In this study, computational demonstrations for the flutter suppression are presented for the 3-DOF airfoil system with oscillating flap. Advanced computational methods such as computational fluid dynamics (CFD) and computational structural dynamics (CSD) are used and a simultaneous coupling method has been developed to accurately conduct flutter analyses. In addition, optimal control theory is integrated into the CFD based flutter analysis method to construct the coupled aeroservoelastic analysis system for the airfoil with oscillating flap. For a well-defined typical section model, fundamental unsteady aerodynamics and flutter characteristics are investigated. Finally, to show the effectiveness of flutter control the physical aeroelastic responses are directly compared between the open loop and the closed loop systems.
The Inverted Pendulum has been one of most popular nonlinear dynamic systems for the exploration of control techniques. This paper presents a new linear optimal control techniques and nonlinear neural network learning methods. The multiayered neural networks are used to add nonlinear effects on the linear optimal regulator(LQR). The new regulator can compensate nonlinear system uncertainties that are not considered in the LQR design, and can tolerated a wider range of uncertainties than the LQR alone. The new regulator has two neural networks for modeling and control. The neural network for modeling is used to obtain a more accurate model than the given mathematical equations. The neural network for control is used to overcome deficiencies by adding corrections to the linear coefficients of the LQR and by adding nonlinear effects on the LQR. Computer simulations are performed to show the applicability and a more robust regulator than the LQR alone.
This paper presents a systematic approach which determines the optimal period to minimize performance measure subject to the schedulability constraints of a real-time control system by formulating the scheduling problem as an optimal problem. The performance measure is derived from the summation of end-to-end response times of processed I/Os scheduled by the static cyclic method. The schedulability constraint is specified in terms of allowable resource utilization. At first, a uniprocessor case is considered and then it is extended to a distributed system connected through a communication link, local-inter network, UN. This approach is applied to the design of an automotive body control system in order to validate the feasibility through a real example. By using the approach, a set of optimal periods can easily be obtained without complex and advanced methods such as branch and bound (B&B) or simulated annealing.
The application of pontryagin's Maximum Principle to the optimal control eventually leads to the problem of solving the two point boundary value problem. Most of problems have been related to their own special factors, therfore it is very hard to recommend the best method of deriving their optimal solution among various methods, such as iterative Runge Kutta, analog computer, gradient method, finite difference and successive approximation by piece-wise linearization. The gradient method has been applied to the optimal control of two point boundary value problem in the power systems. The most important thing is to set up some objective function of which the initial value is the function of terminal point. The next procedure is to find out any global minimum value from the objective function which is approaching the zero by means of gradient projection. The algorithm required for this approach in the relevant differential equations by use of the Runge Kutta Method for the computation has been established. The usefulness of this approach is also verified by solving some examples in the paper.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제14권2호
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pp.125-140
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2010
This paper develops a least-squares approach to the solution of the optimal control problem for the Navier-Stokes equations. We recast the optimality system as a first-order system by introducing velocity-flux variables and associated curl and trace equations. We show that a least-squares principle based on $L^2$ norms applied to this system yields optimal discretization error estimates in the $H^1$ norm in each variable.
In this study, we analyze the existing heating and cooling operation method for an office-type complex building with a central heating and cooling system, and examine the effects of applying various EMS that can be applied according to the load size to save energy in the building. For this purpose, simulation analysis was performed. As a control method, reset control of chilled water, hot water, cooling water and supply air temperatures, optimal start/stop of heat source, and number of heat source control were applied according to the load size, and energy consumption was analyzed accordingly. In addition, when all of these control methods were applied, the overlapping energy saving effect was finally confirmed. As a result, it was possible to confirm the energy saving effect when EMS for reset control and heat source control were applied compared to the existing control method of the heating and cooling system, and the effect for the case of using all these control methods in combination was also confirmed.
Torque control methods of wind turbine are mainly classified into two methods: torque-mode and speed-mode methods. The traditional torque-mode method, in which generator torque proportional to square of generator speed is determined, has been chosen in many wind turbines but its response is slower as they are larger in multi-MW size. Torque control methods based on both speed-mode and torque-mode can be used to make response of wind turbine faster. In this paper, two torque control methods based on the traditional torque-mode method are applied to a 2.75 MW wind turbine. It is shown through some simulation results for real turbulence wind speeds that torque control method based on torque-mode has the merit of reducing fluctuations of generated power than PI controller based on speed-mode.
The renewable energy system and the real-time pricing can provide the significant economic advantage for end-user of residential house. However, according to recent studies, high initial cost of renewable energy system such as photovoltaic (PV) system and lack of suitable load control methods adjusting electric power consumption in response to time-varying price are regarded as the major obstruction for introduction of renewable energy system and real-time pricing in residental household. In this paper, we propose automated optimal load control strategy which aim to achieve not only minimizing the electricity cost but also the increase in the utilization rates of PV generation power of residential PV house in real-time pricing environment. Simulation results show that our proposed optimal load control strategy leads to significant reduction in the electricity costs and increase in the utilization rates of power generated by PV system in comparison with the conventional PV house. Therefore, the proposed optimal load control strategy can provide more economic benefit to end-user.
A robust control design procedure for a nuclear reactor has been developed and experimentally validated on the Penn State TRIGA research reactor. The utilization of the robust controller as a component of an autonomous control system is also demonstrated. Two methods of specifying a low order (fourth-order) nominal-plant model for a robust control design were evaluated: 1) by approximation based on the 'physics' of the process and 2) by an optimal Hankel approximation of a higher order plant model. The uncertainty between the nominal plant models and the higher order plant model is supplied as a specification to the ,u-synthesis robust control design procedure. Two methods of quantifying uncertainty were evaluated: 1) a combination of additive and multiplicative uncertainty and 2) multiplicative uncertainty alone. The conclusions are that the optimal Hankel approximation and a combination of additive and multiplicative uncertainty are the best approach to design robust control for this application. The results from nonlinear simulation testing and the physical experiments are consistent and thus help to confirm the correctness of the robust control design procedures and conclusions.
Excessive vibration in flexible structures is a problem encountered in many different fields, causing fatigue of structural components. Passive techniques, though sometimes limited in their capabilities, have been used in the past to attenuate vibrations. Recently active techniques have been developed to enhance vibration control performance beyond that provided by their passive counterparts. Most often, the focus of active control methods has been to suppress structure displacements. In cases where vibration results in structure failures, displacement suppression may not be the best choice of control approaches (it can, in fact, increase dynamic loads which would be even more harmful to supports) . This paper presents two optimal control methods for attenuating steady state vibrations in flexible structures. One method minimizes shaft displacements while another minimizes dynamic reaction forces. The two methods are applied to a model of a typical flexible structure system and their results are compared. It is found that displacement minimization can increase loads, while load minimization decreases loads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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