A robust tracking controller design was developed for a rotary motion control system. The friction force versus the angular velocity was measured and modeled as a combination of linear and nonlinear components. By adding a model-based friction compensator to a nominal proportional-integral-derivative controller, it was possible to build a simulated control system model that agreed well with the experimental results. A zero-phase error tracking controller was selected as the feedforward tracking controller and implemented based on the estimated closed-loop transfer function. To provide robustness against external disturbances and modeling uncertainties, a disturbance observer was added in the position feedback loop. The performance improvement of the overall tracking controller structure was verified through simulations and experiments.
An industrial control process multiple-input multiple-output (MIMO) coupled system is analyzed in this study as an example of a Loss of Coolant Accident (LOCA) simulation system. Ordinary control algorithms can complete the steady state of the control system and even reduce the response time to some extent, but the entire system still consumes a large amount of energy after reaching the steady state. So a multivariable decoupled energy-saving control method is proposed, and a novel energy-saving function (economic function, Eco-Function) is specially designed based on the active disturbance rejection control algorithm. Simulations and LOCA simulation system tests show that the Eco-function algorithm can cope with the uncertainty of the multivariable system's internal parameters and external disturbances, and it can save up to 67% of energy consumption in maintaining the parameter steady state.
After a disaster like the catastrophic earthquake, the government have to use rapid assessment of the condition (or damage) of bridges, buildings and other infrastructures is mandatory for rapid feedbacks, rescue and post-event management. Many domain schemes based on the measured vibration computations, including least squares estimation and neural fuzzy logic control, have been studied and found to be effective for online/offline monitoring of structural damage. Traditional strategies require all external stimulus data (input data) which have been measured available, but this may not be the generalized for all structures. In this article, a new method with unknown inputs (excitations) is provided to identify structural matrix such as stiffness, mass, damping and other nonlinear parts, unknown disturbances for example. An analytical solution is thus constructed and presented because the solution in the existing literature has not been available. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results of linear and nonlinear structures show that the proposed method is able to identify structural parameters and their changes due to damage and unknown excitations. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.169-177
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2024
Interacting Spherical tank has maximum storage capacity is broadly utilized in industries because of its high storage capacity. This two tank level system has the nonlinear characteristics due to its varying surface area of cross section of tank. The challenging tasks in industries is to manage the flow rate of liquid. This proposed work plays a major role in controlling the liquid level in avoidance of time delay and error. Several researchers studied and investigated about reducing the nonlinearity problem and their approaches do not provide better result. Different types of controllers with various techniques are implemented by the proposed system. Intelligent Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) based Sliding Mode Controller (SMC) with Fractional order PID controller is a novel technique which is developed for a liquid level control in a interacting spherical tank system to avoid the external disturbances perform better result in terms of rise time, settling time and overshoot reduction. The performance of the proposed system is obtained by analyzing the simulation result obtained from the controller. The simulation results are obtained with the help of FOMCON toolbox with MATLAB 2018. Finally, the performance of the conventional controller (FOPID, PID-SMC) and proposed ANFIS based SMC-FOPID controllers are compared and analyzed the performance indices.
본 논문에서는 불규칙 선수파랑 조건에서 선박계류시스템의 전후동요를 억제하는 연구를 수행하였다. 두점식 계류시스템은 비선형복원력의 특성으로 인하여 규칙파 조건에서도 강한 비선형 응답 특성을 보인다. 종방향 불규칙 장파가 외란으로 선박계류시스템에 작용하게 되면 규칙파 외력이 입사하는 경우보다 변위와 속도에서 더욱 복잡한 비선형 거동이 발생한다. 계의 종동요 변위와 속도를 동시에 억제하기 위하여 슬라이딩모드 제어법(SMC)을 적용하였다. SMC는 매개변수의 불확실성 및 외란에 대한 강인성을 갖는 폐루프 시스템을 제공하지만, 채터링은 이 제어법을 사용할 때 큰 단점이 된다. 본 연구에서는 준 슬라이딩모드의 시그모이드 함수를 이용하여 불규칙 해양파의 외란 조건에서 채터링을 줄이고. 수렴의 정확성에 도달하는 목표를 달성하였다. 제어법의 유효성은 수치시뮬레이션을 통해 증명하였다.
대다수의 잣나무가 잣을 수확(收穫)하는 과정에서 수간(樹幹) 정단부(頂端部)의 인위적인 손상으로 말미암아 전형적인 잣나무 수형(樹型)을 잃게되는 점에 착안하여, 정상적으로 생육한 낙엽송과 비교하여 임본(林木) 제형질(諸形質)들의 관계를 조사 연구하였다. 동령급(同齡 級)의 두 수종(樹種)을 비교한 결과, 잣나무는 원단부(原端部)의 절단(切斷)으로 인하여 정상적인 수고생장(樹高生長)을 못하고 있음을 알 수 있으며, 또한 심하게 분간(分幹)되거나 굴곡된 수간(樹幹)은 이용재적(利用材積) 값을 낮추는 결과를 초래하여 본재생산(木材生産)의 측면에서는 바람직한 수형(樹型)을 갖지 못하고 있었다. 그러나 잣을 수확(收穫)할 수 있고 용재(用材)를 생산할 수 있는 잣나무의 특성을 감안하여, 조림투자(造林投資)에 대한 회수율(回收率)을 최대화하기 위한 잣나무 식재림(植栽材)에 대한 경영적(經營的) 대안(代案)을 제시하였다.
Satellites provide a lot of information and essay roles in the areas of defense and space observations. The precise distances to the satellites are measured by emitting and retro-reflecting a laser. For such surveys, satellite laser ranging (SLR) systems have been developed in different forms and for different areas. The structural integrity of the tracking mount is essential for it to be able to track a high-speed satellite precisely, overcoming the various external and internal disturbances and operating conditions. In this study, the analysis of a tracking mount was performed for weight, wind loads, and inertia loads in order to verify its soundness. The results of the comparison between aluminum and steel were analyzed in order to select the optimal material for the fork and main housing part. In addition, the natural frequency and mode shape were predicted. Optimal material selection and structural integrity will also be verified using static analysis.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.105-110
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2017
이 논문에서는 해상에서의 환경 하중과 외력을 고려한 해상 크레인의 상하 동요 보상 시스템에 대해 연구한 내용을 소개한다. 이를 위해 강체라 가정된 해상 크레인과 유압 구동식 윈치, 탄성력을 갖는 로프, 그리고 로프 끝단의 중량물로 구성된 동역학 모델을 먼저 살펴본다. 중량물의 상하 동요 움직임을 보상하기 위해, 선형화를 통한 PD 제어를 적용했다. 또한, 비선형 시스템에 맞춘 슬라이딩 모드 제어기 및 시간 지연을 고려한 비선형 일반 예측 제어 알고리즘을 사용한 제어를 적용했으며, 그 결과 진동폭이 줄어듬을 확인할 수 있다. 결과적으로, 1초의 시간 지연을 고려하여 설계한 강인 제어기를 활용하게 되면, 상하동요 보상시스템에서 오차를 가장 많이 줄여서 본 시스템에 적합한 제어 알고리즘으로써 활용할 수 있음을 볼 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1603-1623
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2020
Multiple Mobile Robots System (MMRS) has shown many attractive features in lots of real-world applications that motivate their rapid and wide diffusion. In MMRS, the Cooperative Localization (CL) is the basis and premise of its high-performance task. However, the statistical characteristics of the system noise should be already known in traditional CL algorithms, which is difficult to satisfy in actual MMRS because of the numerous of disturbances form the complex external environment. So the CL accuracy will be reduced. To solve this problem, an improved Adaptive Active Cooperative Localization (A2CL) algorithm based on information optimization strategy for MMRS is proposed in this manuscript. In this manuscript, an adaptive information fusion algorithm based on the variance component estimation under Extended Kalman filter (VCEKF) method for MMRS is introduced firstly to enhance the robustness and accuracy of information fusion by estimating the covariance matrix of the system noise or observation noise in real time. Besides, to decrease the effect of observation uncertainty on CL accuracy further, an observation optimization strategy based on information theory, the Model Predictive Control (MPC) strategy, is used here to maximize the information amount from observations. And semi-physical simulation experiments were carried out to verity the A2CL algorithm's performance finally. Results proved that the presented A2CL algorithm based on information optimization strategy for MMRS cannot only enhance the CL accuracy effectively but also have good robustness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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