• Nuclear Engineering and Technology
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• v.21 no.2
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• pp.99-110
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• 1989

The optimal control of xenon concentration in a nuclear reactor is posed as a linear quadratic regulator problem with state feedback control. Since it is not possible to measure the state variables such as xenon and iodine concentrations directly, implementation of the optimal state feedback control law requires estimation of the unmeasurable state variables. The estimation method used is based on the Luenberger observer. The set of the reactor kinetics equations is a stiff system. This singularly perturbed system arises from the interaction of slow dynamic modes (iodine and xenon concentrations) and fast dynamic modes (neutron flux, fuel and coolant temperatures). The singular perturbation technique is used to overcome this stiffness problem. The observer-based controller of the original system is effected by separate design of the observer and controller of the reduced subsystem and the fast subsystem. In particular, since in the reactor kinetics control problem analyzed in the study the fast mode dies out quickly, we need only design the observer for the reduced slow subsystem. The results of the test problems demonstrated that the state feedback control of the xenon oscillation can be accomplished efficiently and without sacrificing accuracy by using the observer combined with the singular perturbation method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.4
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• pp.457-466
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• 2005

In this paper, we propose a wavelet neural network(WNN) based predictive control method for path tracking of mobile robots with multi-input and multi-output. In our control method, we use a WNN as a state predictor which combines the capability of artificial neural networks in learning processes and the capability of wavelet decomposition. A WNN predictor is tuned to minimize errors between the WNN outputs and the states of mobile robot using the gradient descent rule. And control signals, linear velocity and angular velocity, are calculated to minimize the predefined cost function using errors between the reference states and the predicted states. Through a computer simulation for the tracking performance according to varied track, we demonstrate the efficiency and the feasibility of our predictive control system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2782-2784
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• 2001

최대수요전력 제어기의 실시간 부하전력예측을 위하여 Newton 보외법을 적용하였다. 기존의 선형기법에 비하여 실제 데이터에 가까운 부하전력을 예측할 수 있었다. 이 새로운 알고리즘을 적용함으로써 부하예측을 보다 정확히 할 수 있어 빈번한 부하차단이나 우발적인 차단을 방지하여 설비 운용의 신뢰성을 높일 수 있다. 개선된 알고리즘은 마이컴으로 제어되는 실제 시스템에 적용하여 보다 나은 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2006.06a
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• pp.406-408
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• 2006

본 논문은 플라즈마 디스플레이 패널(PDP) 전원공급 장치로 사용되는 DC-DC 컨버터의 동적 응답특성을 향상 시킬 수 있는 새로운 디지털 제어 알고리즘을 서술한다. 제안하는 알고리즘은 PDP에 영상을 표시하기 위한 영상 입력신호와 구동회로의 유지방전 파형의 제어를 위한 신호를 이용하여 부하전류의 변화량과 시점을 예측한다. 별도의 추가적인 전류센서를 사용하지 않고 예측된 부하전류 정보는 일반적인 디지털 전압 제어기에 피드포$\sim$워드 형태로 추가되어 적용된다. 제안된 알고리즘은 디지털 Pl 전압 제어기만을 사용한 경우에 비해 부하전류가 급격히 변동할 때 좀 더 빠른 응답특성과 낮은 출력전압 변동 특성을 보인다. 제안된 알고리즘은 FPGA를 사용하여 구현 되었으며, Buck 컨버터를 사용하여 기본 동작을 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.8
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• pp.1730-1734
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• 2005

In this paper, a new Smith predictor controller for a disturbance adding to input side of a time delay plant is proposed. A disturbance observer is obtained to estimate an input disturbance and the new Smith predictor controller to eliminate the effects of a disturbance is designed using the disturbance observer. As a result, the proposed Smith predictor controller can make a steady state error for step input disturbance zero quickly. The effectiveness and the improved performance of the proposed system are verified by computer simulation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07b
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• pp.1565-1567
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• 2005

본 논문은 듀얼듀플렉스구조로 설계된 한국형고속철도 열차제어시스템의 전자연동장치 선로전환기제어모듈에 대하여 안전성활동 체계에 따라 위험원을 도출하고 분석하여 선로전환기제어모듈에 대한 위험측고장률을 예측하였다. 시스템으로 인해 발생할 수 있는 리스크를 분석하여 리스크를 완화하기 위한 안전대책의 수준인 안전무결성레벨에서 제시하는 정량적인 기준을 만족하기 위한 위험측고장률예측을 선로전환기 제어모듈을 대상으로 연구하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.46 no.6
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• pp.1043-1051
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• 2008

In polyolefin processes melt index (MI) is the most important controlled variable indicating product quality. Because of the difficulty in the on-line measurement of MI, a lot of MI estimation and correlation methods have been proposed. In this work a new dynamic MI estimation scheme is developed based on system identification techniques. The empirical MI estimation equation proposed in the present study is derived from the $1^{st}$-order dynamic models. Effectiveness of the present estimation scheme was illustrated by numerical simulations based on plant operation data including grade change operations in high density polyethylene (HDPE) processes. From the comparisons with other estimation methods it was found that the proposed estimation scheme showed better performance in MI predictions. Using the model predictive control method based on the present dynamic MI estimation model, MI values are estimated and compared with those of MI setpoints. From the numerical simulation of the proposed control system, it was found that significant reduction of transition time and the amount of off-spec during grade changes were achieved.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.8-13
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• 2011

본 연구에서는 대형 로켓엔진시스템의 시동 시 안정적인 유량공급을 위한 제어기 설계가 이루어졌다. 펌프, 오리피스, 제어밸브, 파이프, 인젝터 및 재생 냉각채널과 같은 엔진시스템 구성품들에 대한 동특성 모델링을 수행하였고 유량공급 제어가 가능한 밸브의 구동신호를 조절 가능한 PID 제어기를 설계하였다. 시동 시 안정적인 유량공급을 위하여 실험을 통해 얻은 밸브의 적정 개도율을 적용시켰으며, 이를 기준으로 하여 제어밸브의 작동신호를 조절하여 유량비를 제어하였다. 시뮬레이션 한 결과 제어기를 통해 시동 시 정상추력까지 유량공급을 제어 하는 방법이 적절함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.13-15
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• 2016

에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.2
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• pp.43-50
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• 1997

Refuse incineration plant operations involve many kinds of uncertain factors, such as the variable physical properties of refuse as fuel and the complexity of the burning phenomenon. This makes it very dificult to apply conventional control methods to the combustion control of the refuse. So most of the refuse incineration plant are operated by operators. In this paper, an multi-variable fuzzy model predictive controller is proposed for the combustion control of the re:fuse. Adaptive network based fuzzy inference system is used for modeling of the refuse incineration plant and multi-variable fuzzy model predictive controller is designed based on the identified fuzzy model. And computer simulation was carried out to evaluate performance of the proposed controller.