This work is concerned with the development of digital contouring controller for multi-axial servosystems. Digital optimal contouring controller is proposed to coordinate each of the controllers of multiple feed drives and specifically improve the contouring performance. The optimal control formation includes the contour error explicitly in the performance index to be minimized. The contouring control is exercised for straight line and circular contours. Substantial improvement in contouring performance is obtained for a range of contouring conditions. Both steady state and transient error measures have been considered. The simulation study presented has established the potential of the proposed controller to improve contouring performance.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제10권1호
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pp.51-64
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1986
Recently, being due to development of a small microprocessor, microprocessor have found increasing application as a digital controller in the control system. In this paper, authors analyze theoretically the continuous PID controller of a position control system with servomotor, and program the microprocessor as digital PID controller by an assembly language, and search the optimal parameters of the digital PID controller which make the smallest integral square error criterion for a performance criterion, and take experiment the indicial responses with optimal parameter. The results are following. 1) PD- behavior controller was better than P-behavior controller. 2) The smaller the smapling times of P-behavior controller and PD-behavior controller were, the better the indicial responses of the discrete system were. 3) Using a small microprocessor could replace the traditional continuous PID controller for good control.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제6권2호
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pp.42-50
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1982
The controller, generally, is to be designed to optimize the system in somesence subject to some constraints. In this paper the method to determine the optimal parameters of the PI controller in the unity feed back control system is proposed. Here the sence of the optimal is to minimize the integral of the squared error under the constraints that the maximum absolute value of control input, maximum overshoot, rise time, etc., should be smaller than the pre-given values. In the analysis the traditional method and the state variable method are combined in order to reduce the computational procedures required in the design of PI controller. Therefore, the procedure proposed in the paper is usefully applicable to the controller system with a general second-order plant. Finally, the indicial response curves generated at the optimal state are compared with those of non-optimal state and the effectiveness of this method is assertained.
In this paper, the optimal tuning of a cross-coupled controller linked with the feedforward controller is studied to reduce contouring and tracking errors of a bi-axial servomechanisms by using the previously developed integrated tuning method. The CCC system for an arbitrary curve, which is combined with the feedforward controller, is formulated by a state-space based on a series of linear motion trajectories. An optimal tuning problem is formulated as a nonlinear constrained optimization problem including relevant controller parameters of the servo. To verify the effectiveness of the proposed optimal tuning procedure, linear and circular motion experiments are performed on the xy-table. Experimental results confirm that both tracking and contouring errors are significantly reduced by applying the proposed control and tuning system.
Jang Sung-Ik;Shin Myong-Chul;Yoon Chang-Dae;Campbell Ryan C.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제1권1호
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pp.8-15
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2006
Since the power swing depends on the operating time of the relay, the swing's magnitude can be reduced by an autoreclosure relaying system with an optimal reclosing algorithm. This paper proposes a method for stability improvement using optimal reclosure relaying. An optimal reclosure algorithm is applied to identify both temporary and permanent faults, and to predict system stability by applying WAM and high speed communication technology. It provides optimal control by predicting and determining the degree of stability, considering the real time transient stability using EEEAC. For temporary faults, the algorithm determines the system's stability and either recloses optimally for stable systems, or inserts series capacitance before optimal reclosure for unstable systems. It also applies an optimal reclosure algorithm to minimize shock and damage to the power system when reclosure fails due to permanent faults.
Seismic response control method of the bridge structures with semi-active control device, i.e., magneto-rheological (MR) damper, is studied in this paper. Design of various kinds of clipped optimal controller and fuzzy controller are suggested as a semi-active control algorithm. For determining the control force of MR damper, clipped optimal control method adopts bi-state approach, but the fuzzy control method continuously quantifies input currents through fuzzy inference mechanism to finely modulate the damper force. To investigate the performances of the suggested control techniques, numerical simulations of a multi-span continuous bridge system subjected to various earthquakes are performed, and their performances are compared with each other. From the comparison of results, it is shown that the fuzzy control system can provide well-balanced control force between girder and pier in the view point of structural safety and stability and be quite effective in reducing both girder and pier displacements over the existing control method.
A model predictive control method is applied to design an automatic controller for thermal power control in a reactor core. The basic concept of the model predictive control is to solve an optimization problem for a finite future at current time and to implement as the current control input only the first optimal control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, the second optimal control input is not implemented and the procedure to solve the optimization problem is then repeated. The objectives of the proposed model predictive controller are to minimize the difference between the output and the desired output and the variation of the control rod position. The nonlinear PWR plant model (a nonlinear point kinetics equation with six delayed neutron groups and the lumped thermal-hydraulic balance equations) is used to verify the proposed controller of reactor power. And a controller design model used for designing the model predictive controller is obtained by applying a parameter estimation algorithm at an initial stage. From results of numerical simulation to check the controllability of the proposed controller at the $5\%/min$ ramp increase or decrease of a desired load and its $10\%$ step increase or decrease which are design requirements, the performances of this controller are proved to be excellent.
Fuel economy is an important factor in a vehicle owing to recent energy supply and environmental problems. This paper deals with fuel cell hybrid vehicles (FCHVs) and introduces a fuel economy evaluation method. The fuel economy of an FCHV depends on its power management strategy. Two rule-based power management strategies are applied to this paper and their fuel economy is evaluated based on the optimal control theory. The concept of the optimal line is also applied to this paper, which is used to compare the fuel consumption of a power management strategy to the optimal result. The two rule-based strategies are also compared to each other.
The applications of active control is being more popular nowadays. Several control algorithms have been developed to determine optimum control force. In this paper, a Chaotic Particle Swarm Optimization (CPSO) technique, based on Logistic map, is used to compute the optimum control force of active tendon system. A chaotic exploration is used to search the solution space for optimum control force. The response control of Multi-Degree of Freedom (MDOF) shear buildings, equipped with active tendons, is introduced as an optimization problem, based on Instantaneous Optimal Active Control algorithm. Three MDOFs are simulated in this paper. Two examples out of three, which have been previously controlled using Lattice type Probabilistic Neural Network (LPNN) and Block Pulse Functions (BPFs), are taken from prior works in order to compare the efficiency of the current method. In the present study, a maximum allowable value of control force is added to the original problem. Later, a twenty-story shear building, as the third and more realistic example, is considered and controlled. Besides, the required Central Processing Unit (CPU) time of CPSO control algorithm is investigated. Although the CPU time of LPNN and BPFs methods of prior works is not available, the results show that a full state measurement is necessary, especially when there are more than three control devices. The results show that CPSO algorithm has a good performance, especially in the presence of the cut-off limit of tendon force; therefore, can widely be used in the field of optimum active control of actual buildings.
Lipase-catalyzed esterification of n-butyl oleate was carried out in n-hexane as a model reaction. The optimal activity of Candida rugosa lipase was shown in a water activity ($a_w$) range of 0.52 to 0.65 at $30^{\circ}C$. The water produced from the esterification was removed by a tubular type pervaporation system. The rate of ester formed from the enzymatic esterification was allowed to be the same as the rate of water removal by maintaining an optimal $a_w$ of the reaction system using an on-off dewatering control device. The reaction rate and yield with a$a_w$ control were increased two folds higher than the respective values for the uncontrolled reaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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