Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.22
no.2
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pp.428-436
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1998
A TCS slip control system improves acceleration capability and steerability on slippery roads through engine torgue and/or brake torque control. This research mainly deals with the engine control algorithm via the adjustment of the engine throttle angle. The following new control strategy is proposed and investigated ; the TCS slip controller whose input is the difference between the desired driving wheel speed corresponding to the optimum slip ratio and the actual speed yields the target engine torque and then estimates the throttle angle based on the engine performance curve. Various simulation and hardware-in-the-loop simulation have been carried out. The results show the proposed strategy may compensate for the inherent nonlinearity between variation of the throttle angle and variation of the engine torque and produce better performance than the previous strategies without the engine map, especially in the high speed region.
This study proposes a two-layer hierarchical control system that integrates active front wheel steering and four wheel braking torque control to improve vehicle handling performance and stability. The first layer is a robust model matching controller (R-MMC) based on linear matrix inequalities (LMIs), which optimizes an active front steering angle compensation and a desired yaw moment control, and calculates reference wheel slip for the target wheel according to the desired yaw moment. The second layer is a moving sliding mode controller (MSMC) that can track the reference wheel slip in a predetermined time by commanding proper braking torque on the target wheel to achieve the desired yaw moment. Since vehicle sideslip angle measurement is difficult to achieve in practice, a sliding mode observer (SMO) that requires only vehicle yaw rate as the measured input is also developed in this study. The performance and robustness of the SMO and the integrated control system are demonstrated through comprehensive computer simulations. Simulation results reveal the satisfactory tracking ability of the SMO, and the superior improved vehicle handling performance, stability and robustness of the integrated control vehicle.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.4
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pp.525-533
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1998
A conventional contact type brake system which uses a hydraulic system has mny Problems such as time delay response due to pressure build-up, brake pad wear due to contact movement, bulky size, and low braking performance in high speed region. As vehicle speed increases, a more powerful brake system is required to ensure vehicle safety and reliability. In this work, a contactless brake system of an eddy current type is proposed to overcome problems. Optimal torque control which minimizes a braking distance is investigated with a scaled-down model of an eddy current type brake. It is possible to realize optimal torque control when a maximum friction coefficient (or desired slip ratio) corresponding to road condition is maintained. Braking force analysis for a scaled-down model is done theoretically and experimentally compensated. To accomplish optimal torque control of an eddy current type brake system, a sliding mode control technique which is, one of the robust nonlinear control technique is developed. Robustness of the sliding mode controller is verified by investigating the braking performance when friction coefficient is varied. Simulation and experimental results will be presented to show that it has superior performance compared to the conventional method.
This paper is a technical review of the research and development results of the Korea Nuclear Instrumentation and Control System (KNICS) project and Nu-Tech 2012 program. In these projects man-machine interface system architecture, two digital platforms, and several control and protection systems were developed. One platform is a Programmable Logic Controller (PLC) for a digital safety system and another platform is a Distributed Control System (DCS) for a non-safety control system. With the safety-grade platform PLC, a reactor protection system, an engineered safety feature-component control system, and reactor core protection system were developed. A power control system was developed based on the DCS. A logic alarm cause tracking system was developed as a man-machine interface for APR1400. Also, Integrated Performance Validation Facility (IPVF) was developed for the evaluation of the function and performance of developed I&C systems. The safety-grade platform PLC and the digital safety system obtained approval for the topical report from the Korean regulatory body in February of 2009. A utility and vendor company will determine the suitability of the KNICS and Nu- Tech 2012 products to apply them to the planned nuclear power plants.
Boulghasoul, Z.;El Bahir, L.;Elbacha, A.;Elwarraki, E.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.9
no.3
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pp.908-925
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2014
Induction Motor (IM) has several desirable features for high performance adjustablespeed operation. This paper presents the design of a robust controller for vector control induction motor drive performances improvement. Proposed predictive speed controller, which is aimed to guarantee the stability of the closed loop, is based on the Poisson-Laguerre (PL) models for the association vector control drive and the induction motor; without necessity of any mechanical parameter, and requires only two control parameters to ensure implicitly the integrator effect on the steady state error, load torque disturbances rejection and anti-windup effect. In order to improve robustness, insensitivity against external disturbances and preserve desired performance, adaptive control is added with the aim to ensure an online identification of controller parameters through an online PL models identification. The proposed control is compared with the conventional approach using PI controller. Simulation with MATLAB/SIMULINK software and experimental results for a 1kW induction motor using a dSPACE system with DS1104 controller board are carried out to show the improvement performance.
In this paper, a drive system of induction motor with high performance is realized on the viewpoint of the design and experiment, using the DSP (TMS320F240). The speed controller for induction motor drive system is designed on the basis of a neuro-fuzzy network. The neuro-fuzzy controller acts as a feed-forward controller that provides the right control input for the plant and accomplishes error back-propagation algorithm through the network. The proposed network is used to achieve the high speedy calculation of the space vector PWM (Pulse Width Modulation) and to build the neuro-fuzzy control algorithm, for the real-time control. The proposed neuro-fuzzy algorithm on the basis of DSP shows that experimental results have good performance for the precise speed control of an induction motor drive system. It is confirmed that the proposed controller could provide more improved control performance than conventional v/f vector controllers through the experiment.
Due to nonlinear-synthetic uncertainty including the total unknown nonlinear load torque, the total parameter variation and the fixed load torque, a synchronous reluctance motor (SynRM) driving a continuously variable transmission (CVT) system causes a lot of nonlinear effects. Linear control methods make it hard to achieve good control performance. To increase the control performance and reduce the influence of nonlinear time-synthetic uncertainty, an admixed recurrent Gegenbauer orthogonal polynomials neural network (ARGOPNN) with a modified particle swarm optimization (MPSO) control system is proposed to achieve better control performance. The ARGOPNN with a MPSO control system is composed of an observer controller, a recurrent Gegenbauer orthogonal polynomial neural network (RGOPNN) controller and a remunerated controller. To insure the stability of the control system, the RGOPNN controller with an adaptive law and the remunerated controller with a reckoned law are derived according to the Lyapunov stability theorem. In addition, the two learning rates of the weights in the RGOPNN are regulating by using the MPSO algorithm to enhance convergence. Finally, three types of experimental results with comparative studies are presented to confirm the usefulness of the proposed ARGOPNN with a MPSO control system.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.22
no.2
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pp.39-46
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2022
Recently, machine learning is widely used to solve optimization problems in various engineering fields. In this study, machine learning is applied to development of a control algorithm for a smart control device for reduction of seismic responses. For this purpose, Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm. A single degree of freedom (SDOF) structure with a smart tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. A smart TMD system was composed of MR (magnetorheological) damper instead of passive damper. Reward design of reinforcement learning mainly affects the control performance of the smart TMD. Various hyper-parameters were investigated to optimize the control performance of DQN-based control algorithm. Usually, decrease of the time step for numerical simulation is desirable to increase the accuracy of simulation results. However, the numerical simulation results presented that decrease of the time step for reward calculation might decrease the control performance of DQN-based control algorithm. Therefore, a proper time step for reward calculation should be selected in a DQN training process.
Self-reported difficulties in speech-in-noise (SiN) recognition are common among tinnitus patients. Whereas hearing impairment that usually co-occurs with tinnitus can explain such difficulties, recent studies suggest that tinnitus patients with normal hearing sensitivity still show decreased SiN understanding, indicating that SiN difficulties cannot be solely attributed to changes in hearing sensitivity. In fact, cognitive control, which refers to a variety of top-down processes that human beings use to complete their daily tasks, has been shown to be critical for SiN recognition, as well as the key to understand cognitive inefficiencies caused by tinnitus. In this article, we review studies investigating the association between tinnitus and cognitive control using behavioral and brain imaging assessments, as well as those examining the effect of tinnitus on SiN recognition. In addition, three factors that can affect cognitive control in tinnitus patients, including hearing sensitivity, age, and severity of tinnitus, are discussed to elucidate the association among tinnitus, cognitive control, and SiN recognition. Although a possible central or cognitive involvement has always been postulated in the observed SiN impairments in tinnitus patients, there is as yet no direct evidence to underpin this assumption, as few studies have addressed both SiN performance and cognitive control in one tinnitus cohort. Future studies should aim at incorporating SiN tests with various subjective and objective methods that evaluate cognitive performance to better understand the relationship between SiN difficulties and cognitive control in tinnitus patients.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2002.03a
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pp.459-466
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2002
In this study magneto-rheological damper, a kind of semi-active device, is used to reduce the response of pier and girder of bridge structure subjected to seismic excitation and as a effective semi-active control method fuzzy control technique considering nonlinear behavior of the damper dynamics. By Numerical simulations of a nine span continuous bridge system subjected to various earthquakes, fuzzy control technique is compared with existing clipped optimal control technique in control performance which reduces displacement of pier and girder simultaneously. In the comparison of the control performance within a control force limit, it is confirmed that presented fuzzy control technique more efficiently reduce the pier and girder displacement than clipped optimal control technique based on optimal control theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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