Global state space's optimal policy is used for offline controller in the form of table by using Dynamic Programming. If an optimal policy table has a large amount of control data, it is difficult to use the system in a low capacity system. To resolve these problem, controller using the compressed optimal policy table is proposed in this paper. A DCT is used for compression method and the cosine function is used as a basis. The size of cosine function decreased as the frequency increased. In other words, an essential information which is used for restoration is concentrated in the low frequency band and a value of small size that belong to a high frequency band could be discarded by quantization because high frequency's information doesn't have a big effect on restoration. Therefore, memory could be largely reduced by removing the information. The compressed output is stored in memory of embedded system in offline and optimal control input which correspond to state of plant is computed by interpolation with Inverse DCT in online. To verify the performance of the proposed controller, computer simulation was accomplished with a one link inverted pendulum.
Considerable achievements in developing structural regulators as an important method for vibration control have been made over the last few decades. The use of large quantities of cables in traditional wired control systems to connect sensors, controllers, and actuators makes the structural regulators complicated and expensive. A wireless decentralized control experimental platform based on Wi-Fi unit is designed and implemented in this study. Centralized and decentralized control strategies as sample controllers are employed in this control system. An optimal control algorithm based on Kalman estimator is embedded in the dSPACE controller and the DSP controller. To examine the performance of this control scheme, a three-story steel structure is developed with active mass dampers installed on each floor as the wireless communication platform. Experimental results show that the wireless decentralized control exhibits good control performance and has various potential applications in industrial control systems. The proposed experimental system may become a benchmark platform for the validation of the corresponding wireless control algorithm.
This study proposes a comprehensive mathematical model that includes coil-system circuit and loss models for power converters in wireless power transfer (WPT) systems. The proposed model helps in understanding the performance of WPT systems in terms of coil-to-coil efficiency, overall efficiency, and output power capacity and facilitates system performance optimization. Three methods to achieve constant output power for variable-load systems are presented based on system performance analysis. An optimal method can be selected for a specific WPT system by comparing the efficiencies of the three methods calculated with the proposed model. A two-coil 1 kW WPT system is built to verify the proposed mathematical model and constant output power control methods. Experimental results show that when the load resistance varies between 5 and $25{\Omega}$, the system output power can be maintained at 1 kW with a maximum error of 6.75% and an average error of 4%. Coil-to-coil and overall efficiencies can be maintained at above 90% and 85%, respectively, with the selected optimal control method.
This paper presents a method of finding the optimal operating point minimizing a given objective function with 3 phase power flow equations and operational constraints, called 3 phase optimal power flow. 3 phase optimal power flow can provide operation and control strategies for the distribution systems with distributed generation assets, which might be frequently in unbalanced conditions assuming that high penetration rate of renewable energy sources in the systems. As the solution technique, this paper adopts a standard particle swarm optimization (PSO).
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1999.03b
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pp.195-198
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1999
For the thixoforming process beside an existing solidus-liquidus interval, the reheating conditions to obtain the globular microstructure are very important. It relies on the control of globular microstructure of semi-solid alloys that contain non-dendritic particles. To obtain the globular microstructure in cross section of billet, the optimal design of the induction coil is necessary. Therefore, in this paper the optimal coil design to minimize electromagnetic end effect will be proposed. The results of coil design were also applied to the reheating process to obtain a fine globular microstructure. Finally, reheating data base of aluminum alloys for thixoforming and FEM model for induction heating based on the optimal coil design have been proposed.
To increase the efficiency of a wind energy conversion system (WECS), the maximum power point tracking (MPPT) algorithm is usually employed. This paper proposes an optimal MPPT algorithm which tracks a sudden wind speed change condition fast. The proposed method can be implemented without the prior information on the wind turbine parameters, generator parameters, air density or wind speed. By investigating the directions of changes of the mechanical output power in wind turbine and rotor speed of the generator, the proposed MPPT algorithm is able to determine an optimal speed to achieve the maximum power point. Then, this optimal speed is set to the reference of the speed control loop. As a result, the proposed MPPT algorithm forces the system to operate at the maximum power point by using a three-phase converter. The simulation results based on the PSIM are given to prove the effectiveness of the proposed method.
This study investigates the flow efficiency and temperature based on flow path shape. Five models are designed to the no flow path, one flow path, two flow path, three flow path, add inlet flow path and add interior space gradient. Results show that two flow model(add inlet flow path and add interior space gradient), It was confirmed that model(add inlet flow path) is the optimal shape for coolant heat transfer, and model(add interior space gradient) is the optimal shape for coolant flow, demonstrates optimal design among the five models. The results of this study can be utilized to efficiently control the coolant flow through various types of flow paths.
Fuzzy logic, neural network, fuzzy-neural network play an important as the key technology of linguistic modeling for intelligent control and decision making in complex systems. The fuzzy-neural network (FNN) learning represents one of the most effective algorithms to build such linguistic models. This paper proposes particle swarm optimization algorithm based optimal learning fuzzy-neural network (PSOA-FNN). The proposed learning scheme is the fuzzy-neural network structure which can handle linguistic knowledge as tuning membership function of fuzzy logic by particle swarm optimization algorithm. The learning algorithm of the PSOA-FNN is composed of two phases. The first phase is to find the initial membership functions of the fuzzy neural network model. In the second phase, particle swarm optimization algorithm is used for tuning of membership functions of the proposed model.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.1
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pp.90-98
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2015
In this paper, an advanced teaching-learning based optimization(TLBO) method for the magnetic levitation controller of Maglev transportation system is proposed to optimize the control performances. An attraction-type levitation system is intrinsically unstable and requires a delicate control. It is difficult to completely satisfy the desired performance through the methods using conventional methods and intelligent optimizations. In the paper, we use TLBO and clonal selection algorithm to choose the optimal control parameters for the magnetic levitation controller. To verify the proposed algorithm, we compare control performances of the proposed method with the genetic algorithm and the particle swarm optimization. The simulation results show that the proposed method is more effective than conventional methods.
An approach to enhance dimensional accuracy of the grinding process has been presented, and grinding of a glass material with a metal-bonded diamond wheel has been studied. In this study, a grinding tool is suspended flexibly and controlled by an electromagnetic actuator. During grinding, profile error of a ground surface is indirectly measured and fed back to a control system. A model of grinding error has been suggested on which the indirect measurement has been based. An optimal PID control is adopted and effectiveness of the in-process feedback control has been verified experimentally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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