To control the stochastic vibration of a vibration-sensitive instrument supported on a beam, the beam is designed as a sandwich structure with magneto-rheological visco-elastomer (MRVE) core. The MRVE has dynamic properties such as stiffness and damping adjustable by applied magnetic fields. To achieve better vibration control effectiveness, the optimal bounded parametric control for the MRVE sandwich beam with supported mass under stochastic and deterministic support motion excitations is proposed, and the stochastic and shock vibration suppression capability of the optimally controlled beam with multi-mode coupling is studied. The dynamic behavior of MRVE core is described by the visco-elastic Kelvin-Voigt model with a controllable parameter dependent on applied magnetic fields, and the parameter is considered as an active bounded control. The partial differential equations for horizontal and vertical coupling motions of the sandwich beam are obtained and converted into the multi-mode coupling vibration equations with the bounded nonlinear parametric control according to the Galerkin method. The vibration equations and corresponding performance index construct the optimal bounded parametric control problem. Then the dynamical programming equation for the control problem is derived based on the dynamical programming principle. The optimal bounded parametric control law is obtained by solving the programming equation with the bounded control constraint. The controlled vibration responses of the MRVE sandwich beam under stochastic and shock excitations are obtained by substituting the optimal bounded control into the vibration equations and solving them. The further remarkable vibration suppression capability of the optimal bounded control compared with the passive control and the influence of the control parameters on the stochastic vibration suppression effectiveness are illustrated with numerical results. The proposed optimal bounded parametric control strategy is applicable to smart visco-elastic composite structures under deterministic and stochastic excitations for improving vibration control effectiveness.
A method to determine an optimal temperature trajectory that guarantees polymer products having controlled molecular weight distribution and desired values of molecular weight is presented. The coordinate transformation method and the optimal control theory are applied to a batch PMMA polymerization system to calculate the optimal temperature trajectory. Coordinate transformation method converts the original fixed-end-point, free-end-time problem to a free-end-point, fixed-end-time problem. The idea is that by making the reactor temperature track the optimal temperature trajectory one may be able to produce polymer products having the prespecified physical property in a minimum time. The on-line control experiments with the PID control algorithm have been conducted to establish the validity of the scheme proposed in this study. The experimental results show that prespecified polymer product could be obtained with tracking the calculated optimal temperature trajectory.
Most of the control problem is for the redundant manipulators use the pseudo-inverse control, thit is, the redundancy is resolved by the pseudo-inverse of the Jacobian matrix and then the controller is designed based on this resolution. However, this pseudo-inverse control has some problems when the redundant robot repeats the cyclic tasks. This is because the pseudo-inverse resolution is a local solution that generates the different configurations of the robot arm for the same hand position. Therefore it is necessary to find the global solution that maintains the optimal configuration of the robot for the repetitive tasks. In this paper, we want to propose a redundancy resolution method by the optimal theory that uses the calculus of variation. The problem formulations are : first to convert the optimal resolution problem to an optimal control problem and then to resolve the redundancy using the necessary conditions of optimal control.
This paper deals with an optimal control on semilinear stochastic functional differential equations with Poisson jumps in a Hilbert space. The existence of an optimal control is derived by the solution of proposed system which satisfies weakly sequentially compactness. Also the stochastic maximum principle for the optimal control is established by using spike variation technique of optimal control with a convex control domain in Hilbert space. Finally, an application of retarded type stochastic Burgers equation is given to illustrate the theory.
Song, Jae-Yeob;Ahn, Byung-Cheon;Joo, Yong-Duk;Kim, Jin
Proceedings of the SAREK Conference
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2008.06a
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pp.60-65
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2008
The near-optimal control algorithm for central cooling and heating system has been developed for minimizing energy consumption while maintaining the comfort of indoor thermal environment in terms of the environmental variables such as time varying indoor load and outdoor temperatures. The optimal set-points of control parameters with near-optimal control are supply air and chilled or hot water temperatures. The near optimal control algorithm has been implemented by using LabVIEW program in order to analyze energy performance for central cooling and heating control system.
Ahn, Byung-Cheon;Song, Jae-Yeob;Joo, Yong-Duk;Kim, Jin
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.20
no.7
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pp.470-477
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2008
The near-optimal control algorithm for central cooling system has been developed for minimizing energy consumption while maintaining the comfort of indoor thermal environment in terms of the environmental variables such as time varying indoor cooling load and outdoor temperatures. The optimal set-points of control parameters with near-optimal control are supply air and chilled water temperatures. The near optimal control algorithm has been implemented by using LabVIEW program in order to analyze energy performance for central cooling control system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.6
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pp.359-365
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2005
This paper presents an reduced-order near-optimal controller for the congestion control of Available Bit Rate (ABR) service in Asynchronous Transfer Mode (ATM) networks. We introduce the model, of a class of ABR traffic, that can be controlled using a Explicit Rate feedback for congestion control in ATM networks. Since there are great computational complexities in the class of optimal control problem for the ABR model, the near-optimal controller via reduced-order technique is applied to this model. It is implemented by the help of weakly coupling and singular perturbation theory, and we use bilinear transformation because of its computational convenience. Since the bilinear transformation can convert discrete Riccati equation into continuous Riccati equation, the design problems of optimal congestion control can be reduced. Using weakly coupling and singular perturbation theory, the computation time of Riccati equations can be saved, moreover the real-time congestion control for ATM networks can be possible.
The paper presents a generalized optimal active control algorithm for earthquake-resistant structures. The study included the weighting matrix configuration, stability, and time-delays for achieving control effectiveness and optimum solution. The sensitivity of various time-delays in the optimal solution is investigated for which the stability regions are determined. A simplified method for reducing the influence of time-delay on dynamic response is proposed. Numerical examples illustrate that the proposed optimal control algorithm is advantageous over others currently in vogue. Its feedback control law is independent of the time increment, and its weighting matrix can be flexibly selected and adjusted at any time during the operation of the control system. The examples also show that the weighting matrix based on pole placement approach is superior to other weighting matrix configurations for its self-adjustable control effectiveness. Using the time-delay correction method can significantly reduce the influence of time-delays on both structural response and required control force.
When a manipulator makes contact with an object having position uncertainty, performance measures vary considerably with the control law. To achieve the optimal solution for this problem, an unique objective function that weights time and impact force is suggested and is solved with the help of variational calculus. The resulting optimal velocity profile is then modified to define a sliding mode for the impact and force control. The sliding mode control technique is used to achieve the desired performance. Sets of experiments are performed, which show superior performance compared to any existing controller.
In this paper constant-level luffing and time optimal control of a JIB crane is investigated. The crane is assumed to have only the derricking motion. the analysis of plance kinematics provides the relationship between the boom angle and the main hosit motor angle for constant-level luffing. The dynamic equations for the crane are very nonlimear, and therefore they are linearized for the application of the linear control theory. The time optimal control in the perspective of no-sway at the end of boom stroke is investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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