본 논문에서는 금후 널리 사용되리라고 예상되는 장대 유연한 해양구조계의 동적 응답에 대한 능동제어를 다루었다. 제어기법으로는 optimal, adaptive 제어와 우주구조물의 진동제어에 사용되는 LAC/HAC 제어를 도입하여 simulation과 모형실험을 수행하였다. 기존의 발표된 최적제어 실험결과는 만족스럽지 못하여 다시 수행할 필요성이 있었다. 그 결과, 해양구조계의 위치 및 탄성변형이 타당한 제어력 범위내에서 제어가 되어 본 연구에서 제안한 제어시스템의 유효성이 입증되었다. 또한 제어기법간의 비교를 통하여 장대 유연한 해양구조계에 대한 최적의 제어기법에 대하여 조사를 하였는데, 초기 시스템 파라미터의 추정에 오차가 있는 경우 적응제어 알고리즘의 장점을 확인할 수가 있었다.
The purpose of this study is to provide the new method for selection of a close to optimal scalar control of linear time-periodic system. The case of scalar control is considered, the gain matrix being assumed to be at worst periodic with the system period T. The form of gain matrix may have various kinds but must have same period, for example, one of each element being represented by Fourier series. As the optimal gain matrix I consider the matrix ensuring the minimum value of the larger real part of the Poincare exponents of the system. Finally we present a pole placement algorithm to make the given system be stable. It is possible to determine the stability of the given periodic system without get the analytic solution. The application of the method does not require the construction of the Floquet solution. At present state of determination of the gain matrix for this case will be done only by systematic numerical search procedures.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제4A권2호
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pp.73-78
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2004
This paper proposes a framework for determining the minimum load shedding for restoring solvability. The framework includes a continuation power flow (CPF) and an optimal power flow (OPF). The CPF parameterizes a specified outage from a set of multiple contingencies causing unsolvable cases, and it traces the path of solutions with respect to the parameter variation. At the nose point of the path, sensitivity analysis is performed in order to achieve the most effective control location for load shedding. Using the control location information, the OPF for locating the minimum load shedding is executed in order to restore power flow solvability. It is highlighted that the framework systematically determines control locations and the proper amount of load shedding. In a numerical simulation, an illustrative example of the proposed framework is shown by applying it to the New England 39 bus system.
This paper proposes a new algorithm for determining an optimal control input for production systems. In many production systems, completion time should be planned within the due dates by taking into account precedence constraints and processing times. To solve this problem, the max-plus algebra is an effective approach. The max-plus algebra is an algebraic system in which the max operation is addition and the plus operation is multiplication, and similar operation rules to conventional algebra are followed. Utilizing the max-plus algebra, constraints of the system are expressed in an analogous way to the state-space description in modern control theory. Nevertheless, the formulation of a system is currently performed manually, which is very inefficient when applied to practical systems. Hence, in this paper, we propose a new algorithm for deriving a state-space description and determining an optimal control input with several constraint matrices and parameter vectors. Furthermore, the effectiveness of this proposed algorithm is verified through execution examples.
In this paper, we propose a time-varying proportional navigation guidance law that determines the proportional navigation gain in real-time according to the operating situation. When intercepting a target, an unidentified evasion strategy causes a loss of optimality. To compensate for this problem, proper proportional navigation gain is derived at every time step by solving an optimal control problem with the inferred evader's strategy. Recently, deep reinforcement learning algorithms are introduced to deal with complex optimal control problem efficiently. We adapt the actor-critic method to build a proportional navigation gain network and the network is trained by the Proximal Policy Optimization(PPO) algorithm to learn an evasion strategy of the target. Numerical experiments show the effectiveness and optimality of the proposed method.
Owing to limited energy in wireless devices power saving is very critical to prolong the lifetime of the networks. In this regard, we designed a cross-layer optimization mechanism based on power control in which source node broadcasts a Route Request Packet (RREQ) containing information such as node id, image size, end to end bit error rate (BER) and residual battery energy to its neighbor nodes to initiate a multimedia session. Each intermediate node appends its remaining battery energy, link gain, node id and average noise power to the RREQ packet. Upon receiving the RREQ packets, the sink node finds node disjoint paths and calculates the optimal power vectors for each disjoint path using cross layer optimization algorithm. Sink based cross-layer maximal minimal residual energy (MMRE) algorithm finds the number of image packets that can be sent on each path and sends the Route Reply Packet (RREP) to the source on each disjoint path which contains the information such as optimal power vector, remaining battery energy vector and number of packets that can be sent on the path by the source. Simulation results indicate that considerable energy saving can be accomplished with the proposed cross layer power control algorithm.
In this study, we conducted a vibration fatigue analysis of the lower control arm in a vehicle suspension system. The vehicle was driven during the tests so that the dynamic effects could be taken into account. The dynamic load of the frequency domain was superimposed on the frequency response analysis. We performed a virtual proving ground test using multi-body dynamics, along with a finite element analysis and fatigue life predictions. Shape optimization was also considered using the design of the experimental approach, and a response surface analysis was performed to improve the durability performance of the lower control arm. We identified the elements that had the most influence on the optimal shape of the finite element model and analyzed the sensitivity of those elements. Then the optimal points that minimized the amount of damage to the areas of interest were determined through a response surface analysis. The results suggested that the fatigue life of the model increased as its mass was not increased excessively, and demonstrated that these design procedures yielded an appropriate optimized lower control arm model.
This paper proposes a mixed $H_2/H_{\infty}$ optimal PID controller with a genetic algorithm based on the dynamic model of a brushless direct current (BLDC) motor and applies it to speed control. In the dynamic model of the BLDC motor with perturbation, the proposed controller guarantees arobust and optimal tracking performance to the desired speed of the BLDC motor. A genetic algorithm was used to obtain parameters for the PID controller that satisfy the mixed $H_2/H_{\infty}$ constraint. To implement the proposed controller, a control system based on PIC18F4431 was developed. Numerical and experimental results are shown to prove that the performance of the proposed controller was better than that of the optimal PID controller.
The demand of large capacity in coming cellular systems makes inevitable the deployment of small cells, rendering more frequent handoff occurrences of calls than in the conventional system. The key issue is then how effectively to reduce the chance of unsuccessful handoffs, since the handoff failure is less desirable than that of a new call attempt. In this study, we consider the control policies which give priority to handoff calls by limiting channel assignment for the originating new calls, and allow queueing the new calls which are rejected at their first attempts. On this system. we propose the problem of finding an optimal call control strategy which optimizes the objective function value, while satisfying the requirements on the handoff/new call blocking probabilities and the new call delay. The objective function takes the most general form to include such well-known performance measures as the weighted average carried traffic and the handoff call blocking probability. The problem is formulated into two different linear programming (LP) models. One is based on the direct employment of steady state equations, and the other uses the theory of semi-Markov decision process. Two LP formulations are competitive each other, having its own strength in the numbers of variables and constraints. Extensive experiments are also conducted to show which call control strategy is optimal under various system environments having different objective functions and traffic patterns.
LQ actuator selection problem for multi-input system discussed in this paper is to determine optimal actuator out of many actuators and input sequences so as to minimize the quadratic control performance. The solution of this problem depends on initial values and has a combinatorial property, so it is extremely difficult to get an optimal solution. For this difficulty, we proposed the concept of comparability of actuators and showed the uniqueness of the solution[1] . Further, to get general optimal solution for LQ problem with actuator selection strategies, we derived the equivalent condition for the comparability of actuator in single-input system . In this paper we extend this result to the case of multi-input system. The derived sufficient condition is applicable in the case of positive semi-definite comparability matrices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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