Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권3호
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pp.207-213
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2000
This paper introduces a high-performance speed control system based on artificial neural networks(ANN) to estimate unknown parameters of a DC servo motor. The goal of this research is to keep the rotor speed of the DC servo motor to follow an arbitrary selected trajectory. In detail, the aim is to obtain accurate trajectory control of the speed, specially when the motor and load parameters are unknown. By using an artificial neural network, we can acquire unknown nonlinear dynamics of the motor and the load. A trained neural network identifier combined with a reference model can be used to achieve the trajectory control. The performance of the identification and the control algorithm are evaluated through the simulation and experiment of nonlinear dynamics of the motor and the load using a typical DC servo motor model.
In this paper, model reference adaptive fuzzy controller (MRAFC) was proposed in order to overcome the difficulty of extracting rules and defects of the adaptation performance in the FLC. MRAFC comprised inner feedback loop consisting of the FLC and plant, and outer loop consisting of an adaptation mechanism which is designed for tuning a control rule of the FLC. A reference-model was used for design criteria of a fuzzy controller which characterizes and quantizes the control performance required in the overall control system. Tuning control rules of FLC is performed by the adaptation mechanism. For this, the fuzzy model for tuning the contorl rules is designed in accordance with the feature of error information. And DC servo motor was selected for case study of actual industrial plant and tested on various loads.
현재 정부 각 부처는 “정보시스템의 효율적 도입 및 운영 등에 관한 법률”에 의해 EA를 도입하여 운용하고 있으나 이의 평가 체계 및 지표는 제대로 갖춰져 있지 않다. 특히 EA의 성과평가를 위한 모델이 없을 뿐만 아니라 측정 할 수 있는 방법도 미흡하다. 본 연구에서는 EA성과평가를 위해 국내 범정부 성과참조모델과 미 연방 성과참조모델을 기반으로 8개의 평가 영역 및 17개의 평가지표를 도출하였다. 또한, 미 OMB 및 국내 범정부 EA성숙도 모델을 기반으로 8개의 평가 영역 및 10개의 평가지표를 도출하여, 이를 기반으로 EA 성과평가를 위한 업무, 고객, 프로세스, 인적자본 및 기술의 5개 영역으로 구성된 성과평가 모델을 제안하였다. 제안한 모델의 검증을 위해 3개 기관에 적용하여 각 기관의 EA 성과를 평가하였고, 평가 결과를 검증하기 위해 범정부 EA성숙도 모델의 성과평가 영역과도 비교 평가하였다. 또한, 제안한 성과평가모델의 측정지표를 기존의 EA성숙도 모델 및 성과참조모델과도 비교 분석하였다. 이러한 비교 분석 결과를 바탕으로 제안한 성과평가모델을 검증하였다.
To control nonlinear chemical processes, a new neural linearizing control scheme is proposed. This is a hybrid of a radial basis function(RBF) network and a linear controller, thus the control action applied to the process is the sum of both control actions. Firstly, to train the RBF newtork a linear reference model is determined by analyzing the past operating data of the process. Then, the training of the RBF newtork is iteratively performed to minimize the difference between outputs of the process and the linear reference model. As a result, the apparent dynamics of the process added by the RBF newtork becomes similar to that of the linear reference model. After training, the original nonlinear control problem changes to a linear one, and the closed-loop control performance is improved by using the optimum tuning parameters of the linear controller for the linear dynamics. The proposed control scheme performs control and training simultaneously, and shows a good control performance for nonlinear chemical processes.
The non-minimum phase characteristic of a flexible manipulator makes tracking control of its tip difficult. The level of the tip tracking performance of a flexible manipulator is significantly affected by the characteristics of the tip reference trajectory as well as the characteristics of the flexible manipulator system. This paper addresses the question of how to best specify a reference trajectory for the tip of a flexible manipulator to follow in order to achieve the objectives of reducing : tip tracking error, residual tip vibration, and the required actuation effort at the manipulator joint. A novel method of tip-based learning controller for the flexible manipulator system is proposed in the paper, where a model of the flexible manipulator system with a command shaping filter is used to generate a smooth and realizable tip reference trajectory for a tip-based learning controller.
The purpose of this paper was to evaluate performance of information system for one national university hospital in order to identify the factors influencing performance of information system. KPIs were collected for 181 users of information system (41 doctors, 104 nurses, and 11 medical supporting staffs, and 25 administrative staffs) from August 10 to 24, 2010. The results were as follows: Average performance score for input layer was 3.16; average performance score for process layer was 3.35; and average performance score for business layer was 3.57. Scores for input layer was lowest for nurses and scores for process and business layer were lowest for doctors. Results from the path analysis showed that system quality, demographic characteristics, and security significantly influenced management process but these factors except demographic characteristics influenced user satisfaction; and management process also significantly influenced user satisfaction.
We will introduce speech/speaker recognition algorithm for the isolated word. In general case of speaker verification, Gaussian Mixture Model (GMM) is used to model the feature vectors of reference speech signals. On the other hand, Dynamic Time Warping (DTW) based template matching technique was proposed for the isolated word recognition in several years ago. We combine these two different concepts in a single method and then implement in a real time speaker/speech recognition system. Using our proposed method, it is guaranteed that a small number of reference speeches (5 or 6 times training) are enough to make reference model to satisfy 90% of recognition performance.
In this paper, the speed regulation problem of permanent synchronous motor (PMSM) systems under the vector control framework is studied. A model reference adaptive controller (MRAC) based on the Lyapunov stability theory is first designed. Since the standard MRAC method provides poor disturbance rejection performance in the case of strong disturbances, a composite control method which combines the MRAC method and the disturbance estimation method, called the MRAC+ESO method, is proposed. An extended state observer (ESO) is introduced to estimate the lumped disturbances. The obtained estimated value acts as a feedforward compensation term to the MRAC controller. A stability analysis of the composite control method is given. Simulation and experimental results are presented and compared to show the effectiveness of the proposed control method.
In this paper auto-tuning scheme of PID controller based on the reference model has been studied for a Process control system by immune algorithm. Up to this time, many sophisticated tuning algorithms have been tried in order to improve the PID controller performance under such difficult conditions. Also, a number of approaches have been proposed to implement mixed control structures that combine a PID controller with fuzzy logic. However, in the actual plant, they are manually tuned through a trial and error procedure, and the derivative action is switched off. Therefore, it is difficult to tune. Since the immune system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (Parallel Distributed Processing) network to complete patterns against the environmental situation. Simulation results reveal that reference model basd tuning by immune network suggested in this paper is an effective approach to search for optimal or near optimal process control.
In this paper, a new fully digital current control method of UPS inverter, which is based on an internal model control, is proposed. In the proposed control system, overshoots and oscillations due to the computation time-delay are compensated by explicit incorporation of the time-delay in the current control loop transfer function. The internal model controller is adopted to a second order deadbeat reference-to-output response which means that its response reaches the reference in two sampling time including computational time-delays. That is, the average current of filter capacitor is been exactly equal to the reference current with a time lag of two sampling intervals. Therefore, this method has an essentially overshoot free reference-to-output response with a minimum possible rise time. The effectiveness of the proposed control system has been verified by the simulation and experimental respectively. From the simulation and experimental results, the proposed system is achieved the robust characteristics to the calculation time delay and parameter variation as well as very fast dynamic performance, thus it can be effectively applied to the power supply for the critical load.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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