In this paper, we present a decentralized robust adaptive fuzzy controller for the transient stability and voltage regulation of a multimachine power system under a sudden fault. Power systems have uncertain dynamics due to various effects such a lightning, severe storms and equipment failure in addition to interconnections between generators. Hence a robust controller to deal with these uncertainties in needed. The fuzzy systems are adapted using a Lyapunov-based design and the stability of each closed-loop system is guaranteed. Simulation results show that satisfactory performance is achieved by proposed controller.
A major challenge to supply chain managers is how to control inventories and costs along the supply chain while maximizing customer service Performance. In the literature, although the optimal management of inventory along the supply chain has received considerable attention during the past decades, the attention has been mainly given to multi-echelon control policies. A prerequisite for applying these policies is full information transparency in the supply chain, which is hard to accomplish in practice because it may require major organizational chanties. In the case that a decentralized control (local (R, S) policy) should be used at each location in multi-stave distribution systems, this paper presents the coordinating approach of determining the best policy which satisfies predetermined target customer service levels and minimizes the mean physical stock along the system.
Recently, the Electro-Hydrostatic Actuator(EHA) has been developed as a result of research on energy saving. EHA is usually composed of a direct driven pump from an electric motor and is available to control cylinder displacement or velocity with high efficiency. In addition, it has the advantage of compactness, minimum leakage and availability of decentralized control. In this study, an EHA system was designed to decrease the path tracking error and manufactured for test. The linearization method provided in AMESim software was used to derive the model of EHA system. The derived model was applied to design the PI-D controller to effectively overcome the disturbance. The effectiveness of this controller was verified by further testing.
Industrial communication networks have attracted much attention in the area of decentralized control systems for factory automation and computer integrated manufacturing. In this paper, we investigate the rate-based traffic control of industrial communication networks employing LonWorks to improve the performance measures of throughput, fairness, and error rates. To this end, we utilize the Feedback channel information through the additional network monitoring node and make the overall system closed-loop. We demonstrate the improved performance of the controlled network system by the experimentation upon an implemented lab-scale network system.
This paper is concerned with an iterative linear matrix inequality (LMI) approach to the design of a structurally constrained output feedback controller such as decentralized control. The structured synthesis is formulated as a novel rank-constrained LMI optimization problem, where the controller parameters are explicitly described so as to impose structural constraints on the parameter matrices. An iterative penalty method is applied to solve the rank-constrained LMI problem. Numerical experiments are performed to illustrate the effectiveness of the proposed method.
This study uses distributed parameter systems as the spatial discretization technique, modelling in lumped parameter systems, and applies orthogonal transform and the Picard's iteration method to high order partial differential equations and matrix partial differential equations. In exercising optimal control of distributed parameter systems, excellent consequences are found without using the existing decentralized control or hierarchical control method.
In this paper, we describe performances of P-PD controllers in the quadrotor system with steady-state error compensation by adding a corrective term to the system input. A decentralized control system using P-PD controllers was successfully implemented on a quadrotor platform. We also presented the results of a mathematical modeling analysis for control the quadrotor and experimental results for each response performance according to the heading reference value in accordance with the mathematical modeling and P-PD controller design. A control experiment with the real system was implemented for the test platform, and the results were evaluated and compared.
최근 발발한 러시아-우크라이나 전쟁을 통해 공격용 드론의 중요성이 부각되고 있다. 공격용 드론 활용은 그간의 재래식 전쟁의 통념을 깨는 게임체인저 역할을 하고 있다. 앞으로 지능화 전장에서 공격용 군집드론은 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이에 본 논문은 인공지능 기술을 바탕으로 향후 공격용 군집드론의 운용 발전 방향을 분석하고자 한다. 인간에 의해 운용되는 군집드론을 완전히 자율화된 군집드론으로 운용하기 위해서는 (1) 군집드론 운용에 최적화된 AI 알고리즘 적용, (2) 탈중앙식 지휘통제 방식 개발, (3) 드론 간 임무 분석 및 할당 자동화 기술 적용, (4) 드론 통신 보안 강화 및 (5) 무인화의 윤리 기준 확정이 중요하다. 세부적으로 군집드론 간의 충돌방지 및 이동형 표적을 공격하기 위한 AI 알고리즘이 필요하다. 또한, 급변하는 전장 상황에 빠르게 대처할 수 있는 탈중앙식 지휘통제 시스템 개발과 적 공격에 의한 드론 손실 발생 시 임무를 재할당 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 군집드론의 안전한 운용을 위한 보안기술 개발 및 무인화에 따른 윤리문제 해결을 위한 기준제정이 중요하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.3182-3203
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2023
With the growing adoption of cloud-based technologies, maintaining the privacy and security of cloud data has become a pressing issue. Privacy-preserving encryption schemes are a promising approach for achieving cloud data security, but they require careful design and implementation to be effective. The integrated approach to cloud data security that we suggest in this work uses CogniGate: the orchestrated permissions protocol, index trees, blockchain key management, and unique Opacus encryption. Opacus encryption is a novel homomorphic encryption scheme that enables computation on encrypted data, making it a powerful tool for cloud data security. CogniGate Protocol enables more flexibility and control over access to cloud data by allowing for fine-grained limitations on access depending on user parameters. Index trees provide an efficient data structure for storing and retrieving encrypted data, while blockchain key management ensures the secure and decentralized storage of encryption keys. Performance evaluation focuses on key aspects, including computation cost for the data owner, computation cost for data sharers, the average time cost of index construction, query consumption for data providers, and time cost in key generation. The results highlight that the integrated approach safeguards cloud data while preserving privacy, maintaining usability, and demonstrating high performance. In addition, we explore the role of differential privacy in our integrated approach, showing how it can be used to further enhance privacy protection without compromising performance. We also discuss the key management challenges associated with our approach and propose a novel blockchain-based key management system that leverages smart contracts and consensus mechanisms to ensure the secure and decentralized storage of encryption keys.
This paper proposes a simultaneous control of frequency deviation and electric vehicles (EVs) battery state of charge (SOC) using load frequency control (LFC) and EV controllers. In order to provide both frequency stabilization and SOC schedule near optimal performance within the whole operating regions, a multiple-input multiple-output model predictive control (MIMO-MPC) is employed for the coordination of LFC and EV controllers. The MIMO-MPC is an effective model-based prediction which calculates future control signals by an optimization of quadratic programming based on the plant model, past manipulate, measured disturbance, and control signals. By optimizing the input and output weights of the MIMO-MPC using particle swarm optimization (PSO), the optimal MIMO-MPC for simultaneous control of the LFC and EVs, is able to stabilize the frequency fluctuation and maintain the desired battery SOC at the certain time, effectively. Simulation study in a two-area interconnected power system with wind farms shows the effectiveness of the proposed MIMO-MPC over the proportional integral (PI) controller and the decentralized vehicle to grid control (DVC) controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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