESM -2012), pp. 472-478, 2012.
15
[16] H. Ahmadi and A. Akbari-Foroud, “A stochastic framework for reactive power procurement market, based on nodal price model,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 49, pp. 104-113, 2013
16
[17] A. Saini and A. Sara-swat, “Multi-objective day-ahead localized reactive power market clearing model using HFMOEA,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 46, pp. 376-391, 2013.
17
[18] A. C. Rueda-Medina and A. Padilha-Feltrin, “Distributed Generators as Providers of Reactive Power Support—A Market Approach,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 28, no. 1, pp.490-502, 2013.
18
[19] N. E. Nilsson and J. Mercurio, “Synchronous generator capability curve testing and evaluation,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 9, no. 1, pp. 414–424, 2002
19
[20] Z. Akhtar, B. Chaudhuri and S. Ron-Hui, “Primary Frequency Control Contribution From Smart Loads Using Reactive Compensation,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 6, no. 5, pp. 2356-2365, 2015.
20
[21] S. M. R. Rafiei, M. H. Kordi, H. A. Toliyat and M. Barakati, “IEEE-519 based optimal UPQC design under distorted voltages using Pareto based Min-Max constrained multi-objective optimization,” North American Power Symposium (NAPS), pp. 1-7, 2011.
21
ORIGINAL_ARTICLE
مدیریت انتخاب مجدد سلول در نسل های مختلف شبکههای سلولی مبتنی بر 3GPP و تحلیل دو چالش یک اپراتور داخلی
چکیده: در بحث مدیریت منابع رادیوئی نسلهای مختلف شبکههای سلولی، عملکرد تلفن همراه در وضعیت بیکار و چگونگی انجام فرایندهای انتخاب سلول و انتخاب مجدد سلول اهمیت دارد. در این مقاله بر اساس آخرین استانداردهای 3GPP و بهصورت کاربردی پارامترهای مؤثر در انتخاب سلول و انتخاب مجدد سلول در محدوده شبکههای سلولی نسل دوم تا چهارم و نواحی همپوشانی آنها مورد بررسی قرار میگیرند. سپس عملکرد تلفن همراه در مرز بین سلول شبکه خانگی با شبکه رومینگ و استفاده از قابلیت "شبکه تلفن همراه معادل" بررسی میشود. درنهایت به دو مسئله موجود در شبکه اپراتور همراه اول پرداخته میشود. مسئله اول مربوط به مشکل محدودیت انتخاب سلول بهینه در مرز بین شبکه همراه اول و شبکه تلفن همراه روستایی است و مسئله دوم مربوط به مشکل هدایت خودکار تلفن همراه مشترکین اپراتور همراه اول به شبکه نسل سه در مقایسه با شبکه ایرانسل در برخی از مناطق تحت بررسی است. در این مقاله راهکارهایی جهت حل این مشکلات ارائه و نتایج اقدامات عملی بیان میشوند.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5139_ea04ca98aff6d947583c985e79879301.pdf
2016-09-22
161
179
واژههای کلیدی: شبکه های سلولی
انتخاب مجدد سلول
GERAN
UTRAN
EUTRAN
رومینگ
شبکه تلفن همراه معادل
مدیریت منابع رادیوئی
فرهاد
دانائی یگانه
f_danaei@sut.ac.ir
1
دانشگاه صنعتی سهند
AUTHOR
افشین
ابراهیمی
ebrahimi@sut.ac.ir
2
دانشگاه صنعتی سهند
LEAD_AUTHOR
[1] میرجواد موسوینیا، صابر میمنتآبادی، «کاهش PAPR در SLM بدون ارسال جداگانه اطلاعات جانبی با استفاده از روش LCG»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 44، شماره 2، صفحه 51-59، دانشگاه تبریز، تابستان 1393.
1
[2] شهرام جمالی، توفان سماپور، «کنترل ازدحام مبتنی بر تخمین در شبکههای موردی بیسیم»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 43، شماره 1، صفحه 1-14، دانشگاه تبریز، تابستان 1392.
2
[3] D. A. L. Amzallag, R. Efal, R. Bar-Yehuda, D. raz and G. Scalosub, “Cell Selection in 4G Cellular Networks,” IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 12, pp. 1443 - 1455, 2013.
3
[4] X. Gelabert, J. Perez, O. Sallent and R. Agusti, “A Markovian Approach to Radio Access Technology Selection in Heterogeneous Multiaccess/Multiservice Wireless Networks,” IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 7, pp. 1257 - 1270, 2008.
4
[5] W. Juan, S. Min, Z. Yan and W. Xijun, “Traffic characteristics based dynamic radio resource management in heterogeneous wireless networks,” China Communications, vol. 11, pp. 1 - 11, 2014.
5
[6] D. Flore, C. Brunner, F. Grilli, and V. Vanghi, “Cell Reselection Parameter Optimization in UMTS,” 2nd International Symposium on Wireless Communication Systems, pp. 50-53, 2005.
6
[7] A. Garavaglia, C. Brunner, D. Flore and M. Yang, “Inter-system cell reselection parameter optimization in UMTS,” IEEE 16th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, pp. 1636-1640, 2005.
7
[8] R. Wang, T. Zhang, X. Luo and D. Xiao, “A Novel Cell Reselection Method in the Scenario of Multi-RAT,” International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery (CyberC), pp. 442-447, 2013.
8
[9] 3GPP TS 31.102 version 12.6.0 Release 12, Universal Subscriber Identity Module (USIM) application, 01-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/31102.htm
9
[10] 3GPP TS 31.102 version 12.6.0 Release 12, Universal Mobile Telecommunications System (UMTS); LTE; Characteristics of the Universal Subscriber Identity Module (USIM) application, 01-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/31102.htm
10
[11] 3GPP TS 45.005 version 12.4.0 Release 12, Radio transmission and reception, 01-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/45005.htm
11
[12] 3GPP TS 03.22 version 8.7.0 Release 1999, Functions related to Mobile Station (MS) in idle mode and group receive mode, 11-2005, http://www.3gpp.org/ DynaReport/0322.htm
12
[13] 3GPP TS 05.08 version 8.23.0 Release 1999, Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Radio subsystem link control, 11-2005, http://www.3gpp.org/ DynaReport/0508.htm
13
[14] 3GPP TS 04.08 version 7.21.0 Release 1998, Mobile radio interface layer 3 specification, 12-2003, http://www.3gpp.org/DynaReport/0408.htm
14
[15] Available: www.umtsworld.com/umts/history.htm
15
[16] 3GPP TS 25.101 version 12.6.0 Release 12, Universal Mobile Telecommunications System (UMTS); User Equipment (UE) radio transmission and reception (FDD), 01-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/ 25101.htm
16
[17] 3GPP TS 25.304 version 12.3.0 Release 12, User Equipment (UE) procedures in idlemode and procedures for cell reselection in connected mode, 09-2014, http://www.3gpp.org/DynaReport/25304.htm
17
[18] 3GPP TS 25.331 version 12.4.0 Release 12, Universal Mobile Telecommunications System (UMTS); Radio Resource Control (RRC); Protocol specification, Section 10.3.2.3, 02-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/ 25331.htm
18
[19] REPORT ITU-R M.2134, International Telecommunication Union (2008) Requirements related to technical performance for IMT-Advanced radio interface(s), http://www.itu.int/pub/R-REP-M.2134-2008
19
[20] 3GPP TR 36.913 version 10.0.0 Release 10, LTE; Requirements for further advancements for Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA) (LTE-Advanced), 04-2011, http://www.3gpp.org/DynaReport/ 36913.htm
20
[21] 3GPP TS 36.201 version 12.1.0 Release 12, LTE; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); LTE physical layer; General description, 02-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/36201.htm
21
[22] 3GPP TS 36.101 version 12.5.0 Release 12, Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); User Equipment (UE) radio transmission and reception, 11-2014, http://www.3gpp.org/DynaReport/36101.htm
22
[23] 3GPP TS 36.214 version 12.1.0 Release 12, LTE; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical layer; Measurements, 02-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/36214.htm
23
[24] 3GPP TS 36.304 version 12.3.0 Release 12, LTE; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); User Equipment (UE) procedures in idlemode, 02-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/36304.htm
24
[25] 3GPP TS 36.331 version 12.4.1 Release 12, LTE; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Radio Resource Control (RRC); Protocol specification, 02-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/36331.htm
25
[26] 3GPP TS 36.133 version 12.5.0 Release 12, LTE; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Requirements for support of radio resource management, 11-2014, http://www.3gpp.org/DynaReport/36133.htm
26
[27] 3GPP TS 36.304 version 8.10.0 Release 8, LTE; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); User Equipment (UE) procedures in idle mode, Section 5.2.4.2, 06-2011, http://www.3gpp.org/DynaReport/ 36304.htm
27
[28] 3GPP TS 44.018 version 12.4.0 Release 12, Mobile radio interface layer 3 specification; Radio Resource Control (RRC) protocol, 01-2015, http://www.3gpp.org/ DynaReport/44018.htm
28
[29] 3GPP TS 45.008, Release 8, Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Radio subsystem link control, Sec. 6.6.6, 02-2009, http://www.3gpp.org/ DynaReport/45008.htm
29
[30] 3GPP TS 45.008 version 12.4.0 Release 12, Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Radio subsystem link control, Section 6.6.6, 01-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/45008.htm
30
[31] 3GPP TS 25.304 version 8.3.0 Release 8, Universal Mobile Telecommunications System (UMTS); User Equipment (UE) procedures in idle mode and procedures for cell reselection inconnected mode, Section 5.2.6.1.2a, 10-2008, http://www.3gpp.org/DynaReport/ 25304.htm
31
[32] 3GPP TS 25.331 version 12.4.0 Release 12, Universal Mobile Telecommunications System (UMTS); Radio Resource Control (RRC); Protocol specification, Section 13.4.15c, 02-2015-02, http://www.3gpp.org/DynaReport/ 25331.htm
32
[33] 3GPP TS 23.122 version 12.6.0 Release 12, Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Universal Mobile Telecommunications System (UMTS); LTE; Non-Access-Stratum (NAS) functions related to Mobile Station (MS) in idle mode, 03-2015, http://www.3gpp.org/DynaReport/23122.htm
33
[34] 3GPP TS 23.251 version 12.1.0 Release 12, Universal Mobile Telecommunications System (UMTS); LTE; Network sharing; Architecture and functional description, 10-2014, http://www.3gpp.org/DynaReport/ 23251.htm
34
[35] فرهاد دانائی یگانه، افشین ابراهیمی، «پیوستگی ارتباط Idle مشترکین تلفن سیار در مرز بین شبکههای سلولی دارای رومینگ ملی و شبکههای اشتراکی»، همایش تخصصی ارتباطات سلولار، دانشگاه جامع امام حسین، آذرماه 1392.
35
ORIGINAL_ARTICLE
روشی کارا برای پیادهسازی موازی الگوریتم دسته بندی بسته درخت سلسلهمراتبی بر روی واحد پردازش گرافیکی
چکیده: دستهبندی بستهها، پردازشی اساسی در پردازندههای شبکهای است. در این فرآیند، بستههای ورودی از طریق تطبیق با مجموعهای از فیلترها به جریانهای مشخص طبقهبندی میشوند. پیادهسازیهای نرمافزاری الگوریتمهای دستهبندی با وجود هزینه کمتر و توسعهپذیری بیشتر نسبت به پیادهسازیهای سختافزاری، سرعت پایینتری دارند. در این مقاله، از قابلیت پردازش موازی پردازندههای گرافیکی برای تسریع الگوریتم درخت سلسلهمراتبی دستهبندی بستهها، استفاده نموده و سناریوهای متفاوتی را بر اساس معماری حافظههای سراسری و اشتراکی آنها پیشنهاد مینماییم. نتایج پیادهسازی این سناریوها، ضمن تأیید پیچیدگیهای زمانی و حافظهای محاسبهشده، نشان میدهد کارایی سناریوهایی که مجموعه فیلتر را بهصورت زیردرختهایی کوچکتر یا مساوی حافظه اشتراکی تقسیم و به آن کپی میکنند کمتر از سناریویی است که کل ساختار داده را در حافظه سراسری نگه میدارد. کارایی این سناریوها، با کاهش تعداد زیردرختها و فیلترهای تکراری افزایش مییابد علاوه بر این، سناریویی که بتواند درخت سلسلهمراتبی و مجموعه فیلترهای متناظر را، بدون افراز در حافظه اشتراکی جای دهد برترین سناریو است. نتایج آزمـایش نـشان میدهد که نرخ گذرداد حاصله در این سناریو نسبت به روشهای موجود بر روی یک GPU یکسان تا 1/2 برابر بهبود مییابد.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5140_b1ae0928fe2830fd322e1414d3ea1cc3.pdf
2016-09-22
181
196
واژههای کلیدی: دستهبندی بسته
الگوریتم درخت سلسلهمراتبی
واحد پردازش گرافیکی
کودا
سلسله مراتب حافظه
پیچیدگی
کارایی
میلاد
رفیعی
mld.rafiee@yahoo.com
1
دانشگاه بوعلی سینا همدان
AUTHOR
مهدی
عباسی
m_abbasi@alum.sharif.edu
2
دانشگاه بوعلی سینا همدان
LEAD_AUTHOR
محمد
نصیری
mohammad.nassiri78@gmail.com,m.nassiri@basu.ac.ir
3
دانشگاه بوعلی سینا همدان
AUTHOR
[1] D. Pao and Z. Lu, "A multi-pipeline architecture for high-speed packet classification," Computer Communications,vol. 54, pp. 84-96, 2014.
1
[2] B. S. Tumari and W. Lakshmipriya, "FPGA Implementation of Binary-tree-based High Speed Packet ClassificationSystem," International Journal of Combined Research & Development (IJCRD ),vol. 2, pp. 17-22, 2014.
2
[3] K. Zheng, H. Che, Z. Wang and B. Liu, "TCAM-based distributed parallel packet classification algorithm with range-matching solution," in INFOCOM 2005. 24th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. Proceedings IEEE, pp. 293-303, 2005.
3
[4] K. Zheng, H. Che, Z. Wang, B. Liu and X. Zhang, "DPPC-RE: TCAM-based distributed parallel packet classification with range encoding," Computers, IEEE Transactions on,vol. 55, pp. 947-961, 2006.
4
[5] Z. Cao, M. Kodialam and T. Lakshman, "Traffic steering in software defined networks: planning and online routing," ACM SIGCOMM Computer Communication Review - SIGCOMM'14,vol. 44, pp. 65-70, 2014.
5
[6] K. Guerra Perez, X. Yang, S. Scott-Hayward and S. Sezer, "A configurable packet classification architecture for Software-Defined Networking," in 27th IEEE International System-on-Chip Conference (SOCC), pp. 353-358, 2014.
6
[7] S. Han, K. Jang and S. Moon, "PacketShader: a GPU-accelerated software router," ACM SIGCOMM Computer Communication Review,vol. 41, pp. 195-206, 2011.
7
[8] K. G. Perez, X. Yang, S. Scott-Hayward and S. Sezer, "Optimized packet classification for Software-Defined Networking," in International Conference on Communications (ICC), IEEE, pp. 859-864, 2014.
8
[9] D. E. Taylor, "Survey and taxonomy of packet classification techniques," ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 37, pp. 238-275, 2005.
9
[10] S. Zhou, Y. R. Qu and V. K. Prasanna, "Multi-core implementation of decomposition-based packet classification algorithms," in Parallel Computing Technologies, vol. 7979, ed: Springer, pp. 105-119, 2013.
10
[11] V. Srinivasan, S. Suri and G. Varghese, "Packet classification using tuple space search," ACM SIGCOMM Computer Communication Review,vol. 29, pp. 135-146, 1999.
11
[12] H. Lim, Y. Choe, M. Shim and J. Lee, "A Quad-Trie Conditionally Merged with a Decision Tree for Packet Classification," Communications Letters, IEEE,vol. 18, pp. 676 - 679, 2014.
12
[13] سعید پارسا و محمد حمزهئی، «کاشیبندی حلقههای تودرتو با در نظر گرفتن محلیت دادهها بهمنظور اجرای موازی بر روی پردازندههای چندهستهای»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 45، شماره 3، صفحه 17-26، 1394.
13
[14] H. Lim, S. Lee and E. E. Swartzlander Jr, "A new hierarchical packet classification algorithm," Computer Networks,vol. 56, pp. 3010-3022, 2012.
14
[15] NVIDIA. NVIDIA CUDA Compute Unified Device Architecture Programming Guide, version 6.5, August 2015, http://docs.nvidia.com/cuda/pdf/CUDA_C_ Programming_Guide.pdf
15
[16] AMD: Global Provider of Innovative Graphics, Processors, August 2015 Available: http://www.amd.com
16
[17] Y. Li, D. Zhang, A. X. Liu and J. Zheng, "GAMT: a fast and scalable IP lookup engine for GPU-based software routers," in Proceedings of the ninth ACM/IEEE symposium on Architectures for networking and communications systems, pp. 1-12, 2013.
17
[18] T.-H. Li, H.-M. Chu and P.-C. Wang, "IP address lookup using GPU," in 14th International Conference on High Performance Switching and Routing (HPSR), IEEE, pp. 177-184, 2013.
18
[19] R. S. Sinha, S. Singh, S. Singh and V. K. Banga, "Speedup Genetic Algorithm Using C-CUDA," in Fifth International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT), pp. 1355-1359, 2015.
19
[20] M. Beyeler, N. Oros, N. Dutt and J. L. Krichmar, "A GPU-accelerated cortical neural network model for visually guided robot navigation," Neural Networks, In Press,2015.
20
[21] Y. Lu, Y. Zhu, M. Han, J. S. He and Y. Zhang, "A survey of GPU accelerated SVM," in Proceedings of the 2014 ACM Southeast Regional Conference, pp. 15-23, 2014.
21
[22] P. Przymus and K. Kaczmarski, "Dynamic compression strategy for time series database using GPU," in New Trends in Databases and Information Systems, ed: Springer, pp. 235-244, 2014.
22
[23] G. Vasiliadis, E. Athanasopoulos, M. Polychronakis and S. Ioannidis, "PixelVault: Using GPUs for securing cryptographic operations," in Proceedings of the 2014 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, pp. 1131-1142, 2014.
23
[24] C.-L. Hung, Y.-L. Lin, K.-C. Li, H.-H. Wang and S.-W. Guo, "Efficient GPGPU-based parallel packet classification," in Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom), pp. 1367-1374, 2011.
24
[25] A. Nottingham and B. Irwin, "GPU packet classification using OpenCL: a consideration of viable classification methods," in Proceedings of the 2009 Annual Research Conference of the South African Institute of Computer Scientists and Information Technologists, pp. 160-169, 2009.
25
[26] Y. Deng, X. Jiao, S. Mu, K. Kang and Y. Zhu, "NPGPU: Network Processing on Graphics Processing Units," in Theoretical and Mathematical Foundations of Computer Science, ed: Springer, pp. 313-321, 2011.
26
[27] K. Kang and Y. S. Deng, "Scalable packet classification via GPU metaprogramming," in Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), pp. 1-4, 2011.
27
[28] D. E. Taylor and J. S. Turner, "Classbench: A packet classification benchmark," in INFOCOM 2005. 24th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, pp. 2068-2079, 2005.
28
[29] S. Zhou, S. G. Singapura and V. K. Prasanna, "High-Performance Packet Classification on GPU," in High Performance Extreme Computing Conference (HPEC), pp. 1-6, 2014.
29
[30] M. Varvello, R. Laufer, F. Zhang and T. Lakshman, "Multi-Layer Packet Classification with Graphics Processing Units," in Proceedings of the 10th ACM International on Conference on emerging Networking Experiments and Technologies, pp. 109-120, 2014.
30
[31] J. Zheng, D. Zhang, Y. Li and G. Li, "Accelerate Packet Classification Using GPU: A Case Study on HiCuts," in Computer Science and its Applications, ed: Springer, pp. 231-238, 2015.
31
[32] احسان اولیائی ترشیزی و حسین شریفی، «ارائه دو الگوریتم دیکدینگ هیبرید جدید با عملکرد بسیار خوب و پیچیدگی بسیار کم برای دیکدینگ کدهایLDPC»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 45، شماره 4، صفحه 27-37، 1394.
32
[23] L. Ma, K. Agrawal and R. D. Chamberlain, "A memory access model for highly-threaded many-core architectures," Future Generation Computer Systems, vol. 30, pp. 202-215, 2014.
33
[34] J. S. Kirtzic, O. Daescu, "A parallel algorithm development model for the GPU architecture," in Proc. of International Conf. on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications, pp. 1-9, 2012.
34
[35] M. Amarıs, D. Cordeiro, A. Goldman and R. Y. de Camargo, "A Simple BSP-based Model to Predict Execution Time in GPU Applications," in 22nd annual IEEE International Conference on High Performance Computing (HiPC 2015), pp. 285-294, 2015.
35
[36] K. Nakano, "The hierarchical memory machine model for GPUs," in IEEE 27th International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops & PhD Forum (IPDPSW), pp. 591-600, 2013.
36
[37] K. Nakano, "Simple memory machine models for GPUs," International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems,vol. 29, pp. 17-37, 2014.
37
[38] S. A. Haque and N. Xie, "A many-core machine model for designing algorithms with minimum parallelism overheads," in arXiv preprint arXiv:1402.0264,2014.
38
[39] S. Hong and H. Kim, "An analytical model for a GPU architecture with memory-level and thread-level parallelism awareness," in ACM SIGARCH Computer Architecture News, pp. 152-163, 2009.
39
[40] W. Liu, W. Müller-Wittig and B. Schmidt, "Performance predictions for general-purpose computation on GPUs," in International Conference on Parallel Processing (ICPP), pp. 50-50, 2007.
40
[41] L. Ma, R. D. Chamberlain and K. Agrawal, "Performance modeling for highly-threaded many-core GPUs," in 25th International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP), pp. 84-91, 2014.
41
[42] S. H. Roosta, Parallel processing and parallel algorithms: theory and computation, Springer Science & Business Media, 2012.
42
[43] D. A. Jacobsen, J. C. Thibault and I. Senocak, "An MPI-CUDA implementation for massively parallel incompressible flow computations on multi-GPU clusters," in 48th AIAA aerospace sciences meeting and exhibit, pp. 1-16, 2010.
43
[44] M. Bernaschi, M. Bisson and M. Fatica, "Colloquium: Large scale simulations on GPU clusters," The European Physical Journal B,vol. 88, pp. 1-10, 2015.
44
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی یک سیستم مدیریت انرژی برای یک ریزشبکه صنعتی مبتنی بر منابع CHP از طریق برنامهریزی تولید و پاسخ تقاضا
چکیده: بهرهبرداری بهینه از یک ریزشبکه بهمنظور مدیریت کارآمد و اقتصادی منابع انرژی موجود در آن، از اهمیت بالایی برخوردار است. سیستم مدیریت انرژی ریزشبکه باید با در نظر گرفتن همزمان بارهای الکتریکی و گرمایی، برای بهرهبرداری از ریزشبکه برنامهریزی کند. در این مقاله، یک مسئلهی مدیریت انرژی با هدف کمینه کردن هزینهی بهرهبرداری از یک ریزشبکهی صنعتی پیشنهاد میشود. تابع هدف مساله در قالب برنامهریزی کوتاه مدت تولید برای منابع تولید پراکنده و اعمال برنامهی پاسخ تقاضا فرمولبندی میشود. برنامهی پاسخ تقاضا در قالب قراردادهای مختلف انتقال بار، از جانب بهرهبردار ریزشبکه به مصرفکنندهها پیشنهاد میشود. در روش پیشنهادی، بهرهبرداری از ریزشبکه در دو حالت اتصال به شبکهی اصلی و حالت جزیرهای مورد مطالعه قرار میگیرد. از طرف دیگر با توجه به نامعینی موجود در بار مصرفی و قیمتهای بازار روز-پیش انرژی، روش پیشنهادی در قالب یک مسئلهی مدیریت انرژی تصادفیِ مبتنی بر سناریو ارائه میشود. در انتها با شبیهسازی روش ارائهشده در ریزشبکهای شامل 12 واحد تولیدی و تحلیل نتایج بهدستآمده، قابلیتهای آن مورد ارزیابی قرار خواهد گرفت.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5141_939124dc718bc7982c0ee1e56ecec230.pdf
2016-09-22
197
209
واژه های کلیدی: ریزشبکه صنعتی
منابع CHP
برنامهریزی تولید
پاسخ تقاضا
برنامهریزی تصادفی
داود
روشن دوست
1
دانشگاه اصفهان
AUTHOR
رحمت اله
هوشمند
hooshmand_r@eng.ui.ac.ir
2
دانشگاه اصفهان
LEAD_AUTHOR
اسکندر
قلی پور
e.ghollipour@eng.ui.ac.ir
3
دانشگاه اصفهان
AUTHOR
مصطفی
نصرت آبادی
4
دانشگاه اصفهان
AUTHOR
[1] N. Hatziargyriou, H. Asona, R. Iravani and C. Marnay, “Microgrids,” IEEE Power & Energy Magazine, vol. 5, no. 4, pp. 78-94, 2007.
1
[2] M. Shahidehpour and J. Clair, “A Functional Microgrid for Enhancing Reliability, Sustainability, and Energy Efficiency,” Electricity Journal, vol. 25, no. 8, pp. 21-28, 2012.
2
[3] S. Bahramirad, W. Reder and A. Khodaei, “Reliability-Constrained Optimal Sizing of Energy Storage System in a Microgrid,” IEEE Transactions onSmart Grid, vol. 3, no. 4, pp. 2056-2062, 2012.
3
[4] I. Bae and J. Kim, “Reliability Evaluation of Customers in a Microgrid,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, no. 3, pp. 1416-1422, 2008.
4
[5] A. Hawkes and M. Leach, “Modelling High Level System Design and Unit Commitment for a Microgrid,” Applied Energy, vol. 86, no. 7-8, pp. 1253-1265, 2009.
5
[6] D. E. Olivares, C. A. Cannizares and M. Kazerani, “A Centralized Energy Management System for Isolated Microgrids,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 5, no. 4, pp. 1864-1875, 2014.
6
[7] A. Chaouachi, R. M. Kamel, R. Andoulsi and K. Nagasaka, “Multiobjective Intelligent Energy Management for a Microgrid,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 60, no. 4, pp. 1688-1699, 2013.
7
[8] S. J. Ahn, S. R. Nam, J. H. Choi and S. I. Moon, “Power Scheduling of Distributed Generators for Economic and Stable Operation of a Microgrid,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 4, no. 1, pp. 398-405, 2013.
8
[9] B. Zhao, Y. Shi, X. Dong, W. Luan and J. Bornemann, “Short-Term Operation Scheduling in Renewable-Powered Microgrids: A Duality-Based Approach,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 5, no. 1, pp. 209-217, 2014.
9
[10] S. A. Pourmousavi, M. H. Nehrir, C. M. Colson and C. Wang, “Real-Time Energy Management of a Stand-Alone Hybrid Wind-Microturbine Energy System Using Particle Swarm Optimization,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 1, no. 3, pp. 193-201, 2010.
10
[11] M. Marzbanda, A. Sumper, A. Ruiz-Alvarez, J. L. Domínguez-García and B. Tomoiaga, “Experimental Evaluation of a Real Time Energy Management System for Stand-alone Microgrids in Day-ahead Markets,” Applied Energy, vol. 128, pp. 365-376, 2013.
11
[12] H. Kanchev, D. Lu, F. Colas, V. Lazarov and B. Francois, “Energy Management of Microgrid in Grid-Connected and Stand-Alone Modes,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 28, no. 3, pp. 3380-3389, 2013.
12
[13] Y. Zhang, N. Gatsis and G. B. Giannakis, “Robust Energy Management for Microgrids with High-Penetration Renewables,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 4, no. 4, pp. 944-953, 2013.
13
[14] R. Palma-Behnke, C. Benavides, F. Lanas, B. Severino, L. Reyes, J. Llanos and D. Saez, “A Microgrid Energy Management System Based on the Rolling Horizon Strategy,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 4, no. 2, pp. 996-1006، 2013.
14
[15] X. Guan, Z. Xu and Q. S. Jia, “Energy-Efficient Buildings Facilitated by Microgrid,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 1, no. 3, pp. 243-252, 2010.
15
[16] Y. Huang, S. Mao and R. M. Nelms, “Adaptive Electricity Scheduling in Microgrids,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 5, no. 1, pp. 270-281, 2014.
16
[17] A. Khodaei, “Microgrid Optimal Scheduling With Multi-Period Islanding Constraints,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 29, no. 3, pp. 1383-1392, 2014.
17
[18] A. Parisio, E. Rikos and L. Glielmo, “A Model Predictive Control Approach to Microgrid Operation Optimization,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 22, no. 5, pp. 1813-1827, 2014.
18
[19] M. Marzbanda, A. Sumper, J. L. Domínguez-García and R. Gumara-Ferret, “Experimental Validation of a Real Time Energy Management System for Microgrids in Islanded Mode Using a Local Day-ahead Electricity Market and MINLP,” Energy Conversion and Management, vol. 76, pp. 314-322, 2013.
19
[20] P. Siano, C. Cecati, H. Yu and J. Kolbusz, “Real Time Operation of Smart Grids via FCN Networks and Optimal Power Flow,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 8, no. 4, pp. 944-952, 2012.
20
[21] Y. Levron, J. M. Guerrero and Y. Beck, “Optimal Power Flow in Microgrids with Energy Storage,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 28, no. 3, pp. 3226-3234, 2013.
21
[22] M. E. Khodayar, M. Barati and M. Shahidehpour, “Integration of High Reliability Distribution System in Microgrid Operation,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 3, no. 4, pp. 1997-2006, 2012.
22
[23] S. Y. Derakhshandeh, A. S. Masoum, S. Deilami, M. A. S. Masoum and M. E. Hamedani-Golshan, “Coordination of Generation Scheduling with PEVs Charging in Industrial Microgrids,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 28, no. 3, pp. 3451-3461, 2013.
23
[24] S. Y. Derakhshandeh, M. A. S. Masoum and M. E. Hamedani-Golshan, “Profit-based Unit Commitment with Security Constraints and Fair Allocation of Cost Saving in Industrial Microgrids,” IET Science, Measurement and Technology, vol. 7, no. 6, pp. 315-325, 2013.
24
[25] M. Parvania and M. Fotuhi-Firuzabad, “Integrating Load Reduction into Wholesale Energy Market with Application to Wind Power Integration,” IEEE Systems Journal, vol. 6, no. 1, pp. 35-45, 2012.
25
[26] J. Dupacová, N. Gröwe-Kuska and W. Römisch, “Scenario Reduction in Stochastic Programming: An Approach Using Probability Metrics,” Mathematical Programming, vol. A 95, pp. 493–511, 2003.
26
[27] R. Billinton, Power System Reliability Evaluation, 5th Ed. New York: Gordon and Breach, 1978.
27
[28] K. M. Maribu and S. Fleten, “Combined Heat and Power in Commercial Buildings: Investment and Risk Analysis,” Energy Journal, vol. 29, no. 2, pp.123-150, 2008.
28
[29] A. K. Basu, A. Bhattacharya, S. Chowdhury and S. P. Chowdhury, “Planned Scheduling for Economic Power Sharing in a CHP-Based Micro-Grid,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 27, no. 1, pp. 30-38, 2012.
29
[30] [Online].Available:http://www.pjm.com/marketsandoperations/energy/realtime/monthly mp.aspx/.
30
[31] R. Firestone, DER-CAM Natural Gas Technology Data, Lawrence Berkeley National Lab., 2004. [Online]. Available: http://der.lbl.gov/.
31
[32] NREL/RAP, Emission Rates for New DG Technologies, the Regulatory Assistance Project. [Online]. Available: http://www.raponline.org/.
32
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی و ساخت ریزتراشه بلوغ آزمایشگاهی تخمک
چکیده: در این مقاله، با استفاده از فناوری ریزسیال به طراحی و ساخت ریزتراشهای برای استفاده در فناوری کمکباروری و بهطور خاص جهت بلوغ آزمایشگاهی تخمک پرداخته شده است. ابتدا با استفاده از نرمافزار COMSOL به بررسی و شبیهسازی ایده مطرحشده پرداخته و شکل هندسی بهینه به دست آورده شده است. پس از آن پروسه ساخت بهینه جهت ساخت ریزتراشه طراحیشده با استفاده از روش لیتوگرافی نرم بیان شده است. در ضمن نمونه ریزتراشه پلیمری از جنس پلیمر الاستومر PDMS در آزمایشگاه ریزساخت پیادهسازی گردیده و نمونهها در چند مرحله در آزمایشگاه تحقیقات ناباروری تحت بررسی قرار گرفته و ایرادات موجود در این ریزتراشه شناسایی و مرتفع گردیده است. مقایسه نتایج نمونههای بلوغیافته در ریزتراشه فوق با موارد تکوینیافته به روش استاندارد IVM بهبود قابلتوجهی را نشان میدهد. یکی از نتایج بسیار مثبت بهدستآمده، حذف سلولهای پوششی از جداره خارجی تخمکها همزمان با تکوین آنها و بدون هرگونه دخالت فیزیکی و تزریق آنزیمهای گرانقیمت است که باعث کاهش تنشهای وارد بر تخمکها و نیز هزینه تمامشده هر سیکل IVM میشود.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5142_998d4d6576b27d080f3ca3c54a755841.pdf
2016-09-22
211
221
واژه های کلیدی: فناوری کمکباروری
فناوری ریزسیال
بلوغ آزمایشگاهی
تخمک
سیاوش
زرگری
s.zargari91@ms.tabrizu.ac.ir
1
دانشگاه تبریز
AUTHOR
هادی
ولادی
veladi@tabrizu.ac.ir
2
دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
بهناز
صادق زاده اسکوئی
3
دانشکده پرستاری و مامائی دانشگاه علوم پزشکی تبریز
AUTHOR
پرویز
شهابی
parvizshahabi@gmail.com
4
دانشکده پزشکی دانشگاه علوم پزشکی تبریز
AUTHOR
جواد
فرونچی
jfrounchi@tabrizu.ac.ir
5
دانشگاه تبریز
AUTHOR
مریم
پاشائی اصل
6
مرکز تحقیقات کاربردی داروئی دانشگاه علوم پزشکی تبریز
AUTHOR
[1] L. A. Schieve, S. A. Rasmussen, G. M. Buck, D. E. Schemed, M. A. Reynolds and V. C. Wright, “Are children born after assisted reproductive technology at increased risk for adverse health outcomes,” Obstetrics & Gynecology, vol. 103, no. 6, pp. 1154–1163, 2004.
1
[2] J. E. Swain, D. Lai, S. Takayama and G. D. Smith, “Thinking big by thinking small: application of microfluidic technology to improve ART,” Lab on a chip, vol.13, no. 7, pp.1213-1224, 2013.
2
[3] D. J. Beebe, I. K. Glasgow and M. B. Wheeler, “Microfluidic embryo and/or oocyte handling device and method,” U. S. Patent, no. US6193647 B1, 2001.
3
[4] Y. Heo, Improvement of In Vitro Fertilization (IVF) Technology through Microfluidics, Ph.D. Thesis, University of Michigan, Michigan, 2008.
4
[5] G. M. Whitesides, “The origins and the future of microfluidics,” Nature, vol. 442, no. 1, pp. 368-373, 2006.
5
[6] A. J. Tomlinson, N. A. Guzman and S. Naylor, “Enhancement of concentration limits of detection in CE and GEMS: A review of on-line sample extraction, cleanup, analyte preconcentration, and microreactor technology,” Journal of Capillary Electrophoresis, vol. 2, no. 6, pp. 247-266, 1995.
6
[7] D. J. Beebe, G. A. Mensing and G. Walker, “M. Physics and applications of microfluidics in biology,” Annual Review of Biomedical Engineering, vol. 4, no. 1, pp. 261-286, 2002.
7
[8] J. A. Pelesko and D. H. Bernstein, Modeling MEMS and NEMS, A CRC Press, ch. 2, pp. 40-47, 2003.
8
[9] H. Singh, E. S. Ang, T. T. Lim and D. W. Hutmacher, “Flow modeling in a novel non-perfusion conical bioreactor,” Biotechnology and Bioengineering, vol. 97, no. 5, pp. 1291-1299, 2007.
9
[10] A. M. Rocha and G. D. Smith, “Culture systems: Fluid dynamic embryo culture systems (microfluidics.),” Methods in Molecular Biology, vol. 912, pp. 355-365, 2012.
10
[11] T. C. Esteves, F. Rossem, V. Nordhoff, S. Schlatt, M. Boiani and S. L. Gac, “A microfluidic system supports single mouse embryo culture leading to full-term development,” RSC Advances, vol. 3, no. 48, pp. 26451–26458, 2013.
11
[12] A. Manbachi, S. Shrivastava, M. Cioffi, B. G. Chung, M. Moretti, U. Demirci, M. Yliperttula and A. Khademhosseini, “Microcirculation within grooved substrates regulates cell positioning and cell docking inside microfluidic channels,” Lab Chip, vol. 8, no. 5, pp. 747–754, 2008.
12
[13] Y. Xie, F. Wang, W. Zhong, E. Puscheck, H. Shen and D. A Rappolee, “Shear stress induces preimplantation embryo death that is delayed by the zona pellusida and associated with stress-activated protein kinase –mediated apoptosis,” Biology of Reproduction, vol. 75, no. 1, pp. 45-55, 2006.
13
[14] P. D. Gaver and S. M. Kute, “A Theoretical Model Study of the Influence of Fluid Stresses on a Cell Adhering to a Microchannel Wall,” Biophysical Journal, vol. 75, pp. 721–733, 1998.
14
[15] سیاوش زرگری، طراحی و امکانسنجی ساخت یک Lab on Module بـرای استفـاده در روشهـای کمکبـاروری (ART)، پـایـاننامه کارشناسیارشد، دانشگاه تبریز، تبریز، 102، 1393.
15
ORIGINAL_ARTICLE
روشی توزیع شده برای زمانبندی سلول در شبکه های بی سیم مبتنی بر 802.15.4e با هدف کاهش تأثیر پدیده قیفی
چکیده: استاندارد 802.15.4e برای افزایش قابلیت اطمینان به هنگام انتقال بستهها در زیرلایه کنترل دسترسی و برای استفاده در شبکههای کمتوان و مستعد خطا نظیر شبکههای حسگر بیسیم ارائه شده است. امکان استفاده از کانالهای متعدد غیرهمپوشان در این استاندارد، احتمال رخداد تصادم بین فرستندهها را کاهش میدهد که این نیز بهنوبه خود باعث افزایش کیفیت سرویس در شبکه و بـالاخـره کاهش مصرف انرژی میشود. مکانیسم TSCH در این استاندارد هر گره حسگر را قادر میسازد تا با بهرهگیری از الگوی پرش فرکانسی، ارسال بسته داده خود را بر روی یک کانال خاص و در یک اسلات زمانی معین زمانبندی کند. بااینحال نحوه تخصیص کانال/اسلات و الگوریتم زمانبندی آن در استاندارد مذکور مشخص نشده است. در این مقاله، یک مکانیسم زمانبندی اسلات/کـانـال مبتنی بـر 802.15.4e-TSCH بـرای شبکههـای حسگر چندگامه ارائه میشود. در مکانیسم پیشنهادی، هر گره با دریافت ماتریسهای زمانبندی سلـول از گرههای همسایه و نیز بـر اسـاس حجم ترافیک عبوری، سلولهای موردنیاز برای ارسال بستههای خود را تعیین میکند. در این روش با تخصیص اسلاتهای اختصاصی بیشتر به گرههای نزدیک چاهک و نیز به گرههای پرترافیک، مشکل پدیده قیفی تا حدودی تعدیل میگردد. نتایج شبیهسازی بر روی بستر OpenWSN حاکی از کارآمدی روش پیشنهادی است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5143_354582e3c7edf8393f12a0ab98ff0b1f.pdf
2016-09-22
221
232
واژههای کلیدی: شبکههای حسگر
استاندارد 802.15.4e
TSCH
زمانبندی سلول
پدیده قیفی
بستر OpenWSNو ترافیک همگرا
مهدی
سبزواری
1
دانشگاه بوعلی سینا همدان
AUTHOR
محمد
نصیری
mohammad.nassiri78@gmail.com,m.nassiri@basu.ac.ir
2
دانشگاه بوعلی سینا همدان
LEAD_AUTHOR
[1] IEEE 802 Working Group, “Standard for Part 15.4: Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications for Low Rate Wireless Personal Area Networks (LR-WPANs),” ANSI/IEEE 802.15.4, 2003.
1
[2] G. S. Ahn, S. G. Hong, E. Miluzzo, A. T. Campbell and F. Cuomo, “Funneling-MAC: a localized, sink-oriented MAC for boosting fidelity in sensor networks,” Proceedings of the 4th international conference on Embedded networked sensor systems, pp. 293-306, 2006.
2
[3] IEEE 802 Working Group, “802.15.4e-2012 - IEEE standard for local and metropolitan area networks–part 15.4: Low-rate wireless personal area networks (LR-WPAN) amendment 1: Mac sublayer,” 2012.
3
[4] K. Pister and L. Doherty, “TSMP: Time synchronized mesh protocol,” in Parallel and Distributed Computing and Systems (PDCS), pp. 391-398,2008.
4
[5] سیدهادی اقدسی و مقصود عباسپور، «الگوریتم توزیعشده جهت فراهمآوردن پوشش چندجانبه از هدف در شبکههای حسگر بصری»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 42، شماره 2، صفحه 63-53، 1391.
5
[6] شهرام جمالی و توفان سماپور، «کنترل ازدحام مبتنی بر تخمین در شبکههای موردی بیسیم»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 43، شماره 1، صفحه 14-1، 1392.
6
[7] X. Liu, C. Leckie and S. K. Saleem, “Performance evaluation of a converge-cast protocol for IEEE 802.15.4 tree-based networks,” In Sixth IEEE International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing (ISSNIP), pp. 73-78, 2010.
7
[8] M.R. Palattella, N. Accettura, M. Dohler, L.A. Grieco, and G. Boggia, “Traffic aware scheduling algorithm for reliable low-power multi-hop IEEE 802.15.4e networks,” In 23rd IEEE International Symposium on.Personal Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), pp. 327-332, 2012.
8
[9] N. Accettura, M. R. Palattella, G. Boggia, L.A. Grieco, and M. Dohler, “DeTAS: a decentralized traffic aware scheduling technique enabling IoT-compliant multi-hop low-power and lossy networks,” In Second IEEE WoWMoM Workshop on IoT-SoS, pp. 1-6, 2013.
9
[10] R. Soua, P. Minet, and E. Livolant, “MODESA: An optimized multichannel slot assignment for raw data convergecast in wireless sensor networks,” In IEEE 31st International Performance Computing and Communications Conference (IPCCC), pp. 91-100, 2012.
10
[11] R. Soua, E. Livolant and P. Minet, “An adaptive strategy for an optimized collision-free slot assignment in multichannel wireless sensor networks,” Journal of sensor and actuator networks, vol. 2, no. 3, p. 449-485, 2013.
11
[12] M. Heusse, F. Rousseau, R. Guillier and A. Duda, “Idle sense: an optimal access method for high throughput and fairnessin rate diverse wireless LANs,” In ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol. 35, pp. 121–132, 2005.
12
[13] G. Bianchi, “Performance analysis of the IEEE 802.11 distributed coordination function,” IEEE journal on Selected Areas in communications, vol. 18, no. 3, pp. 535–547, 2000.
13
[14] N. Abdeddaim, F. Theoleyre, M. Heusse and A. Duda, “Adaptive IEEE 802.15. 4 mac for throughput and energy opti-mization,” In IEEE International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS), pp. 223-230, 2013.
14
[15] A. Koubaa, M. Alves and E. Tovar. “A comprehensive simulation study of slotted CSMA/CA for IEEE 802.15.4 wireless sensor networks,” In 5th IEEE International Workshop on Factory Communication Systems, pp. 183–192, 2006.
15
[16] A. Karahan, I. Erturk, S. Atmaca and S. Cakici. “Effects of transmitbased and receivebased slot allocation strategies on energy efficiency in WSN MACs,” Ad Hoc Networks, vol 13, pp. 404-413, 2014.
16
[17] T. Watteyne, X. Vilajosana, B. Kerkez, F. Chraim, K. Weekly, Q. Wang, S. Glaser and K. Pister, “OpenWSN: a standards‐based low‐power wireless development environment,” Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, vol. 23, no. 5, pp. 480-493, 2012.
17
[18] L.M. Feeney and M. Nilsson, “Investigating the energy consumption of a wireless network interface in an ad hoc networking environment,” In INFOCOM 2001. Twentieth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies,vol. 3. pp. 1548-155, 2001.
18
[19] A. S. Chipcon, “CC2420 datasheet-2.4 GHz IEEE 802.15.4/ZigBee-Ready RF transceiver (Rev. B),” 2007.
19
ORIGINAL_ARTICLE
کنترل تطبیقی سیستم کنترل از راه دور با وجود نامعینی های دینامیکی و نامعینی در شتاب گرانشی
چکیده: در این مقاله به معرفی یک روش جدید در سیستمهای کنترل از راهدور[i] غیرخطی با وجود نامعینیهای دینامیکی در هر دو طرف پایه[ii] و پیرو[iii] و همچنین نامعینی در شتاب گرانشی در طرف پیرو خواهیم پرداخت. چنین سیستمی میتواند در سیستمهای فضایی که ربات پیرو در ارتفاع نامعینی در حال کار است و مقدار شتاب گرانشی در دسترس نیست یا بهعلت تفاوت در عرض جغرافیایی رباتهای پایه و پیرو و بهتبع آن تفاوت در شتاب گرانشی آنها کاربرد داشته باشد. کنترل تطبیقی به کار گرفتهشده از روش عکس گرادیان خطا جهت قانون بهروزرسانی استفاده میکند. در این روش نیازی به دانستن کران نامعینیها نیست. البته چنین سیستمی به تخمین دقیق پارامترهای دینامیکی رباتهای پایه و پیرو و شتاب گرانشی نامعلوم منجر نخواهد شد ولی باعث کارکرد صحیح سیستم خواهد بود. بهمنظور نشان دادن کارکرد روش پیشنهادی، روش مربوطه بر روی رباتهای دو درجه آزادی با تأخیر ثابت در کانال انتقال اطلاعات مورد بررسی قرار گرفته است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5144_d9fed76ebc425c99f974fcf6df6db9ab.pdf
2016-09-22
233
239
واژههای کلیدی: کنترل تطبیقی
سیستم کنترل از راه دور
شتاب گرانشی
سنکرون سازی
تأخیر زمانی
نامعینی
مسعود
سیدسخا
1
دانشجوی کارشناسی ارشد
AUTHOR
حامد
خراطی
hkharrati@gmail.com
2
دانشگاه تبریز
AUTHOR
فرزاد
هاشم زاده
hashemzadeh@tabrizu.ac.ir
3
دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
[1] P. F. Hokayem and M. W. Spong, "Bilateral Teleoperation: An Historical Survay," Automatica, vol. 42, no. 12, pp. 2035-2057, 2006.
1
[2] R. J. Anderson and M. W. Spong, "Bilateral control of operators with time delay," IEEE Transaction on Automatic Control, vol. 34, pp. 494-501, 1989.
2
[3] B. Hannaford, "A Design Framework for Teleoperators with Kinesthetic Feedback," IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 5, no. 4, pp. 426-434, 1989.
3
[4] B. Hannaford and R. J. Anderson, "Experimental and Simulation Studies of Hard Contact in Force Reflecting Teleoperation," IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 584-589, 1988.
4
[5] G. Niemeyer and J. J. Slotine, “Stable Adaptive Teleoperation," IEEE Journal of Oceanic Engineering,vol. 16, no. 1, pp. 152-162, 1991.
5
[6] R. J. Anderson and M. W. Spong, "asymptotic stability for force reflecting teleoperators with time delay,” International Journal of Robotics Research,vol. 11, no. 2, pp. 135-149, 1992.
6
[7] E. Nuno, R. Ortega, N. Barabanov and L. Basanez, "A globally stable PD controller for bilateral teleoperators," IEEE Transactions on Robotics,vol. 24, pp. 753-758, 2008.
7
[8] N. Chopra, M. W. Spong and R. Lozano, "Synchronization of bilateral teleoperators with time delay," Automatica, vol. 44, pp. 2142–2148, 2008.
8
[9] X. Liu, R. Tao and M. Tavakoli, “Adaptive control of uncertain nonlinear teleoperation systems,” Mechatronics, vol. 24, no. 1, pp. 66– 78, 2014.
9
[10] M. J. Beelen, G. J. L. Naus, M. G. J. Molengraft and M. Steinbuch, “Force feedback control design for nonideal teleoperators,” Control Engineering Practice, vol. 21, no. 12, pp. 1694-1705, 2013.
10
[11] E. Nuño, R. Ortega and L. Basañez, "An adaptive controller for nonlinear teleoperators," Automatica, vol. 46, pp. 155-159, 2010
11
[12] R. Kelly, V. S. Davila and J. A. L. Perez, Control of robot manipulators in joint space, Springer Science & Business Media, 2006.
12
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی مقاوم کنترلکننده فازی PID بلادرنگ مبتنی بر الگوریتم بهبودیافته تکامل تفاضلی برای کنترل فرکانس ریزشبکه جزیره ای با در نظر گرفتن عوامل غیرخطی و عدم قطعیت ها
چکیده: در این مقاله، یک کنترلکننده مقاوم فازی PID که به کنترلکننده فازی PID بلادرنگ (OFPID) معروف است، برای کنترل فرکانس یک ریزشبکه در حالت جزیرهای ارائه شده است. استراتژی کنترلکننده پیشنهادی بهگونهای است که ضرایب کنترلکننده فازی PID در هر لحظه توسط منطق فازی تنظیم میشوند. جهت بهبود عملکرد کنترلکننده پیشنهادی، الگوریتم بهبودیافته تکامل تفاضلی (IDE) پیشنهادی که دارای سرعت همگرایی مناسبی برای بهینهیابی توابع غیرخطی است، برای تنظیم بهینه پارامترهای آن شامل: ضرایب، توابع عضویت، ضرایب وزنی قواعد و قواعد فازی در سه مرحله استفاده میشود. همچنین برای بهبود عملکرد مقاوم کنترلکننده در نقاط کار متفاوت، پارامترهای کنترلکننده OFPID با در نظرگرفتن عدم قطعیتهایی بر روی پارامترهای برخی اجزای ریزشبکه با الگوریتم پیشنهادی بهصورت بهینه تنظیم میشوند. انگیزه اصلی پیشنهاد این استراتژی کنترلی، در هم آمیختن ویژگیهای منطق فازی و الگوریتم بهبودیافته IDE برای کاهش کنشهای کنترلی و یافتن کنترل بهینه فازی برای برآورده نمودن عملکرد مقاوم کنترل فرکانس ریزشبکه است. ریزشبکه مورد آزمایش، شامل: واحدهای تولید پراکنده ژنراتور دیزلی، فتوولتاییک، پیل سوختی بههمراه الکترولایزر و توربین بادی و واحدهای ذخیرهکننده انرژی پراکنده چرخ طیار و باتری است. برای نزدیکتر شدن به پاسخ فرکانسی ریزشبکه واقعی، عوامل غیرخطی بر روی مدل منابع تولید پراکنده و ذخیرهکننده انرژی در نظر گرفته شدهاند. نتایج شبیهسازی با اعمال اغتشاشهای متفاوت، بیانگر عملکـرد منـاسب کنترلکننده OFPID فرکانس پیشنهادی مبتنی بر الگوریتم بهبود یافته IDE نسبت به کنترلکنندههای PID بهینهشده و فازی PID کلاسیک است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5145_863d36ee74e45070bff471153abe0ea0.pdf
2016-09-22
241
256
واژههای کلیدی: ریزشبکه
کنترلفرکانس
کنترل کننده بلادرنگ فازی PID
الگوریتم بهبودیافته تکامل تفاضلی
حسین
شایقی
hshayegi@uma.ac.ir
1
دانشگاه محقق اردبیلی
LEAD_AUTHOR
حمزه
آریان پور
2
دانشگاه محقق اردبیلی
AUTHOR
[1] Y. Li and C. N. Kao, "An accurate power control strategy for power-electronics-interfaced distributed generation units operating in a low-voltage multibus microgrid," IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 24, no. 12 pp. 2977-2988, 2009.
1
[2] سعید عباپور، کاظم زارع و بهنام محمدی ایواتلو، «ارزیابی جنبههای فنی و اقتصادی شبکه توزیع با هدف توسعه DG بر مبنای کاربرد مدیریت اکتیو در شبکه»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 44، شماره 4، صص 45-35، تبریز، 1393.
2
[3] J. M. Guerrero, C. Vásquez and R. Teodorescu, "Hierarchical control of droop-controlled DC and AC microgrids – a general approach towards standardization," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 58, no. 1, pp. 158 - 172, 2011.
3
[4] O. Palizban, K. Kauhaniemi and J. M. Guerrero, "Microgrids in active network management—part I: hierarchical control, energy storage, virtual power plants, and market participation," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 36, pp. 428–439, 2014.
4
[5] J. Schiffer, R. Ortega, A. Astolfi, J. Raisch and T. Sezi, "Conditions for stability of droop-controlled inverter-based microgrids," Automatica, vol. 50, no. 10, pp. 2457-2469, 2014.
5
[6] J. Li and P. Li, "Research on microgrid frequency control with droop characteristic based on lagrange interpolation," Applied mechanics and materials, vols. 556-562, pp. 1814-1817, 2014.
6
[7] F. D. Mohammadi, M. J. Ghorbani, A. Feliachi and M. A. Choudhry, "Novel load frequency control approach based on virtual area error in a microgrid including PV and battery," in IEEE PES General Meeting Conference & Exposition, pp. 1-5, 2014.
7
[8] M. F. M. Arani and Y. A. I. Mohamed, "Analysis and impacts of implementing droop control in DFIG-based wind turbines on microgrid/weak-grid stability," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 30, no. 1, pp. 385-396, 2015.
8
[9] C. Yuen, A. Oudalov and A. Timbus, "The provision of frequency control reserves from multiple microgrids," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 58, no. 1, pp. 173-183, 2011.
9
[10] N. Rezaei and M. Kalantar, "Economic–environmental hierarchical frequency management of a droop-Controlled islanded microgrid," Energy Conversion and Management, vol. 88, p. 498–515, 2014.
10
[11] علی حسامی نقشبندی، شورش شکوهی و حسن بیورانی، «کاربرد کنترلکننده فازی-عصبی در پایداری ولتاژ و فرکانس ریزشبکههای جزیرهای»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 41، شماره 2، صص 41-50، تبریز، 1391.
11
[12] M. F. Kangarlu and M. A. Pahlavani, "Cascaded multilevel converter based superconducting magnetic energy storage system for frequency control," Energy, vol. 70, pp. 504-513, 2014.
12
[13] K. Singh, C. Singh and N. K. Yadav, "Load frequency control in microgrid," International Journal in Computer and Communication Technology, vol. 2, no. 9, pp. 680-684, 2013.
13
[14] S. Vachirasricirikul and I. Ngamroo, "Robust LFC in a smart grid with wind power penetration by coordinated V2G control and frequency controller," IEEE Transaction on Smart Grid, vol. 5, no. 1, pp. 371-380, 2014.
14
[15] K. J. Bunker and W. W. Weaver, "Microgrid frequency regulation using wind turbine controls," Proceedings of the Power and Energy Conference at Illinois (PECI), pp. 1-6, 2014.
15
[16] X. Li, Y. J. Song and S. B. Han, "Frequency control in micro-grid power system combined with electrolyzer system and fuzzy PI controller," Journal of Power Sources, vol. 180, no. 1, pp. 468–475, 2008.
16
[17] P. F. Frack, E. Pedro, E. H. Watanabe, R. W. D. Doncker and S. Hanno, "Control strategy design for frequency control in autonomous smart microgrids," Procedings of the 5th IEEE International Symposium on Power Electronics for Distributed Generation Systems, pp. 1-8, 2014.
17
[18] C. Lung, T. Shinta, H. Kakigano and Y. Miura, "Control of uninterrupted switching using a virtual synchronous generator between stand-alone and grid-connected operation of a distributed generation system for houses," Electrical Engineering in Japan, vol. 190, no. 4, pp. 26-36, 2015.
18
[19] I. Serban and C. Marinescu, "Battery energy storage system for frequency support in microgrids and with enhanced control features for uninterruptible supply of local loads," Electrical Power and Energy Systems, vol. 54, pp. 432–441, 2014.
19
[20] Q. Shafiee, J. M. Guerrero and J. C. Vasquez, "Distributed secondary control for islanded microGrids - z novel approach," IEEE Transaction on Power Electronic, vol. 29, no. 2, pp. 1018-1031, 2014.
20
[21] O. Abedinia, N. Amjadi, A. Ghasemi and H. Shayeghi, "Multi-stage fuzzy load frequency control based on multiobjective harmony search algorithm in deregulated environment," Journal of Operation and Aautomation in Power Engineering, vol. 1, no. 1, pp. 63-73, 2013.
21
[22] C. S. Chang, W. Fu and F. Wen, "Load frequency control using genetic-algorithm based fuzzy gain scheduling of PI controllers," Electric Machines & Power Systems, vol. 26, no. 1, pp. 39-52, 2007.
22
[23] H. N. Azadani and R. Torkzade, "Design of GA optimized fuzzy logic-based PID controller for the two area non-reheat thermal power system," 13th Iranian Conference on Fuzzy Systems (IFSC), pp. 1-6, 2013.
23
[24] H. Bevrani, F. Habibi, P. Babahajyan, M. Watanabe and Y. Mitani, "Intelligent frequency control in an AC microgrid: online PSO-based fuzzy tuning approach," IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 3, pp. 1935-1944, 2012.
24
[25] R. K. Sahu, S. Panda and U. K. Rout, "DE optimized parallel 2-DOF PID controller for load frequency control of power system with governor dead-band nonlinearity," Electrical Power and Energy Systems, vol. 49, pp. 19-33, 2013.
25
[26] H. Shayeghi, A. Ghasemi and G. Shokri, "VEPSO based PID with low pass filter for LFC design," International Journal on Ttechnical and Physical Problems of Engineering, vol. 5, no. 1, pp. 66-73, 2013.
26
[27] R. Storn and K. Price, "Minimizing the real function of the contest by differential evolution," Proceedings of IEEE International Conference on Evolutionary Computation (ICEC), pp. 842-844, 1996.
27
[28] R. Storn and K. Price, "Differential evolution – a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces," Journal of Global Optimization, vol. 11, pp. 341-359, 1997.
28
[29] A. Musrrat, P. Millie and A. Ajith, "A modified differential evolution algorithm and its application to engineering problems," Proceedings of the International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, pp. 196-201, 2009.
29
[30] H. Singh and L. Srivastava, "Modified differential evolution algorithm for multi-objective VAR management," Electrical Power and Energy Systems, vol. 55, pp. 731-740, 2014.
30
[31] مرتضی منتظری و احسان محمدی، «کاربرد الگوریتم ژنتیک در طراحی و بهینهیابی پارامترهای کنترلکننده فازی تناسبی-مشتقی (جهت تنظیم سوخت موتور جت)»، فصلنامه دانش و فناوری هوافضا, شماره 2, صص 3-12، تهران، 1392.
31
[32] A. A. Zamani, E. Bijami, F. Sheikholeslami and B. Jafrasteh, "Optimal fuzzy load frequency controller with simultaneous auto-tuned membership functions and fuzzy control rules," Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, vol. 22, pp. 66-86, 2014.
32
[33] D. J. Lee and L. Wang, "Small-signal stability analysis of an autonomous hybrid renewable energy power generation/energy storage system part I: time-domain simulations," IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 23, no. 1, pp. 311-320, 2008.
33
ORIGINAL_ARTICLE
یک شاخص جدید به منظور ارزیابی اثر منابع تولید پراکنده بر هماهنگی رله های اضافه جریان
چکیده: حضور منابع تولید پراکنده (DG) در سیستم قدرت در مقابل مزایای اقتصادی آن، میتواند باعث ایجاد عدم هماهنگی در عملکرد رلههای اضافه جریان گردد. در این مقاله شاخص جدیدی، مستقل از تنظیمات رلهها، بهمنظور تعیین میزان تأثیر نصب DG بر قیود هماهنگی رلههای اضافه جریان ارائه گردیده است. در صورت حضور منابع تولید پراکنده در شبکه، جریان خطای عبوری از رلههای پشتیبان و اصلی نسبت به حالت عدم حضور آن منابع تغییر میکند. بر این اساس شاخص پیشنهادی برای هر زوج رله بهصورت تفاضل نرخ تغییرات جریان خطای عبوری از رله پشتیبان و نرخ تغییرات جریان خطای عبوری از رله اصلی تعریف گردیده است. با روابط ریاضی نشان داده شده است که در صورت نصب DG، برای هر قید هماهنگی علامت شاخص پیشنهادی نشاندهنده کاهش یا افزایش فاصله زمانی هماهنگی بوده و اندازه شاخص پیشنهادی نشاندهنده میزان کاهش فاصله زمانی هماهنگی بوده است. شاخص پیشنهادی برای قیود هماهنگی رلههای اضافه جریان یک شبکه 8 شینه به ازای نصب DG در شینهای مختلف شبکه محاسبه گردیده است. نتایج درستی شاخص پیشنهادی در ارزیابی میزان تأثیر مکان نصب و ظرفیت DG بر قیود هماهنگی را نشان داده است. همچنین مکانهای نصب و ظرفیتهای DG به کمک این شاخص رتبهبندی گردیده است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5146_5710b2d96a9c17d9f0318060dfa29949.pdf
2016-09-22
257
267
واژههای کلیدی: هماهنگی رلههای اضافه جریان
منابع تولید پراکنده
شاخص پیشنهادی
عباس
صابری نوقابی
s.saberi@birjand.ac.ir
1
دانشگاه بیرجند
LEAD_AUTHOR
[1] J. M. Gers and E. J. Holmes, Protection of Electricity Distribution Networks, 2nd ed, ser. IEE Power and Energy Series 47. London, U.K.: IEE, 2004.
1
[2] A. J. Urdaneta, R. Nadira and L. G. Perez, “Optimal coordination of directional overcurrent relays in interconnected power systems,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 3, no. 3, pp. 903–911, 1988.
2
[3] نبی طاهری، رحمتالله هوشمند و رضا همتی، «برنامهریزی هماهنگ نصب منابع تولید پراکنده و توسعه شبکه توزیع در حضور نامعینی بار و قیمت انرژی»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 44، شماره1، صفحه 43-56، بهار 1393.
3
[4] سعید عباپور، کاظم زارع و بهنام محمدی ایواتلو، «ارزیابی جنبههای فنی و اقتصادی شبکه توزیع با هدف توسعه DG بر مبنای کاربرد مدیریت اکتیو در شبکه»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 44، شماره4، صفحه 35-45، زمستان 1393.
4
[5] J. Gomez, J. Vaschetti, C. Coyos and C. Ibarlucea, “Distributed generation: impact on protections and power quality,” IEEE Latin America Transactions, vol. 11, no. 1, pp. 460–465, 2013.
5
[6] H. Yazdanpanahi, Y. Li and W. Xu, “A new control strategy to mitigate the impact of inverter-based DGs on protection system,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 3, no. 3, pp. 1427–1436, 2012.
6
[7] M. A. Haj-Ahmed and M. S. Illindala, “The influence of inverter-based DGs and their controllers on distribution network protection,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 50, no. 4, pp. 2928 -2937, 2014.
7
[8] S. Chaitusaney and A. Yokoyama, “Prevention of reliability degradation from recloser—Fuse miscoordination due to distributed generation,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 23, no. 4, pp. 2545–2554, 2008.
8
[9] P. H. Shah and B. R. Bhalja, “New adaptive digital relaying scheme to tackle recloser-fuse miscoordination during distributed generation interconnections,” in IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 8, no. 4, pp. 682 -688, 2014.
9
[10] A. F. Naiem, Y. Hegazy, A. Y. Abdelaziz and M. A. Elsharkawy, “A classification technique for protection coordination assessment of distribution systems with distributed generation, ” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 27, no. 1, pp.176 -185, 2012.
10
[11] N. Pholborisut, T. Saksornchai and B. Eua-arporn, “Evaluating the Impact of Distributed Generation on Protection System Coordination Using Protection Miscoordination Index,” The 8th Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI) Association of Thailand-Conference, pp. 865-868, 2011.
11
[12] H. Zeineldin, Y. R. Mohamed, V. Khadkikar and V. Pandi, “A protection coordination index for evaluating distributed generation impacts on protection for meshed distribution systems,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 4, no. 3, pp. 1523–1532, 2013.
12
[13] S. A. M. Javadian, M. R. Haghifam, M. Fotuhi-Firoozabad and S. M. T. Bathaee, “Analysis of protection system’s risk in distribution networks with DG,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 44, no. 1, pp. 688-695, 2013.
13
[14] A. Saberi Noghabi, J. Sadeh and H. Rajabi Mashhadi, “Considering different network topologies in optimal overcurrent relay coordination using a hybrid GA,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 24, no. 4, pp. 1857–1863, 2009
14
ORIGINAL_ARTICLE
تخصیص منابع در شبکه های WiMAX مبتنی بر OFDMA برای سیستم های IPTV با استفاده از الگوریتم ژنتیک
چکیده: تخصیص پهنای باند در استاندارد IEEE 802.16، بهصورت اختصاص بلوکهای دوبعدی در محدوده زمان و فرکانس (که burstنامیده میشوند) به کاربران، تعریف میگردد. تخصیص منابع برای کارایی سیستم حیاتی است اما جزئیات آن در استانداردهای IEEE802.16 تعریف نشده و بر عهده پیادهسازی کننده گذاشته شده است. الگوریتمهای زیادی برای این منظور در شبکههای مبتنی بر OFDMAارائه شدهاند. در این مقاله، یک الگوریتم ژنتیک برای ساخت burstدر شبکه WiMAXپیشنهاد شده است که ساختار مستطیلی burstهای پایینسو در استانـدارد IEEE 802.16را رعـایت میکنـد. در الگوریتم ژنتیک پیشنهادی، درخواستهای کاربران با مساحت مشخص به کروموزومها نگاشت داده میشوند. پس از طی مراحل تکامل، تخصیص burstهایی با مکان و شکل بهینه برای این درخواستها به دست میآید. هدف الگوریتم ژنتیک پیشنهادی، این است که بیشترین تعداد burstرا در یک فریم جای دهد بهنحویکه فضای هدررفته را کمینه کند. نتایج شبیهسازی نشان میدهد که الگوریتم پیشنهادی میتواند یک تخصیص نزدیک به بهینه را بهوسیله جستجوی تکراری به دست آورد.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5147_225acf15b1c258254f559938d89faba3.pdf
2016-09-22
267
276
واژههای کلیدی: ساخت burst
OFDMA
پایین سو
IEEE 802.16
الگوریتم ژنتیک
گلاله
عزیزی
azizi.1989@gmail.com
1
دانشگاه کردستان
AUTHOR
علیرضا
عبداله پوری
abdollahpour@uok.ac.ir
2
دانشگاه کردستان
LEAD_AUTHOR
[1] A. H. Shabani, M. T. Beg and A. Khader, “Survey of Downlink Data Allocation Algorithms in IEEE 802.16 WiMAX,” International Journal of Distributed and Parallel Systems (IJDPS), vol.3, no.4, pp. 197-207, 2012.
1
[2] T. Wang, H. Feng and B. Hu, “Two-dimensional Resource Allocation for OFDMA System,” in IEEE International Conference on Communications Workshops, pp. 1-5, 2008.
2
[3] C. So-In, R. Jain and A. Tamimi, “eOCSA: An Algorithm for Burst Mapping with Strict QoS Requirements in IEEE 802.16e Mobile WiMAX Networks,” Proceedings of the Second IFIP Wireless Days Conference, pp. 1-5, 2009.
3
[4] Y. Ben-Shimol, I. Kitroser and Y. Dinitz, “Two-dimensional mapping for wireless OFDMA systems,” IEEE Transactions on Broadcasting, vol. 52, no. 3, pp. 388–396, 2006.
4
[5] S. Rostami, K. Arshad and P. Rapajic, “Aggregation-based Spectrum Assignment in Cognitive Radio Networks,” International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS-2013), pp. 1-6, 2013.
5
[6] N. Sharma and K. R. Anupama, “A Novel Genetic Algorithm for Adaptive Resource Allocation in Multiuser OFDM Systems with Proportional Rate Constraint,” International Journal of Recent Trends in Engineering, vol 2, no. 5,pp. 135-139, 2009.
6
[7] C. So-In, R. Jain and A. Tamimi, “OCSA: An algorithm for Burst Mapping in IEEE 802.16e Mobile WiMAX Networks,” Proceeding of the 15th Asia Pacific Conference on Communications (APCC 2009), pp. 52-58, 2009.
7
[8] N. Zhou, X. Zhu and Y. Huang, “Genetic Algorithm Based Cross-Layer Resource Allocation for Wireless OFDM Networks With Heterogeneous Traffic,” 17th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2009), pp. 1656-1659, 2009.
8
[9] H. Ye, G. Lim, J. Leonard and Z. Tan, “Energy-Efficient Scheduling and Resource Allocation in Uplink OFDMA Systems,” IEEE Communications Letters, vol. 19, no. 3, pp. 439-442, 2015.
9
[10] N. Sharma and K. R. Anupama, “A Novel Genetic Algorithm for Adaptive Resource Allocation in Multiuser OFDM Systems with Proportional Rate Constraint,” International Journal of Recent Trends in Engineering, vol 2, no. 5, pp. 135-139, 2009.
10
[11] C. Suh and C-S. Hwang, “Dynamic Subchannel and Bit Allocation Multicast OFDM Systems,” IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, pp. 2102-2106, 2004.
11
[12] C. Suh and J. Mo, “Resource Allocation for Multicast Services in Multicarrier Wireless Communications,” IEEE Transactions on Communications, vol. 7, no. 1, pp. 27–31, 2008.
12
[13] C. Cicconetti, L. Lenzini, A. Lodi, S. Martello, E. Mingozzi and M. Monaci, “Efficient two-dimensional data allocation in IEEE 802.16 OFDMA,” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 22, no. 5, pp. 1645-1658, 2014.
13
[14] IMS Research, A Global Market Analysis, 2011 Edition.
14
[15] C. So-In, R. Jain and A. Al-Tamimi, “Scheduling in IEEE 802.16e Mobile WiMAX Networks: Key Issues and a Survey,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications (JSAC), vol. 27, no. 2, pp. 156-171, 2009.
15
[16] I. Poole, TDD FDD Duplex Schemes, http://www. radio-electronics.com/info/cellulartelecomms/cellular concepts/ tdd-fdd-time-frequency-division-duplex.php.
16
[17] A. Abdollahpouri and B. E. Wolfinger, “Overhead Analysis in WiMAX-based IPTV Systems,” International Congress Ultra Modern Telecommunications and Control Systems, pp. 1-8, 2011.
17
[18] غلامرضا صیاد، امین خدابخشیان، رحمتاله هوشمند، «طراحی پایدارساز سیستم قدرت برای توربینهای بادی مجهز به ژنراتور القایی دو تغذیه به روش کلاسیک و الگوریتم ژنتیک»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 39، شماره 1، تابستان 1388.
18
[19] A. Ghosh, “Evolutionary Algorithms for Multi-Criterion Optimization: A Survey,” International Journal of Computing & Information Sciences, vol. 2, no. 1, pp. 38-57, 2004.
19
ORIGINAL_ARTICLE
کنترل سکوهای پایه کششی با تأخیر چندگانه متغیر با زمان در توربینهای بادی شناور فراساحلی بر اساس روش نامساوی ماتریسی خطی
چکیده: در این مقاله به بررسی و کنترل سکوهای پایهکششی (TLP[i]) که یکی از متداولترین سیستمهای توربین بادی شناور فراساحلی است پرداخته شده است. مهمترین بحثی که در نصب این قبیل توربینها وجود دارد، نحوه کنترل و شناور ساختن آنها بر روی آب است. بهمنظور طراحی کنترلکننده برای سیستم مذکور، ابتدا یک تابع غیرخطی بهعنوان کاندیدای لیاپانوف تعریف میشود. سپس ثابت میشود که سیستم TLP با تأخیر چندگانه متغیر با زمان، در حضور نیروی خارجی پایدار بوده و با کمک ابزار نامساویهای ماتریسی خطی (LMI[ii]) به طراحی کنترلکننده پرداخته میشود. درنهایت با شبیهسازی در محیط Simulink-MATLAB دیده میشود که تمامی متغیرهای حالت سیستم بهصورت مجانبی پایدار بوده و در حالت تنظیمکنندگی[iii] بهسمت صفر همگرا میشوند.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5148_c27f66f90d5232e11030e0422bfb6114.pdf
2016-09-22
277
285
واژههای کلیدی: سیستمهای TLP
توربین بادی شناور فراساحلی
تأخیرهای زمانی چندگانه
.LMI
سعید
کیامینی
kiaminsaeed@znu.ac.ir
1
دانشگاه زنجان
AUTHOR
ابوالفضل
جلیلوند
ajalilvand@znu.ac.ir
2
دانشگاه زنجان
LEAD_AUTHOR
صالح
مبین
mobayen@znu.ac.ir
3
دانشگاه زنجان
AUTHOR
[1] G. R. Fulton, D.J. Malcolm, H. Elwany, W. Stewart, E. Moroz and H. Dempster, Semi-submersible platform and anchor foundation systems for wind turbine support, National Laboratory of U.S Department of Energy, 2007.
1
[2] M. Karimirad, Stochastic Dynamic Response Analysis of Spar-Type Wind Turbines with Catenary or Taut Mooring Systems, Ph.D. Thesis, Norwegian University o Science and Technology, 2011.
2
[3] O. J. Emmerhoff and P. D. Sclavounos, “The slow drift motion of arrays of vertical cylinders,” Journal of Fluid Mechanics, vol. 242, pp.31–50, 1992.
3
[4] M. Reiszadeh and S. Motaha, “The wind energy potential in the coasts of persian gulf used in design and analysis of a horizontal axis wind turbine,” World Renewable Congress, vol. 15, pp. 4058-4065, 2011.
4
[5] A. R. Henderson and K. Argyriadis, “Offshore wind turbines on TLPs - Assessment of floating support structures for offhsore wind farms in german waters,” 10th German Wind Energy Conference Bremen, 2010.
5
[6] T. Perez and T. I. Fossen, “Practical aspects of frequency-domain identification of dynamic models of marine structures from hydrodynamic data,” Ocean Engineering, vol. 38, no. 2, pp. 426–435, 2011.
6
[7] W. Koo and M.H. Kim, “Freely floating-body simulation by a 2D fully nonlinear numerical wave tank,” Ocean Engineering, vol. 31, no. 16, pp. 2011– 2046, 2004.
7
[8] J. Jonkman and D. Matha, Quantitative Comparison of the Responses of Three Floating Platforms, National Renewable Energy Laboratory of U.S, Department of Energy, 2010.
8
[9] T. Shikha, S. Bhatti and D. P. Kothari, “Aspects of technological development of wind turbines,” Journal of Energy Engineering, vol. 129, no. 3, pp. 81–95, 2003.
9
[10] J. Jonkman, S. Butterfield, W. Musial and G. Scott, Definition of a 5-MW reference wind turbine for offshore system development, National Laboratory of U.S Department of Energy, 2009.
10
[11] S. Mobayen, “Fast terminal sliding mode controller design for nonlinear second-order systems with time-varying uncertainties,” Complexity, vol. 21, no. 2, pp 239–244, 2015.
11
[12] M. C. Pai, “Design of adaptive sliding mode controller for robust tracking and model following,” Journal of the Franklin Institute, vol. 347, no. 10, pp. 1837–1849, 2010.
12
[13] J. W. Lin, C. W. Huang, C. H. Shih and C. Y. Chen, “Fuzzy lyapunov stability analysis and NN modeling for tension leg platform systems,” Journal of Vibration and Control, vol. 17 no. 1, pp. 151-158, 2011.
13
[14] C. W. Chen, “Modeling, control, and stability analysis for time-delay TLP systems using the fuzzy Lyapunov method,” Neural Computating and Application, vol. 20, pp. 527-534, 2011.
14
[15] C. Y. Chen, J. W. Lin, W. I. Lee and C. W. Chen, “Fuzzy control for an oceanic structure: A case study in time-delay TLP system,” Journal of Vibration and Control, vol. 16, no. 1, pp. 147-160, 2010.
15
[16] C. W. Chen, “Delay independent criterion for multiple time-delay systems and its application in building structure control systems,” Journal of Vibration and Control, vol. 19, no. 3, pp. 395-414, 2013.
16
[17] C. W. Chen, “Applications of the fuzzy Lyapunov linear matrix inequality criterion to a chaotic structural system,” Journal of Vibration and Control, vol. 18, no. 13, pp. 1925-1938, 2012.
17
[18] فاطمه پیروزمند، نعمتالله قهرمانی و محمدرضا عاروان، » طراحی کنترلکننده پیشبین مقاوم با استفاده از نامساویهای ماتریسی خطی برای سیستم کنترل وضعیت ماهواره«، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 44، شماره 4، زمستان 93.
18
[19] H. Li, Y. Gao, L. Wu and H. K. Lam, “Fault detection for T-S fuzzy time-delay systems: Delta operator and input-output methods,” IEEE Transactions on Cybernetic, vol. 45, no. 2, pp. 229-241, 2015.
19
[20] J. An and G. Wen, “Improved stability criteria for time-varying delayed T–S fuzzy systems via delay partitioning approach,” Fuzzy Sets and Systems, vol. 185, no. 1, pp. 83–94, 2011.
20
[21] M. L. Lin and C. W. Chen, “Stability analysis of community and ecosystem hierarchies using the Lyapunov method,” Journal of Vibration and Control, vol. 17, no. 13, pp. 1930-193, 2010.
21
[22] C. W. Chen, “A review of intelligent algorithm approaches and neural-fuzzy stability criteria for time-delay tension leg platform systems,” Journal of Vibration and Control, vol. 20, no. 4, pp. 561-575, 2014.
22
[23] M. L. Lin and C. W. Chen, “Fuzzy neural modeling for n-degree ecosystems using the linear matrix inequality approach,” Journal of Vibration and Control, vol. 20, no. 1, pp. 82-93, 2014.
23
[24] C. Casanovas, Advanced Controls for Floating Wind Turbines, M.Sc. Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2014.
24
[25] C. W. Chen, “Stability conditions of fuzzy systems and its application to structural and mechanical systems,” Advances in Engineering Software, vol. 37. no. 9, pp. 624–629, 2006.
25
[26] L. A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Information and Control, vol. 8, no. 3, pp. 338–353, 1965.
26
[27] فاطمه منفرد، محمدحسین شفیعی و طاهره بینازاد، »طراحی کنترلکننده ردیاب مقاوم برای یک روبات متحرک غیرهولونومیک دارای لغزش جانبی با روشهای بازطراحی لیاپانوفی و غیرخطی «، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 54، شماره 5، زمستان 94.
27
[28] S. Mobayen, “An LMI-based robust tracker for uncertain linear systems with multiple time-varying delays using optimal composite nonlinear feedback technique,” Nonlinear Dynamics, vol. 80, no. 1, pp. 927-917, 2015.
28
[29] W. Assawinchaichote, E.K. Boukas, S.K. Nguang and P. Shi, “H∞ fuzzy state-feedback control design for nonlinear systems with D-stability constraints: an LMI approach,” Mathematics and Computers in Simulation, vol. 78, no. 4, pp. 514–531, 2008.
29
[30] X. Li and C. D. Souza, “Criteria for robust stability and stabilization of uncertain linear systems with state delay,” Automatica, vol. 33, no. 9, pp. 1657–1662, 1997.
30
[31] F. H. Wang, K. Tanaka and M. F. Griffin, “An approach to fuzzy control of nonlinear systems: stability and design issues,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 4, no. 1, pp. 14-23, 1996.
31
[32] F. H. Hsiao, C. W. Chen, Y. W. Liang, S. D. Xu and W. L. Chiang, “T-S fuzzy controllers for nonlinear interconnected systems with multiple time delays,” IEEE Transactions on Circuits and Systems, vol. 52, no. 9, pp. 1883-1893, 2005.
32
[33] F. H. Hsiao, C. W. Chen, Y. H. Wu and W. L. Chiang, “Fuzzy controllers for nonlinear interconnected TMD systems with external force,” Journal of Chinease Institute of Engineering, vol. 28, no. 1, pp. 175-18, 2005.
33
[34] F. H. Hsiao, W. L. Chiang, C. W. Chen, S. D. Xu and S.L. Wu, “Application and robustness design of fuzzy controller for resonant and chaotic systems with external disturbance,” International Journal of Uncertainity, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, vol. 13, no. 3, 2005.
34
[35] F. H. Hsiao, J. D. Hwang, C. W. Chen and Z. R. Tsai, “Robust stabilization of nonlinear multiple time-delay large-scale systems via decentralized fuzzy control,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 13, no. 1, pp. 152 - 163, 2005.
35
[36] Z. Feng and J. Lam, “Integral partitioning approach to robust stabilization for uncertain distributed time-delay systems,” International Journal of Robust Nonlinear Control, vol. 26, no. 2, pp. 676–689, 2012.
36
[37] J. Lofberg, “YALMIP: A toolbox for modeling and optimization in MATLAB”, IEEE International symposium on Computer Aided Contol Systems, pp. 284-289, 2004.
37
ORIGINAL_ARTICLE
بهبود کیفیت گفتار مبتنی بر بهینهسازی ازدحام ذرات با استفاده از ویژگی های ماسک گذاری سیستم شنوائی انسان
چکیده: در این مقاله، روشهای دوکاناله جدید زیرفضایی سیگنال با استفاده از تکنیکهای حذف نویز ادراکی برای بهبود کیفیت سیگنال گفتار پیشنهاد شدهاند. روشهای پیشنهادی از مشخصات ماسکگذاری سیستم شنوایی انسان برای کاهش نویز باقیمانده قابلشنیدن بهره میگیرند. روش تجزیه به مقادیر منفرد کسری ادراکی، تکنیک بهینهسازی ذرات را برای تخمین نویز جمعی استفاده میکند. نتایج شبیهسازی دقیقی که توسط دو معیار مختلفsubjectiveوobjectiveارزیابی شده است، نشاندهنده کیفیت بهتر سیگنال پردازششده توسط روشهای پیشنهادی نسبت به الگوریتمهای قبلی با هر دو نوع نویز ایستا و غیرایستا و بهخصوص نویز غیرسفید است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5149_e93dc27d151a9b0ad0680c2617d8179a.pdf
2016-09-22
287
297
واژه های کلیدی: آستانههای ماسک گذاری شنوایی
تخمینگر حداقل مربعات
تخمینگر حداقل واریانس
بهینه سازی ازدحام ذرات
تجزیه به مقادیر منفرد کسری
بهبود کیفیت گفتار
مسعود
گراوانچی زاده
mgeravan@yahoo.com
1
دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
ساناز
قائمی سردرودی
2
دانشگاه تبریز
AUTHOR
[1] S. V. Huffel, “Enhanced Resolution Based on Minimum Variance Estimation and Exponential Data Modeling,” Signal Processing, vol. 33, pp. 333–355, 1993.
1
[2] B. T. Lilly and K. K. Paliwal, “Robust Speech Recognition Using Singular Value Decomposition Based Speech Enhancement,” in IEEE Speech and Image Technologies for Computing and Telecommunications, pp. 257–260, 1997.
2
[3] M. Klein and P. Kabal, “Signal Subspace Speech Enhancement with Perceptual Post-filtering,” in IEEE International Conference on Acoustics, Speech, Signal Processing, pp. 537–540, 2002.
3
[4] S. H. Jensen, P. C. Hansen, S. D. Hansen and J. A. Sørensen, “Reduction of Broad-band Noise in Speech by Truncated QSVD,” IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 3, no. 6, pp. 439–448, 1995.
4
[5] M. Dendrinos, S. Bakamidis and G. Garayannis, “Speech Enhancement from Noise: A Regenerative Approach,” Speech Communication, vol. 10, pp. 45–57, 1991.
5
[6] G. H. Ju and L. S. Lee, “Speech Enhancement Based on Generalized Singular Value Decomposition Approach,” in Proceedings of ICSLP, pp. 1801–1804, 2002.
6
[7] U. Mittal and N. Phamdo, “Signal/Noise KLT-based Approach for Enhancing Speech Degraded by Colored Noise,” IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 8, no. 2, pp. 159–167, 2000.
7
[8] Y. Hu and P. Loizou, “A Subspace Approach for Enhancing Speech Corrupted by Colored Noise,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 7, pp. 204–206, 2002.
8
[9] H. Lev-Ari and Y. Ephraim, “Extension of the Signal Subspace Speech Enhancement Approach to Colored Noise,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 10, no. 4, pp. 104–106, 2003.
9
[10] A. Rezayee and S. Gazor, “An Adaptive KLT Approach for Speech Enhancement,” IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 9, no. 2, pp. 87–95, 2001.
10
[11] G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computations, 2nd Ed. Baltimore, MD: Johns Hopkins Univ. Press, 1996.
11
[12] C. H. You, S. N. Koh and S. Rahardja, “Subspace Speech Enhancement for Audible Noise Reduction,” in. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, Signal Processing, pp. 145–148, 2005.
12
[13] E. Zwicker and H. Fastle, Psychoacoustics, 2nd Ed. New York: Springer-Verlag, 1999.
13
[14] Gwo-Hwa Ju and Lin-Shan Lee, “A Perceptually Constrained GSVD-Based Approach for Enhancing Speech Corrupted by Colored Noise,” IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 15, no. 1, pp. 119-134, 2007.
14
[15] F. Jabloun and B. Champagne, “A Perceptual Signal Subspace Approach for Speech Enhancement in Colored Noise,” in IEEE International Conference on Acoustics, Speech, Signal Processing, pp. 569–572, 2002.
15
[16] S. M. Rozali, M. F. Rahmat and A. R. Husain, “Performance Comparison of Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm to the Design of Controller for Nonlinear System,” Journal of Applied Mathematics, vol. 2014, pp. 1-9, 2014.
16
[17] S. Mirjalili and Hashim, “A New Hybrid PSOGSA Algorithm for Function Optimization,” International Conference on Computer and Information Application (ICCIA), pp. 374-377, 2010.
17
[18] K. Prajna, G. S. B. Rao, K. V. V. S. Reddy and R. Uma Maheswari, “A New Approach to Dual Channel Speech Enhancement Based on Gravitational Search Algorithm (GSA),” International Journal of Speech Technology, vol. 17, no. 4 , pp. 341–351, 2014.
18
[19] K. Prajna, G. S. B. Rao, K. V. V. S. Reddy and R. Uma Maheswari, “A New Approach to Dual Channel Speech Enhancement Based on Hybrid PSOGSA,” International Journal of Speech Technology, vol. 18, no. 1, pp. 45-56, 2014.
19
[20] J. Kennedy and R.C. Eberhart, “Particle Swarm Optimization,” in Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, pp. 39–43, 1995.
20
[21] R. C. Eberhart and J. Kennedy, “A New Optimizer Using Particle Swarm Theory,” in Proceedings of Sixth International Symposium on Micromachine and Human Science, pp. 39–43,1995.
21
[22] Y. Niu and L. Shen, “An Adaptive Multi-objective Particle Swarm Optimization for Color Image Fusion,” Lecture Notes in Computer Science, LNCS, pp. 473–480, 2006.
22
[23] W. Yi, M. Yao and Zh. Jiang, “Fuzzy Particle Swarm Optimization Clustering and its Application to Image Clustering,” Lecture Notes in Computer Science, LNCS, pp. 459–467, 2006.
23
[24] W. Zhang and Y. Liu, “Adaptive Particle Swarm Optimization for Reactive Power and Voltage Control in Power Systems,” Lecture Notes in Computer Science, LNCS, pp. 449–452, 2006.
24
[25] S. Ghaemi Sardaroudi and M. Geravanchizadeh, “Speech Enhancement Using a Perceptually Constrained TQSVD-Based Approach Incorporating the PSO Technique,” 5th International Symposium on Telecommunicatios,pp. 863-868, 201.
25
[26] F. T. Luk, “A Parallel Method for Computing the Generalized Singular Value Decomposition,” Journal of Parallel and Distributed Computing, vol. 2, no. 3, pp. 250–260, 1985.
26
[27] S. Doclo and M. Moonen, “GSVD-based Optimal Filtering for Single and Multimicrophone Speech Enhancement,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 50, no. 9, pp. 2230–2244, 2002.
27
[28] J. P. Kargo and K. V. Sorensen, A Rank-independent Signal Subspace Method for Speech Enhancement, M.Sc. Thesis, Aalborg University, Denmark, 2002.
28
[29] C. C. Paige and M. A. Saunders, “Towards a Generalized Singular Value Decomposition,” SIAM Journal on Numerical Analaysis, vol. 18, pp. 398–405, 1981.
29
[30] N. Virag, “Single Channel Speech Enhancement Based on Masking Properties of the Human Auditory System,” IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 7, no. 2, pp. 126–137, 1999.
30
[31] K. Brandenburg and G. Stoll, “ISO-MPEG-1 Audio: A Generic Standard for Coding of High Quality Digital Audio,” Journal of the Audio Engineering Society, vol. 42, pp. 780–792, 1994.
31
[32] J. D. Johnston, “Transform Coding of Audio Signals Using Perceptual Noise Criteria,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 6, no. 2, pp. 314–323, 1988.
32
[33] D. E. Tsoukalas, J. N. Mourjopoulos and G. Kokkinakis, “Speech Enhancement Based on Audible Noise Suppression,” IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 5, no. 5, pp. 497–514, 1997.
33
[34] M. Geravanchizadeh and S. Ghaemi Sardaroudi, “Incorporating the Human Hearing Properties in the GSVD-Based Approach for Speech Enhancement,” International Symposium on Communications, Control and Signal Processing, pp. 1-5, 2010.
34
[35] S. Ghaemi Sardaroudi and M. Geravanchizadeh, “A Perceptual Subspace Approach for Speech Enhancement,” International Symposium on Telecommunicatios, pp. I-569-I-572, 2010.
35
[36] M. H. Hayes, Statistical Digital Signal Processing and Modeling, New York: Wiley, 1999.
36
[37] J. Sohn and N. Kim, “Statistical Model-based Voice Activity Detection,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 6, no. 1, pp. 1–3, 1999.
37
[38] R. Martin, “Noise Power Spectral Density Estimation Based on Optimal Smoothing and Minimum Statistics,” IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 9, no. 5, pp. 504–512, 2001.
38
[39] http://http://ecs.utdallas.edu/loizou/speech/noizeus/. (available on Nov. 9, 2014)
39
[40] http://www.speech.cs.cmu.edu/comp.speech/Section1/Data/noisex.html. (available on Nov. 9, 2014)
40
[41] H. G. Hirsch and D. Pearce, “The AURORA Experimental Framework for the Performance Evaluations of Speech Recognition Systems under Noisy Condidions,” ISCA ITRW ASR2000, 2000.
41
[42] J. H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor, University of Michigan Press, 1975.
42
ORIGINAL_ARTICLE
الگوریتم ژنتیک آشوب گونه مبتنی بر حافظه و خوشه بندی برای حل مسائل بهینه سازی پویا
چکیده: اکثر مسائل موجود در دنیای واقعی یک مسئله بهینهسازی با ماهیتی پویا هستند، بهطوریکه مقدار بهینه سراسری آنها در طول زمان ممکن است تغییر کند، بنابراین برای حل این مسائل الگوریتمهایی نیاز داریم که بتوانند خود را با شرایط این مسائل بهخوبی سازگار نموده و بهینه جدید را برای این مسائل ردیابی نمایند. در این مقاله، یک الگوریتم ژنتیک آشوبگونه مبتنی بر خوشهبندی و حافظه برای حل مسائل پویا ارائه شده است. یک سیستم آشوبگـونه پیشبینی دقیقتـری از آینده نسبت بـه یک سیستم تصادفی دارد و میزان همگرایی را در الگوریتم افزایش میدهد. بهطور معمول استفاده از اطلاعات گذشته اجازه میدهد الگوریتم بهسرعت بعد از تغییر محیط به سازگاری در شرایط محیطی جدید برسد، بنابراین ایده موردنظر در این زمینه، استفاده از یک حافظه است که با استراتژی مناسبی اطلاعات مفید گذشته را ذخیره نموده و برای استفاده مجدد آنها را بازیابی مینماید. خوشهبندی در حافظه و جمعیت اصلی، تنوع را در حین اجرای الگوریتم با تبادل اطلاعات میان خوشههای متناظر (خوشهها با برچسب شبیه بههم) در حافظه و جمعیت اصلی حفظ مینماید. بهطورکلی در این روش پیشنهادی دو جنبه نوآوری اساسی پیشنهاد شده است. یکی روش خوشهبندی استفادهشده که هم جمعیت اصلی و هم جمعیت حافظه را خوشهبندی (خوشهبندی مبتنی بر میانگین) میکند و دیگری راهکار مناسبی است که برای بهروزرسانی حافظه استفاده شده است. برای آزمایش کارایی روش پیشنهادی از مسئله محک قلههای متحرک استفاده شده که رفتاری شبیه به مسائل پویا در دنیای واقعی را شبیهسازی میکند. نتایج آزمایشها کارایی مناسب روش پیشنهادی را در حل مسائل بهینهسازی پویا در مقایسه با دیگر روشها نشان میدهد.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5150_12a3845ede6d9b2ded954bd8e39cba66.pdf
2016-09-22
299
318
واژههای کلیدی: بهینه سازی پویا
الگوریتم ژنتیک
حافظه صریح
آشوب
خوشه بندی
مجید
محمدپور
majid.m.edu@gmail.com
1
دانشگاه آزاد اسلامی واحد یاسوج
AUTHOR
حمید
پروین
parvin@iust.ac.ir
2
دانشگاه آزاد اسلامی واحد ممسنی
LEAD_AUTHOR
[1] S. Yang and C. Li, “A Clustering Particle Swarm Optimizer for Locating and Tracking Multiple Optima in Dynamic Environments,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 14, no. 6, pp. 959-974, 2010.
1
[2] L. Liu, S. Yang and D. Wang, “Particle Swarm Optimization With Composite Particles in Dynamic Environments,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 40, no. 6, pp. 1634-1648, 2010.
2
[3] S. Yang, “Explicit memory schemes for evolutionary algorithms in dynamic environments,” Studies in Computational Intelligence, vol. 51, pp. 3-28, 2007.
3
[4] S. Yang, “Genetic algorithms with elitism-based immigrants for changing optimization problems,” Lecture Notes in Computer Science 4448, pp. 627-636, 2007.
4
[5] S. Yang and C. Li,“A clustering particle swarm optimizer for locating and tracking multiple optima in dynamic environments,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 14, no. 6, pp. 959-974,2010.
5
[6] J. Branke, T. Kaußler, C. Schmidt and H. Schmeck, “A multi population approach to dynamic optimization problems,”in Adaptive Computing in Design and Manufacturing, pp. 299-308, 2000.
6
[7] T. Blackwell and J. Branke, “Multi-Swarms, Exclusion, and Anti-Convergence in Dynamic Environments,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 10, no. 4, pp. 459-472, 2006.
7
[8] T. Blackwell, J. Branke and X. Li, “Particle swarms for dynamic optimization problems,” Swarm Intelligence, pp. 193-217, 2008.
8
[9] J. Branke, Evolutionary Optimization in Dynamic Environment, Kluwer Academic Publishers Norwell, 2002.
9
[10] J. J. Grefenstette and C. L. Ramsey, "An approach to anytime learning," in International Conference on Machine Learning, pp. 189-195, 1992.
10
[11] S. Yang and C. Li, “A clustering particle swarm optimizer for dynamic optimization,” in IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 439-446, 2009.
11
[12] S. Yang, “Memory-based immigrants for genetic algorithms in dynamic environments,” in Seventh International Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), vol. 2, pp. 1115-1122. 2005.
12
[13] S. Yang and C. Li, “Fast Multi-Swarm Optimization for Dynamic Optimization Problems,” in Fourth International Conference on Natural Computation, pp. 624-628, 2008.
13
[14] رحمتاله هوشمند، حسین محکمی، امین خدابخشیان، «روشی جدید در جایابی بهینه خازنها و ژنراتورهای توزیعشده در شبکههای توزیع با استفاده از الگوریتم جستجوی اکتریای جهت دادهشده با pso»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز. جلد 39. شماره 2. 1389.
14
[15] الهام شکرانیپور، مسعود افتخاریمقدم، «یک الگـوریتم جـدید بهینهسازی گروه ذرات تعاونی با قابلیت بهروزرسانی تطبیقی پارامترها»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز. جلد 40. شماره 2. زمستان 1389.
15
[16] R. Morrison and K. DeJong. “A test problem generator for non-stationary environments,” In Congress on Evolutionary Computation, pp. 2047-2053, 1999.
16
[17] J. Branke, “Memory enhanced evolutionary algorithms for changing optimization problems,” In Congress on Evolutionary Computation, pp. 1875-1882, 1999.
17
[18] J. Holland, “Adaptation in Natural and Artificial Systems,” University of Michigan Press, Ann Arbor, MI, 1975.
18
[19] N. Krasnogor and j. Smith “A Tutorial for Competent Memetic Algorithms: Model, Taxonomy, and Design Issues,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 9, no. 5, pp. 474-488, 2005.
19
[20] C. Ryan, “Diploidy without dominance,” In Nordic Workshop on Genetic Algorithms, pp. 45-52, 1997.
20
[21] S. Yang, “Genetic algorithms with elitism-based immigrants for changing optimization problems,” In Applications of Evolutionary Computing, Lecture Notes in Computer Science 4448, pp. 627-636, 2007.
21
[22] C. Ramsey and J. Grefenstette, “Case-based initialization of genetic algorithms,”in Proceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms, pp. 84-91, 1993.
22
[23] K. Trojanowski and Z. Michalewicz, “Searching for optima in non-stationary environments,” in Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 1999), pp. 1843-1850, 1999.
23
[24] A. Simoes andE. Costa, “Improving memory’s usage in evolutionary algorithms for changing environments,” in IEEE congress on evolutionary computation, pp. 276-283, 2007.
24
[25] D. Parrott and X. Li, “Locating and Tracking Multiple Dynamic Optima by A Particle Swarm Model Using peciation,” IEEE Transaction on Evolutionary Computation, vol. 10, no. 4, pp. 440-458, 2006.
25
[26] B. Hashemi and M. R. Meybodi, “Cellular PSO: A PSO for Dynamic Environments”, in Advances in Computation and ntelligence, Lecture Notes in Computer Science, vol. 5821, pp. 422-433, 2009.
26
[27] R. I. Lung and D. Dumitrescu, “Evolutionary swarm cooperative optimization in dynamic environments,” Natural Computing, vol. 9, no. 1, pp. 83-94, 2010.
27
[28] R. I. Lung and D. Dumitrescu,“A collaborative model for tracking optima in dynamic environments,” in IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 564-567, 2007.
28
[29] G. J. Barlow, Improving memory for optimization and learning in dynamic environments, Ph.D. Thesis, Carnegie Mellon University, pp. 65-82, 2011.
29
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی یک دیکدر BCH بهینه جهت افزایش اطمینان در ذخیره سازی اطلاعات و تصحیح خطا در حافظه های فلش
چکیده: کاهش ابعاد ترانزیستورها در نسل جدید حافظههای فلش و رهسپار شدن آنها به سمت حوزههای طراحی نانومتر منجر به عدم صحت در برنامهریزی و پاک کردن اطلاعات در این طراحیها شده؛ درنتیجه قابلیت اطمینان در ذخیرهسازی اطلاعات به چالشی مهم در ساختار این نوع حافظهها تبدیل شده است. جهت مقابله با چنین چالشی در کنترلکننده این نوع از حافظهها از کدهای تصحیح خطای BCH استفاده میشود. دو نکته اساسی در فرآیند دیکدینگ کد BCH عبارتاند از: میزان تأخیر در فرآیند تصحیح خطا و حجم سختافزاری هر یک از زیر بلوکها. در این مقاله جهت افزایش سرعت در فرآیند تصحیح خطا و نیز افزایش راندمان مدار دیکدر، روشی مؤثر مبتنی بر معماری موازی برای زیر بلوکهای دیکدر BCH و همچنین استفاده از تکنیک خط لوله پیشنهاد شده است. از طرف دیگر راهحل پیشنهادی جهت کاهش حجم سختافزار بلوک دیکدر BCH، استفاده از الگوریتم اشتراکگذاری XORها جهت حذف گیتهای تکراری در بلوک Chien search است. دیکدر پیشنهادشده توسط زبان توصیف سختافزار VHDL شبیهسازی و سپس با استفاده از نرمافزار Xilinx ISE سنتز شده است. نتایج شبیهسازیها نشان میدهند که الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با روشهای مشابه ضمن کاهش زمان فرآیند تصحیح خطا، توانسته است کاهش چشمگیری در حجم سختافزاری بلوک دیکدر BCH داشته باشد.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5151_2f665dac0f32b401c9d8e6c17ca66400.pdf
2016-09-22
319
331
واژه های کلیدی: بلوک اینکدر و دیکدر BCH
حافظه ی NAND flash
قابلیت اطمینان
کدهای تصحیح خطا
کد BCH
سعیده
نبی پور
saeideh.nabipour@gmail.com
1
دانشگاه محقق اردبیلی
AUTHOR
جواد
جاویدان
لavidan@uma.ac.ir
2
دانشگاه محقق اردبیلی
LEAD_AUTHOR
غلامرضا
زارع فتین
zare@uma.ac.ir
3
دانشگاه محقق اردبیلی
AUTHOR
[1] K. Kim, “Future memory technology: challenges and opportunities,” Proceedings of International Symposium on VLSI Technology, Systems and Applications, pp. 5-9, 2008.
1
[2] K. Pangai, “90 nm Multi-level-cell flash memory technology,” IEEE International Symposium on Semiconductor Manufacturing, pp. 197-199, 2010.
2
[3] S. Lin and D. J. Costello, Error Control Coding: Fundamentals and Applications, Prentice- Hall Inc, 2004.
3
[4] J. Cho and W. Sung, “Strength-reduced parallel chien search architecture for strong BCH codes,” IEEE Transaction on Circuits and Systems, vol. 55, no. 5, pp. 427-431, 2008.
4
[5] Y. M. Lin, C. H. Yang, C. H. Hsu, H. C. Chang and C. Y. Lee, “A MPCN-based parallel architecture in BCH decoders for NAND flash memory devices,” IEEE Transaction on Circuits and Systems, vol. 58, no. 10, pp. 682-686, 2011.
5
[6] H. Yoo, Y. Lee and I. C, Park, “7.3 Gb/s universal BCH encoder and decoder for SSD controllers,” Design Automation Conference (ASP-DAC), pp. 37-38, 2014.
6
[7] Y. Lee, H. Yoo, I. Yoo and I. C. Park, “High-throughput and low-complexity BCH decoding architecture for solid-state drives,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 22, no. 5, pp. 1183–1187, 2014.
7
[8] M. Yin, M. Wie and B. Yi, “Optimized algorithm for binary BCH codes,” Circuits and Systems (ISCAS) IEEE Internationa Symposium, pp. 1552-1555, 2013.
8
[9] D. V. Sarwate and R. S. Shanbhag, “High-speed architecture for BCH decoders,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 9, no. 5, pp. 641–655, 2001.
9
[10] H. Choi, W. Liu and W. Sung, “VLSI implementation of BCH error correction for multilevel cell NAND flash memory,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 18, no. 5, pp. 843–847, 2010.
10
[11] T. Chen, Y. Hsiao and Y. Hsing, “An adaptive-rate error correction scheme for NAND flash memory,” 27th IEEE VLSI Test Symposium, pp. 53-58, 2009.
11
[12] C. Chu, Y. Lin, C. Yang and H. Chang, “A fully parallel BCH codec with double error correcting capability for NOR flash applications,” in IEEE International Conference ofAcoustics, Speech, and Signal Processing, pp. 1605–1608, 2012.
12
[13] X. Wang, P. Liyang, W. Dong and H. Chaohong, “A high-speed two cell BCH decoder for error correcting in mlc NOR flash memories,” IEEE Transactions on Circuits and Systems, vol. 56, no. 11, pp. 865 – 869, 2009.
13
[14] V. Mahadevaswamy, S. Sunitha and BN. Shobha, “Implementation of fault tolerant method using BCH code on FPGA,” International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), vol. 2, no. 4, pp. 2231-2307, 2012.
14
[15] Y. Jiang, A Practical Guide to Error-Control Coding Using MATLAB, Artech House,2010.
15
[16] F. Sun, S. Devarajan, K. Rose and T. Zhang, “Design of on-chip error correction systems for multilevel NOR and NAND flash memories,” IET Circuits, Devices and Systems, vol. 1, no. 3, pp. 241-249, 2007.
16
[17] Y. Chen and K.K. Parhi, “Area efficient syndrome calculation for strong BCH decoding,” Electronics Letters, vol. 47, no. 2, pp. 107-108, 2011.
17
[18] W. Liu, J. Rho and W. Sung, “Low-power high-throughput BCH error correction VLSI design for multi-level cell NAND flash memories,” IEEE Workshop on Signal Processing Systems Design and Implementation, pp. 303-308, 2006.
18
[19] L. Song, M. Yu and M. S. Shaffer, “10- and 40-Gb/s Forward error correction devices for optical communications,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 37, no. 11, pp. 1565-1573, 2002.
19
[20] H. Lee, “High-speed VLSI architecture for parallel reed-solomon decoder,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 11, no. 2, pp. 288–294, 2003.
20
[21] M. Edoardo, VLSI Architecture for Computations in Galois Fields, Ph.D. Thesis, University of Linkoping, Sweden, WA, 2006.
21
[22] C. Paar, “Optimized arithmetic for reed-solomon encoders,” in Proceedings of IEEE International Symposium Information Theory, 250-250, 1997.
22
[23] M. Potkonjak, M. Srivastava and A. Chandrakasan, “Multiple constant multiplications: efficient and versatile framework and algorithms for exploring common subexpression elimination,” IEEE Transactions on Computer-Aided Design, vol. 15, pp. 151-165, 1996.
23
[24] J. Hennessy and D. Patterson, Computer Architecture a Quantitative Approach, Morgan Kaufmann Publishers, 2007.
24
[25] Micron, Technical Note: Parallel NOR Flash Embedded Memory.
25
[26] Y. M. Lin, H. C. Chang and C. Y. Lee, “Improve high code-rate soft BCH decoder architecure with one extra error compensation,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 21, no. 11, pp. 2160–2164, 2013.
26
ORIGINAL_ARTICLE
پیدا کردن موتیف در نواحی بالادست ژن های هم بیان بر اساس الگوریتم بهینه سازی فاخته و سرمایش تدریجی
چکیده: در این مقاله برای حل مسئله کشف موتیف یک روش ترکیبی جدید بر اساس الگوریتم بهینهسازی فاخته، روش سرمایش تدریجی و بیشینهسازی زمان انتظار بهنام SA-COAMF ارائه میشود. این روش ترکیبی در همگرایی بهینه سراسری بسیار کارآمد است. یکی دیگر از ویـژگـیهـای شـاخـص ایـن الـگوریتـم، بهـره بـردن از هـر دو مـدل نمـایـش مـوتیـف (تـوالـی اجمـاع و مـاتـریـس احتمـالاتی) اسـت. عملکرد الگوریتم پیشنهادی بر روی یـک مجموعه از دادههـای زیستی (پـایگـاه داده SCPD) تسـت شـده و بـا تعـدادی از الگوریتمهـای معـروف کشف مـوتیـف (GA-DPAF، PSO+ و MEME) مقایسه میگردد. نتایج بهدستآمده نشاندهنده توانایی بالای الگوریتم پیشنهادی است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5152_338675285f777b1f49cf0bdbd1e7d654.pdf
2016-09-22
333
344
واژه های کلیدی: الگوریتم بهینه سازی فاخته
سرمایش تدریجی
ژن های هم بیان
کشف موتیف
ماکزیمم سازی زمان انتظار
مهری
ملالو
m.mollalo@aut.ac.ir
1
دانشگاه صنعتی امیرکبیر
AUTHOR
فاطمه
زارع میرک آباد
f.zare@aut.ac.ir
2
دانشگاه صنعتی امیرکبیر
LEAD_AUTHOR
[1] B. Brejová, C. DiMarco, T. Vinar, S. R. Hidalgo, G. Holguin, and C. Patten, Finding patterns in biological sequences, Unpublished project report for CS798G, University of Waterloo, Fall, 2000.
1
[2] http://www.hindawi.com/journals/ijad/2011/154325/. Available: http://www.hindawi.com/journals/ijad/2011/154325/
2
[3] L. Shao, Y. Chen and A. Abraham, "Motif discovery using evolutionary algorithms," in Soft Computing and Pattern Recognition, (SOCPAR'09), pp. 420-425, 2009.
3
[4] C. Reyes-Rico, "Finding DNA motifs using genetic algorithms," in Fifth Mexican International Conference on Artificial Intelligence, pp. 331-339, 2006.
4
[5] C. E. Lawrence, S. F. Altschul, M. S. Boguski, J. S. Liu, A. F. Neuwald and J. C. Wootton, "Detecting subtle sequence signals: a Gibbs sampling strategy for multiple alignment," Science, vol. 262, no. 5131, pp. 208-214, 1993.
5
[6] J. van Helden, B. André and J. Collado-Vides, "Extracting regulatory sites from the upstream region of yeast genes by computational analysis of oligonucleotide frequencies," Journal of molecular biology, vol. 281, no. 4, pp. 827-842, 1998.
6
[7] M. Tompa, "An exact method for finding short motifs in sequences, with application to the ribosome binding site problem," ISMB, pp. 262-271, 1999.
7
[8] T. F. Smith and M. S. Waterman, "Identification of common molecular subsequences," Journal of molecular biology, vol. 147, no. 1, pp. 195-197, 1981.
8
[9] J. Kevin Lanctot, M. Li, B. Ma, S. Wang and L. Zhang, "Distinguishing string selection problems," Information and Computation, vol. 185, no. 1, pp. 41-55, 2003.
9
[10] G. Pavesi, G. Mauri and G. Pesole, "An algorithm for finding signals of unknown length in DNA sequences," Bioinformatics, vol. 17, no. 1, pp. S207-S214, 2001.
10
[11] S. Sinha and M. Tompa, "YMF: a program for discovery of novel transcription factor binding sites by statistical overrepresentation," Nucleic acids research, vol. 31, no. 13, pp. 3586-3588, 2003.
11
[12] U. Keich and P. A. Pevzner, "Finding motifs in the twilight zone," in Proceedings ofthe sixth annual international conference on Computational biology, pp. 195-204, 2002.
12
[13] J. Buhler and M. Tompa, "Finding motifs using random projections," Journal of computational biology, vol. 9, no. 2, pp. 225-242, 2002.
13
[14] C. E. Lawrence and A. A. Reilly, "An expectation maximization (EM) algorithm for the identification and characterization of common sites in unaligned biopolymer sequences," Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, vol. 7, no. 1, pp. 41-51, 1990.
14
[15] T. L. Bailey and C. Elkan, "Unsupervised learning of multiple motifs in biopolymers using expectation maximization," Machine learning, vol. 21, no. 1, pp. 51-80, 1995.
15
[16] J. D. Hughes, P. W. Estep, S. Tavazoie and G. M. Church, "Computational identification of Cis-regulatory elements associated with groups of functionally related genes in Saccharomyces cerevisiae," Journal of Molecular Biology, vol. 296, no. 5, pp. 1205-1214, 2000.
16
[17] X. Liu, D. L. Brutlag and J. S. Liu, "BioProspector: discovering conserved DNA motifs in upstream regulatory regions of co-expressed genes," in Pacific symposium on biocomputing, 2001, pp. 127-138.
17
[18] L. Shao and Y. Chen, "Bacterial foraging optimization algorithm integrating tabu search for motif discovery," in Bioinformatics and Biomedicine, pp. 415-418, 2009.
18
[19] D. L. González-Álvarez, M. A. Vega-Rodríguez, J. A. Gómez-Pulido and J. M. Sánchez-Pérez, "Finding motifs in DNA sequences applying a multiobjective artificial bee colony (MOABC) algorithm," in Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Mining in Bioinformatics, pp. 89-100, 2011.
19
[20] S. Bouamama, A. Boukerram and A. F. Al-Badarneh, "Motif finding using ant colony optimization," in Swarm Intelligence, pp. 464-471, 2010.
20
[21] C. Lei and J. Ruan, "A particle swarm optimization-based algorithm for finding gapped motifs," BioData mining, vol. 3, no. 9, pp. 1-12, 2010.
21
[22] F. Zare-Mirakabad, H. Ahrabian, M. Sadeghi, J. Mohammadzadeh, S. Hashemifar, A. Nowzari-Dalini, et al., "PSOMF: An algorithm for pattern discovery using PSO," in Proceedings of the Third IAPR International Conferences on Pattern Recognition in Bioinformatics, pp. 61-72, 2008.
22
[23] J. M. Keith, P. Adams, D. Bryant, D. P. Kroese, K. R. Mitchelson, D. A. Cochran, et al., "A simulated annealing algorithm for finding consensus sequences," Bioinformatics, vol. 18, no. 11, pp. 1494-1499, 2002.
23
[24] T. L. Bailey and C. Elkan, "The value of prior knowledge in discovering motifs with MEME," ISMB, pp. 21-29, 1995.
24
[25] F. Zare-Mirakabad, H. Ahrabian, M. Sadeghi, S. Hashemifar, A. Nowzari-Dalini and B. Goliaei, "Genetic algorithm for dyad pattern finding in DNA sequences," Genes & Genetic Systems, vol. 84, no. 1, pp. 81-93, 2009.
25
[26] W. Liu, H. Chen and L. Chen, "An ant colony optimization based algorithm for identifying gene regulatory elements," Computers in Biology and Medicine, vol. 43, no. 7, pp. 922-932, 2013.
26
[27] R. Rajabioun, "Cuckoo optimization algorithm," Applied Soft Computing, vol. 11, no. 8, pp. 5508-5518, 2011.
27
[28] M. Sarkar, B. Yegnanarayana and D. Khemani, "A clustering algorithm using an evolutionary programming-based approach," Pattern Recognition Letters, vol. 18, no. 10, pp. 975-986, 1997.
28
[29] J. Zhu and M. Q. Zhang, "SCPD: a promoter database of the yeast Saccharomyces cerevisiae," Bioinformatics, vol. 15, no. 7-8, pp. 607-611, 1999.
29
[30] S. Sinha and M. Tompa, "Performance comparison of algorithms for finding transcription factor binding sites," in Bioinformatics and Bioengineering, pp. 214-220, 2003.
30
ORIGINAL_ARTICLE
تصمیمگیری خرید انرژی الکتریکی برای مصرفکنندگان بزرگ در حضور توربینهای بادی
چکیده: در بازارهای رقابتی مصرفکنندگان به دنبال راههایی اقتصادی برای خرید انرژی الکتریکی از منابع مختلف هستند. این منابع عبارتند از: قرارداد دوجانبه، شرکت مستقیم در حوضچه توان و یا تولید از طریق ژنراتورهای تحت مالکیت. انرژی الکتریکی باید در زمان مناسب و تا حد امکان با کمترین قیمت ممکن از این منابع خریداری شود. از طرفی، طی سالهای اخیر نیز اثر نفوذ انرژیهای تجدیدپذیر در زمینههای مختلف سیستم قدرت بررسی شده است. در نظر گرفتن این عدمقطعیت علاوه بر افزایش پیچیدگی تصمیمگیری، موجب ایجاد حالات نامطلوبی مانند ریسک میشود. بههمین دلیل در این مقاله تصمیمگیری برای خرید انرژی مصرفکنندگان بزرگ، در محیط تجدید ساختاریافته با حضور عدمقطعیت ناشی از توربینهای بادی بررسی شده است. قیمت در بازار انرژی الکتریکی و میزان تقاضای انرژی الکتریکی نیز با عدمقطعیت همراه است. لحاظ همزمان این سه منبع عدمقطعیت موجب افزایش ریسک میشود. در همین راستا، معیاری مناسب از ارزیابی ریسک انتخاب شده تا در نهایت تهیه انرژی الکتریکی با کمترین ریسک همراه شود. همچنین بهمنظور نمایش تأثیر انرژی الکتریکی حاصل از باد در هزینه و ریسک، آزمایشی به همین منظور انجام شده است. کارایی روش پیشنهادی با انجام شبیهسازیهای متنوع به اثبات رسیده است.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5153_b378e4ec9008ae474d92865dffcfbc6c.pdf
2016-09-22
345
356
کلید واژه: تصمیمگیری
انرژیهای تجدیدپذیر
ریسک
مصرفکنندگان بزرگ
بازار انرژی الکتریکی
ارسلان
نجفی
arsalan.najafi@birjand.ac.ir
1
دانشگاه بیرجند
AUTHOR
حمید
فلقی
2
دانشگاه بیرجند
LEAD_AUTHOR
مریم
رمضانی
ramezani_mr@yahoo.com
3
دانشگاه بیرجند
AUTHOR
[1] A. J. Conejo, M. Carrion and M. J. Morales, Decision making under uncertainty in electricity markets, Springer, 2010.
1
[2] K. Zare, M. Parsa Moghaddam and MK. Sheikh-El-Eslami, “Risk-based electricity procurement for large consumers,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 4, pp. 1826-1835, 2011.
2
[3] D. S. Kirschen, “Demand-side view of electricity markets,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 18, no. 2, pp. 520–527, 2003.
3
[4] S. Talati and J. Bednarz, “Deregulation and opportunities for industrial customers,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 34, no. 6, pp. 1378–1386, 1998.
4
[5] Y. Lin and X. Guan, “Purchase allocation and demand bidding in electric power markets,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 18, no. 1, pp. 106–112, 2003.
5
[6] A. J. Conejo, J.J. Fernandez-Gonzalez and N. Alguacil, “Energy procurement for large consumers in electricity markets,” Proceedings of International Conference on Electrical Engineering Generation Transmission and Distribution, vol. 152, pp. 357–364, 2005.
6
[7] A. J. Conejo and M. Carrion, “Risk constrained electricity procurement for a large consumer,” IEE Proceeding Generation Transmission and Distribution, vol. 153, no. 4, pp. 407–413, 2006.
7
[8] M. Carri´on, A.B. Philpott, A.J. Conejo, and M. Arroyo Jose, “Astochastic programming approach to electric energy procurement for large consumers,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, no. 2, pp. 744–754, 2006.
8
[9] K. Zare, M. Parsa Moghaddam and M. K. Sheikh-El-Eslami, “Electricity procurement for large consumers based on Information Gap Decision Theory,” Energy Policy, vol. 38, no. 1, pp. 234–242, 2010.
9
[10] D. Fang, J. Wu and D. Tang, “A double auction model for competitive generators and large consumers considering power transmission cost,” Electrical Power and Energy Systems, vol. 43, pp. 880-888, 2012.
10
[11] F. Gilbert, M. Anjos, P. Marcotte and G. Savard, “Optimal design of bilateral contracts for energy procurement,” European Journal of Operational Research, vol. 246, pp. 641–650, 2015.
11
[12] S. J. Kazempour, A. J. Conejo and C. Ruiz, “Strategic bidding for a large consumer,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 30, no. 2, pp. 848-856, 2015.
12
[13] A. Safdarian, M. Fotuhi-Firuzabad, M. Lehtonen and F. Aminifar, “Optimal electricity procurement in smart grids with autonomous distributed energy resources", IEEE Transactions on Smart Grid, to be published.
13
[14] M. Giuntoli and D. Poli, “Optimized thermal and electrical scheduling of a large scale virtual power plant in the presence of energy storages,” IEEE Transactions on Smart Grids, vol. 4, no. 2, pp. 942-955, 2013.
14
[15] N. Mahmoudi, M. Eghbal and T. K. Saha, “Employing demand response in energy procurement plans of electricity Retailers,” Electrical Power and Energy Systems, vol. 63, pp. 455-460, 2014.
15
[16] S. Nojavan, M. Mehdinejad, K. Zare and B. Mohammadi-Ivatloo, “Energy procurement management for electricity retailer using new hybrid approach based on combined BICA–BPSO,” Electrical Power and Energy Systems, vol. 73, pp. 411-419, 2015.
16
[17] J. Contreras, R. Espínola, F. J. Nogales and A. J. Conejo, “ARIMA models to predict next-day electricity prices,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 18, no. 9, pp. 1014-1020, 2003.
17
[20] R. Billinton, H. Chen and R. Ghajar, “Time-series models for reliability evaluation of power systems including wind energy,” Microelectronics Reliability Journal, vol. 36, no. 9, pp 1253-1261, 1996.
18
18] G. E. Box, G.M. Jenkins and G. C. Reinsel. Time Series Analysis: Forecasting and Control. John Wiley & Sons, New Jersey, USA, 2008.
19
[19] [Online], (http://www.nyiso.com).
20
[20] R. Billinton, H. Chen and R. Ghajar, “Time-series models for reliability evaluation of power systems including wind energy,” Microelectronics Reliability Journal, vol. 36, no. 9, pp 1253-1261, 1996.
21
[21] R. Billinton and Y. Gao, “Multistate wind energy conversion system models for adequacy assessment of
22
generating systems incorporating wind energy,” IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 23, no. 1, pp. 163-170, 2008.
23
[22] امیرحسین زارع نیستانک، رحمتاله هوشمند و معین پرستگاری، بهرهبرداری بهینه از نیروگاههای بادی با استفاده از نیروگاههای تلمبهای-ذخیرهای بهمنظور کاهش عدمقطعیت در عملکرد آنان در بازار برق»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، 1391، جلد 41، شماره 2، صفحه 51-59.
24
[23] زهره فرقانی، رحمتاله هوشمند، امین خدابخشیان و معین پـرستگاری، «بـررسی عملکرد هماهنـگ نیروگـاه بـادی و تلمبهای–ذخیرهای در بازار روز-پیش و خدمات جانبی»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز ، ١٣٨٩، جلد 40، شماره ٢، صفحه 63-75.
25
[24] North Dakota Agriculture Weather Network. [Online], (http://ndawn.ndsu.nodak.edu/wind-speeds.html.
26
[25] P. Giorsetto and K.F. Utsurogi, “Development of a new procedure for reliability modeling of wind turbine generators,” IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, vol. PAS-102, no. 1, pp. 134–143, 1983.
27
[26] M. Carrión, J. M. Arroyo,and AJ. Conejo, “A Bilevel Stochastic Programming Approach for Retailer Futures Market Trading,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, no. 3, pp. 1446-1456, 2009.
28
[27] L. Baringo, and A. J. Conejo, “Risk-constrained multi-stage wind power investment,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 28, no. 1, pp. 401-411, 2013.
29
[28] A. Soroudi and B. Mohamadi Ivatloo, Energy Hub Management with Intermittent Wind Power, Springer, 2014.
30
[29] G. B. Shrestha, B. Kumar Pokharel, T. T. Lie and S. E. Fleten, “medium term power planning with bilateral contracts,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, no. 2, pp. 625-633, 2005.
31
[30] J. R. Birge and F. Louveaux. Introduction to stochastic programming. Springer- Verlag, New York, 1997.
32
[31] [Online], (http://www.vestas.com).
33
ORIGINAL_ARTICLE
بهره برداری هاب انرژی با استفاده از روش کنترل پیش بین مبتنی بر مدل مقاوم با در نظر گرفتن خطای پیش بینی بار الکتریکی
چکیده: در سیستم چند حامله انرژی، نقاطی فیزیکی بنام هاب انرژی وجود دارند که محل تحویل انرژی به مصرفکننده بوده و امکان تبدیل و ذخیرهسازی انرژی را نیز دارند. امروزه کنترل پیشبین مبتنی بر مدل روشی مؤثر در کنترل این سامانه محسوب میشود اما این روش توانایی رویارویی با عدم قطعیت سامانه را ندارد. در این مقاله برای رفع این ضعف عدمقطعیت ناشی از خطای پیشبینی بارهای الکتریکی بهصورت اغتشاش به مدل فضای حالت سامانه اضافه میشود سپس از کنترلکننده پیشبین مبتنی بر مدل مقاوم بر مبنای ماتریسهای نابرابریهای خطی استفاده میشود. کنترلکننده پیشنهادی برای کنترل هاب انرژی شامل ترانسفورماتور، بویلر، CHP و ذخیرهسازهای حرارتی و الکتریکی با در نظر گرفتن برنامه پاسخگویی بار به کار گرفته میشود. نتایج شبیهسازی نشان میدهد که باوجود عدمقطعیت روش کنترل پیشبین مقاوم نسبت به کنترل پیشبین معمولی برنامهریزی دقیقتری را برای سامانه انجام میدهد.
https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_5154_41888f7caa8b762db16a957702defbd9.pdf
2016-09-22
357
367
واژههای کلیدی: هاب انرژی
کنترل پیش بین مقاوم
بهره برداری
عدم قطعیت
بارهای کنترل پذیر
زهرا
هاشمی
zahra.hashemi@modares.ac.ir
1
دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
امین
رمضانی
mahsa.ghasemi@modares.ac.ir
2
دانشگاه تربیت مدرس
LEAD_AUTHOR
محسن
پارسا مقدم
parsa@modares.ac.ir
3
دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
[1] M. Geidl, G. Koeppel, P. Favre-Perrod, B. Klockl, G. Andersson and K. Frohlich, "Energy hubs for the future," IEEE Power and Energy Magazine, vol. 5, no. 1, pp. 24, 2007.
1
[2] R. Frik and P. Favre-Perrod, Proposal for a multifunctional energy bus and its interlink with generation and consumption, ETH Zurich: High voltage Laboratory, 2004.
2
[3] M. D. Galus and G. Andersson, "Power system considerations of plug-in hybrid electric vehicles based on a multi energy carrier model," in Power & Energy Society General Meeting, pp. 1-8, 2009.
3
[4] T. Krause, F. Kienzle, Y. Liu and G. Andersson, "Modeling interconnected national energy systems using an energy hub approach," in IEEE Trondheim PowerTech, pp. 1-7, 2011.
4
[5] K. Alanne and A. Saari, "Distributed energy generation and sustainable development," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 10, no. 6, pp. 539-558, 2006.
5
[6] عباس محمدویسی، علیرضا حاتمیشریف، «ارائه چارچوبی برای مدیریت انرژی خانه هوشمند: برنامهریزی بهینه تجهیزات خانگی و برنامهریزی بهینه بهرهبرداری از منابع انرژی جدیدپذیر»، مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 45، شماره 1، صفحه 53، تبریز، بهار 1394.
6
[7] M. Gent and J. Lamont, "Minimum-emission dispatch," IEEE Transactions on power apparatus and systems, vol. PAS-90, no. 6, pp. 2650-2660, 1971.
7
[8] J. Talaq, F. El-Hawary and M. El-Hawary, "Minimum emissions power flow," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 9, no. 1, pp. 429-435, 1994.
8
[9] G. Koeppel and G. Andersson, "Reliability modeling of multi-carrier energy systems," Energy, vol. 34, pp. 235-244, 2009.
9
[10] M. Schulze, L. Friedrich and M. Gautschi, "Modeling and optimization of renewables: applying the energy hub approach," in IEEE International Conference on Sustainable Energy Technologies, pp. 83-88, 2008.
10
[11] A. Hajimiragha, C. Canizares, M. Fowler, M. Geidl and G. Andersson, "Optimal energy flow of integrated energy systems with hydrogen economy considerations," in Bulk Power System Dynamics and Control-VII. Revitalizing Operational Reliability, pp. 1-11, 2007.
11
[12] M. Schulze and P. C. Del Granado, "Implementation of feed-in tariffs into multi-energy systems," WASET 2009 World Academy of Science, Engineering and Technology, 2009.
12
[13] F. Kienzle, P. Ahčin and G. Andersson, "Valuing investments in multi-energy conversion, storage, and demand-side management systems under uncertainty," IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 2, no. 2, pp. 194-202, 2011.
13
[14] A. Parisio, C. Del Vecchio and A. Vaccaro, "A robust optimization approach to energy hub management," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 42, no. 1, pp. 98-104, 2012.
14
[15] A. Parisio, C. Del Vecchio and G. Velotto, "Robust Optimization of operations in energy hub," in Decision and Control and European Control Conference (CDC-ECC), pp. 4943-4948, 2011.
15
[16] S. Pazouki, M.-R. Haghifam and A. Moser, "Uncertainty modeling in optimal operation of energy hub in presence of wind, storage and demand response," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 61, pp. 335-345, 2014.
16
[17] M. Arnold and G. Andersson, "Model predictive control of energy storage including uncertain forecasts," in Power Systems Computation Conference (PSCC), pp. 1-7, 2011.
17
[18] M. Arnold, R. Negenborn, G. Andersson and B. De Schutter, "Distributed predictive control for energy hub coordination in coupled electricity and gas networks," in Intelligent Infrastructures, pp. 235-273, 2010.
18
[19] M. Arnold, R. R. Negenborn, G. Andersson and B. De Schutter, "Model-based predictive control applied to multi-carrier energy systems," in Power & Energy Society General Meeting, pp. 1-8, 2009.
19
[20] M. J. Arnold, On predictive control for coordination in multi-carrier energy systems, Ph.D. Thesis, ETH Zurich, 2011.
20
[21] M. Morari and J. H. Lee, "Model predictive control: past, present and future," Computers & Chemical Engineering, vol. 23, no. 4-5, pp. 667-682, 1999.
21
[22] فاطمه پیروزمند، نعمتاله قهرمـان ، محمدرضا عـاروان، «طراحی کنترلکننده پیشبین مقاوم با استفاده از نامساویهای ماتریسی خطی برای سیستم کنترل وضعیت ماهواره»، مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 44،شماره 4، صفحه 10، تبریز، زمستان 1393.
22
[23] E. F. Camacho and C. B. Alba, Model predictive control, Springer Science & Business Media, 2013.
23
[24] L. Wang, Model predictive control system design and implementation using MATLAB, Springer Science & Business Media, 2009.
24
[25] J. Löfberg, Minimax approaches to robust model predictive control, Link ̈oping Studies in Science and Technology, Dissertations, No. 812, 2003.
25