In this paper, a robust receding horizon control algorithm, which can be employed for a wide class of nonlinear systems with control and state constraints, modeling errors, and disturbances, is considered. In a neighborhood of the origin, a linear feedback controlelr for the linearized system is applied. Outside this neighborhood, a receding horizon control is applied. Robust stability is proved considering the time taken to solve an optimal control problem so that the proposed algorithm can be applied as an on-line controller.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제26권3호
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pp.299-306
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2002
The load frequency control(LFC) of power system is one of important subjects in view of system operation and control. That is, even though the rapid load disturbances are applied to the given power system, the stable and reliable power should be supplied to the users, converging unconditionally and rapidly the frequency deviations and the tie-line power flow ones of each area into allowable boundary limits. Nonetheless of such needs, if the internal parameter perturbation and the sudden load variation are given, the unstable phenomena of power systems can be often brought out because of the large frequency deviation and the unsuppressible power line one. So, an optimal modulation controller for UC of multi-area power system is designed by a recursive algorithm that determines the state weighting matrix Q of a linear quadratic performance criterion. The optimal modulation controller is based on optimal control and can obtain the exact dynamic response of the UC of multi-area power system in the time domain. The performances of the resultant optimal modulation control, that is, the steady-state deviations of frequency and tie-line power flow and the related dynamics, were investigated and analyzed in detail by being applied to the UC of multi-area power system in the perturbations of predetermined internal parameters. Through the simulation results tried variously in this paper for disturbance of stepwise load changes, the superiorities of the proposed optimal modulation controller in robustness and stability were proved.
In this paper, fuzzy control algorithm for the speed ratio control of the electro-hydraulic rig type continuously variable transmission(CVT) was proposed and the CVT performance tests were carried out for the optimal operation of the engine simulator. The experimental results for the constant throttle and the acceleration modes showed that the engine can be run on the optimum operating line, representing the power and economy mode, by the fuzzy control of the CVT speed ratio. Comparing the PID control with the fuzzy control, it was found that the fuzzy control showed better performance with the faster rising time and smaller steady state error. The result of this study can be used as basic design materials for developing the transmission control unit of the CVT.
Full car model is needed for investigating as a entire dynamics of vehicle. In this study, 7DOF of full car model's dynamics is selected. This paper proposes the output feedback controller based on optimal control theory. Input data and output data from the optimal controller are used for neural network system identification of the suspension system. To do system identification, neural network which has robustness against nonlinearities and disturbances is adapted. This study uses back-propagation algorithm to train a multil-layer neural network. After obtaining a neural network model of a suspension system, a neuro-controller is designed. Neuro-controller controls suspension system with off-line learning method and multistep ahead prediction model based on the neural network model and a neuro-controller. The optimal controller and the neuro-controller are designed and then, both performances are compared through. For simulation, sinusoidal and rectangular virtual bumps are selected.
ITS 구축을 위한 고속도로축 통합최적제어모형은 진입램프미터링, 진출램프전환율 그리고 인접노면가로 g/C비 결정 등 3가지 제어 변수를 동시에 결정될 수 있도록 구축하였다. 또한 실시간 처리가 가능하도록 당초 비선형문제를 선형문제로 전환하기 위해 교통밀도 관계식을 두 개의 선형함수로 축약하고, SLP알고리즘을 사용한 컴퓨터 알고리즘도 제안하였다.
This paper proposes the structure and the algorithm of the Fuzzy-Neural Controller(FNNC) which is able to adapt itself to unknown plant and the change of circumstances at the Fuzzy Logic Controller(FLC) with the Neural Network. This Learning Fuzzy Logic Controller is made up of Fuzzy Logic controller in charge of a main role and Neural Network of an adaptation in variable circumstances. This construct optimal fuzzy controller applied to the 2-area load frequency control of power system, and then it would examine fitness about parameter variation of plant or variation of circumstances. And it proposes the optimal Scale factor method wsint three preformance functions( E, , U) of system dynamics of load frequency control with error back-propagation learning algorithm. Applying the controller to the model of load frequency control, it is shown that the FNNC method has better rapidity for load disturbance, reduces load frequency maximum deviation and tie line power flow deviation and minimizes reaching and settling time compared to the Optimal Fuzzy Logic Controller(OFLC) and the Optimal Control for optimzation of performance index in past control techniques.
This paper is implemented a control algorithm in order to be stable and minimized to entire train traffic system at delayed case. Signal ing system is described wi th algebraic equations given for train headway, Discrete-event simulation principles are reviewed and a demonstration block signaling model using the technique is implemented. Train congestion at station entrance for short headway operation is demonstrated and the propagation of delays along a platform of trains from any imposed delay to the leading train is also shown. A rail way signaling system is by nature a distributed operation with event triggered at discrete intervals. Although the train kinematic variables of position, velocity, and acceleration are continually changing, the changes are triggered when the trains pass over section boundaries and arrive at signals and route switches. This paper deals with linear-mode1ing, stability and optimal control for the traffic on such metro line of the model is reconstructed in order to adapt the circuits. This paper propose optimal control laws wi th state feedback ensuring the stability of the modeled system for circuits. Simulation results show the benefit to be expected from an efficient traffic control. The main results are summarized as follows: 1. In this paper we develop a linear model describing the traffic for both loop lines, two state space equations have been analyzed. The first one is adapted to the situation where a complete nominal time schedule is available while second one is adapted when only the nominal time interval between trains is known, in both cases we show the unstability of the traffic when the proceeding train is delayed following properties, - They are easily implemented at law cost on existing lines. - They ensure the exponetial stability of loop system. 2. These control laws have been tested on a traffic simulation software taking into the non-linearites and the physical constraints on a metro line. By means of simulation, the efficiency of the proposed optimal control laws are shown.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3394-3408
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2014
Conventional mobile state (MS) and base station (BS) association based on average signal strength often results in imbalance of cell load which may require more powerful processor at BSs and degrades the perceived transmission rate of MSs. To deal with this problem, a Markov decision process (MDP) for load balancing in a multi-cell system with multi-carriers is formulated. To solve the problem, exploiting Sarsa algorithm of on-line learning type [12], ${\alpha}$-controllable load balancing algorithm is proposed. It is designed to control tradeoff between the cell load deviation of BSs and the perceived transmission rates of MSs. We also propose an ${\varepsilon}$-differential soft greedy policy for on-line learning which is proven to be asymptotically convergent to the optimal greedy policy under some condition. Simulation results verify that the ${\alpha}$-controllable load balancing algorithm controls the behavior of the algorithm depending on the choice of ${\alpha}$. It is shown to be very efficient in balancing cell loads of BSs with low ${\alpha}$.
The final quality of the workpiece is affected by the grinding process that has been conducted in final manufacturing stage. However the quality-satisfaction of ground workpiece depends on the skill of an expert in this process. Therefore, the process models of grinding have been developed to predict the states according to grinding process. In this paper, in order to find the optimized grinding condition to reduce the manufacturing expense and to meet requirements of ground workpiece optimization algorithm using E.S.(Evolutionary Strategy) is proposed. The proposed algorithm has been employed to find the optimal grinding and dressing condition using the grinding process models and nonlinear grinding constraints. The optimized results also presents the guide line of grinding process. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through the experimental results.
In the present study, optimal heat supply algorithm which minimize the heat loss through the distribution pipe line in group energy apartment was developed. Variation of heating load of group energy apartment building in accord with the outdoor air temperature was predicted by the heating load-outdoor temperature correlation. Supply water temperature and mass flow rate were controlled to minimize the heat loss through distribution pipe line. District heating apartment building located in Hwaseong city, which has 1,473 households, was selected as the object building for testing the present heat supply a1gorithm. Compared to the previous heat supply system, 10.4% heat loss reduction can be accomplished by employing the present method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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