This paper presents a power system stabilizer(PSS) using sliding mode-model following(SM-MF) including closed-loop f:edback(CLF) and compares the SM-MF PSS without CLF with that including CLF. The aim of this SM-MF PSS including CLF is to damp the low-frequency oscillation by using CLF and then is to obtain asymptotic tracking error between the reference model state and the plant state.
The aim of this paper is to introduce a method designing the optimal model following boiler-turbine control system using genetic algorithms. This boiler-turbine control system is designed by applying genetic algorithms with reference model to the optimal determination of weighting matrices Q, R that are given by LQ regulator problem. These weighting matrices are optimized simultaneously in the search domain selected adequately. The effectiveness of this boiler-turbine control system is verified by computer simulation.
In this paper we design the model following ${\mu}$-synthesis control system for optimal fuel-injection of diesel engine using genetic algorithms. To do this, we give gain and dynamics parameters to the weighting functions and apply genetic algorithms with reference model to the optimal determination of weighting functions that are given by D-K iteration method which can design ${\mu}$-synthesis controller in the state space. These weighting functions are optimized simultaneously in the search domain selected adequately. The effectiveness of this ${\mu}$-synthesis control system for fuel-injection is verified by computer simulation.
This paper presents a tracking vibration estimation system of the track-following system using a tracking loop gain adjustment algorithm and a genetic algorithm. The algorithms are introduced to estimate accurately the tracking vibration quantity in spite of the uncertainties of the tracking actuator. An estimated actuator model can be found by applying a genetic algorithm. Accordingly, the tracking vibration quantity can be estimated from the measured tracking error, the tracking controller and the estimated actuator model. The proposed tracking vibration estimation method is applied to the track-following system of an optical recording device and is evaluated through the experimental result.
This paper studies a variable structure adaptive model following control system which can control a plant in which the parameters of the controlled plant can not be estimated because they vary with time and in which the controlled plant has noise. The values of the feedback gain matrices for given states are obtained the equivalent control law, and the adaptive controller has been designed using the adaptive mechanism which switches the matrices. The adaptive controller minimizes the state error vector, that is, the difference between the state vector of the model and the state vector of the controlled plant. A controlled plant which has time varying parameters, a controlled plant which has only noise, and a controlled plant which has both have been controlled by the designed adaptive controller. The continuous single input-output system has been analysed by computer. This control system may be used to control practical systems by the addition of a microcomputer.
In this paper an effective direct torque control (DTC) and stator flux control is developed for a quasi six-phase induction motor (QIM) drive with sinusoidally distributed windings. Combining sliding-mode (SM) control and adaptive input-output feedback linearization, a nonlinear controller is designed in the stationary reference frame, which is capable of tracking control of the stator flux and torque independently. The motor controllers are designed in order to track a desired second order linear reference model in spite of motor resistances mismatching. The effectiveness and capability of the proposed method is shown by practical results obtained for a QIM supplied from a voltage source inverter (VSI).
In the time optimal control problem, bang-bang control has been used becaese it is the theoretical time minimum solution. However, to improve tracking speed performance in the time optimal control, it is important to select a switching point accurately which makes the velocity zero near the target track. But it is not easy to select the swiching point accurately because of the damping coefficient variation and uncertainties of modeling an actual system. The Adaptive model following control(AMFC) is implemented to relieve the difficulty and inconvenience of this task. The AMFC and make the controlled plant follow as closely as possible to a desired reference model whose switching point can be calculated easily and accurately, assuring the error between the states of the reference model and those of the controlled plant appoaches zero. The hybrid control method composed of AMFC and PID is applied to a tracking actuator of the magneto optical disk drive(MODD) in random access devices to improve its slow tracking performance. According to the simulaion and experimental results, the average tracking time as small as 20ms is obtained for a 3.5 magneto-optical disk drive. The AMFC also can be applied for other random access devices to improve the average tracking performance.
This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the groundwork of autonomous vehicle for its integrity and flexibility to other modes such as smart cruise system (SCC) and platooning. Although the field has a rich history, most researches has been focused on the shape of target trajectory, such as the order of interpolated polynomial, in simple single-lane situation. However, to introduce the car-following mode in urban environment, realistic situation should be reflected: multi-lane road, target's unstable driving tendency, obstacles. Therefore, the suggested car-following system includes both in-lane preceding vehicle and other factors such as side-lane targets. The algorithm is comprised of three parts: path candidate generation and optimal trajectory selection. In the first part, initial guesses of desired paths are calculated as polynomial function connecting host vehicle's state and vicinal vehicle's predicted future states. In the second part, final target trajectory is selected using quadratic cost function reflecting safeness, control input efficiency, and initial objective such as velocity. Finally, adjusted path and control input are calculated using model predictive control (MPC). The suggested algorithm's performance is verified using off-line simulation using Matlab; the results shows reasonable car-following motion planning.
In this study, in order to establish a strategy for developing an fire following earthquake risk assessment method that can utilize domestic public databases(building datas, etc.), the method of calculating the ignition and fire-spread among the fire following earthquake risk assessment methodologies proposed by past researchers is investigated After investigating and analyzing the methodology used in the HAZUS-MH earthquake model in the United States and the fire following earthquake risk assessment methodology in Japan, based on this, a database such as a domestic building data utilized to an fire following earthquake risk assessment method suitable for domestic circumstances (planned) was suggested.
본 논문에서는 비 재생무료교체-수리보증이 종료된 이후의 수리가 가능한 시스템에 대한 교체정책을 제안한다. 이를 위해서, 비 재생무료교체-수리보증을 정의하고, 사용자 측면에서 비 재생무료교체-수리보증이 종료된 이후의 보전모형이 고려된다. 최적의 보전정책을 결정하기 위한 기준으로는 사용자 측면의 단위시간당 기대비용이 고려되고, 보증 기간이 종료된 이후에 발생되는 시스템의 유지비용은 사용자가 모두 지불하게 된다. 즉, 시스템의 운영기간 동안 사용자가 지불하여야 할 비용들이 주어져 있을 때, 비 재생무료교체-수리보증이 종료된 이후의 최적의 보전주기를 결정한다. 마지막으로 본 논문에서 제안된 보존정책을 설명하기 위해서 수치적 예를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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