When the fuzzy logic controller (FLC), which is designed based on the plant model, is applied to the real control system, satisfactory control performance may not be attained due to modeling errors from the plant model. In such cases, the control parameters of the controller must be adjusted to enhance control performance. Until now, the trial and error method has been used, consuming much time and effort. To resolve such problem, response surface methodology (RSM), a new method of adjusting the control parameters of the controller, is suggested. This method is more systematic than the previous trial and error method, and thus optimal solutions can be provided with less tuning. First, the initial values of the control parameters were determined through the plant model and the optimization algorithm. Then, designed experiments were performed in the region around the initial values, determining the optimal values of the control parameters which satisfy both the rise time and overshoot simultaneously.
This paper presents a new approach to control the position of robot arm in workspace a robot manipulator under unknown system parameters and bounded disturbance inputs. To control the motion of the manipulator, an inverse dynamics control scheme was applied. Since parameters of the robot arm such as mass and inertia are not perfectly known, the difference between the actual and estimated parameters was considered as a external disturbance force. To identify the known parameters, an improved robust control algorithm is directly derived from the Lyapunov's Second Method. A robust control algorithm is devised to counteract the bounded disturbance inputs such as contact forces and disturbing forces coming from the difference between the actual and the estimated system parameters. Numerical examples are shown using SCARA arm with four joints.
The $\overline{x}$ control chart for the process mean and either the R or s control chart for the process dispersion have been used together to monitor the manufacturing processes. However, it has been pointed out that this procedure is flawed by a fault that makes it difficult to capture the behavior of process condition visually by considering the relationship between the shift in the process mean and the change in the process dispersion because the respective characteristics are monitored by an individual control chart in parallel. Then, the ($\overline{x}$, s) control chart has been proposed to enable the process managers to monitor the changes in the process mean, process dispersion, or both. On the one hand, identifying which process parameters are responsible for out-of-control condition of process is one of the important issues in the process management. It is especially important in the ($\overline{x}$, s) control chart where some parameters are monitored at a single plane. The previous literature has proposed the multiple decision method based on the statistical hypothesis tests to identify the parameters responsible for out-of-control condition. In this paper, we propose how to identify parameters responsible for out-of-control condition using the information criterion. Then, the effectiveness of proposed method is shown through some numerical experiments.
A closed-type erosion control dam were suggested as an effective method to protect from debris flow damages caused by seasonal rainstorm, typhoon, and local heavy rain. However, design method on a closed-type erosion control dam currently practiced in the engineering is not well established with respect to type of the dam, design parameters, maintenance and so forth. In this study, design parameters for closed-type erosion control dam were evaluated and the comparison of design parameters used in Korea and Japan was performed. Based on the results of this study, modification of design method for closed-type erosion control dam are recommended.
Tuning of digital STC parameters for the system with unknown and time varying parameters as well as delays presents many preconditions and difficulties. In order to eliminate these difficulties and to enhance STC control functions, the present study employs the metbod of expert control for STC and to implement it in nod-minimum phase plants. In this paper, implimedtation of the Expert STC for process control, STC. parameters is carried out by tuning systematically and by applying these parameters to non-minimum phase plant. This controller supervises a status of the plant, and robust control function for time delay or change of the plant is demonstrated by computer simulations.
This paper presents a novel method for real-time malfunction detection of plasma etching process using EPD signal traces. First, many reference EPD signal traces are collected using monochromator and data acquisition system in normal etching processes. Critical points are defined by applying differentiation and zero-crossing method to the collected reference signal traces. Critical parameters such as intensity, slope, time, peak, overshoot, etc., determined by critical points, and frame attributes transformed signal-to symbol of reference signal traces are saved. Also, UCL(Upper Control Limit) and LCL(Lower Control Limit) are obtained by mean and standard deviation of critical parameters. Then, test EPD signal traces are collected in the actual processes, and frame attributes and critical parameters are obtained using the above mentioned method. Process malfunctions are detected in real-time by applying SPC(Statistical Process Control) method to critical parameters. the Real-time malfunction detection method presented in this paper was applied to actual processes and the results indicated that it was proved to be able to supplement disadvantages of existing quality control check inspecting or testing random-selected devices and detect process malfunctions correctly in real-time.
Kim, Ung-Soo;Song, In-Ho;Sohn, Jong-Joo;Kim, Eun-Kee
Nuclear Engineering and Technology
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제42권4호
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pp.460-467
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2010
In this study, the parameters of the feedwater control system (FWCS) of the OPR1000 type nuclear power plant (NPP) are optimized by response surface methodology (RSM) in order to acquire better level control performance from the FWCS. The objective of the optimization is to minimize the steam generator (SG) water level deviation from the reference level during transients. The objective functions for this optimization are relationships between the SG level deviation and the parameters of the FWCS. However, in this case of FWCS parameter optimization, the objective functions are not available in the form of analytic equations and the responses (the SG level at plant transients) to inputs (FWCS parameters) can be evaluated by computer simulations only. Classical optimization methods cannot be used because the objective function value cannot be calculated directely. Therefore, the simulation optimization methodology is used and the RSM is adopted as the simulation optimization algorithm. Objective functions are evaluated with several typical transients in NPPs using a system simulation computer code that has been utilized for the system performance analysis of actual NPPs. The results show that the optimized parameters have better SG level control performance. The degree of the SG level deviation from the reference level during transients is minimized and consequently the control performance of the FWCS is remarkably improved.
본 논문에서는 이와 같은 형식의 무인 반송차(이하무인차로 줄임)의 최적조향 제어를 연구하였다. 단순한 비예제어(proportional control, P-control)만으로는 정 상편차(steady state error)를 없앨 수 없으므로 본 연구에서는 최적 비예 및 적분제 어(PROPORTIONAL-PLUSINTEGRAL CONTROL, pi-CONTROL) 방식을 채택하였다. 간단하고 실현이 쉬운 부최적제어(Suboptimal Control)도 고찰하였으며 최적제어의 경우와 비교 검토하였다. 또 한 무인차의 주요 설계변수가 제어성능에 미치는 영향을 정량적으로 비교 검토하여 그 설정기준을 고찰하였다.
An adaptive pH control is developed to manipulate the nonlinearities and time-varying properties of pH systems. In this research, we estimate two adjustable parameters by using the recursive least squares method and a nonlinear PI controller is used to control pH systems based on the estimated two parameters.
In this paper a new approach to adaptive control using a combination of both direct and indirect methods has been proposed. Based on the estimates of the plant parameters and the current values of the control parameters, closed-loop estimation errors .epsilon.$_{\theta}$(t) and .epsilon.$_{k}$(t) are defined. These in turn are used in the adaptive laws for updating both identification as well as control parameters. The global uniform stability of the overall system is shown by constructing a Lyapunov function.n.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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