A drum level control is one of the most important control systems in thermal power plant. The control objective of drum level of boiler in thermal power plant is to maintain drum level at constant set-point regardless of disturbance such as main steam flow. The implemented drum level controller is the cascade PI controller. The important factor in drum level controller is the parameters of two PI controllers. The tuning of PI controller parameter is tedious and time-consuming job. In this paper, the relay feedback Ziegler - Nichols tuning method extended to auto-tune cascade PI drum level controller. Finally, the simulation result using boiler model in Power Plant shows the validity of auto-tuned cascade PI controller.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.9
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pp.1-8
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2023
This paper presents the control strategy of Auto-leveling equipment (ALE) of Multi-function radar (MFR) for vehicle using Embedded System. MFR implements surveillance patrol missions such as surface-to-air missiles and fighters with constant rotation. ALE consists of 4 Auto-leveling modules (ALM) and retains the stability with maintaining level. The gradient of vehicle can be measured and controlled by embedded systems. This paper contributes for improvement the system design with the ALM 1 set modeling. The validity of the modeling is verified using MATLAB/Simulink.
This paper is about control algorithms that bi-direction DC-DC Converter using Super Capacitor and regenerative power from DC feeding system in train. In order to take advantage of regenerative energy efficient, charge and discharge level value of energy storage system serve as an important factor. Respect to output fluctuations of the substation and catenary voltage changing, we offers Charge-Discharge Auto Level Tuning Algorithms to improve system following of Energy Storage System.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.6
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pp.818-827
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2008
In this paper, we propose a new noise estimation and reduction algorithm for stationary and nonstationary noisy environments. This approach uses an algorithm that classifies the speech and noise signal contributions in time-frequency bins. It relies on the ratio of the normalized standard deviation of the noisy power spectrum in time-frequency bins to its average. If the ratio is greater than an adaptive estimator, speech is considered to be present. The propose method uses an auto control parameter for an adaptive estimator to work well in highly nonstationary noisy environments. The auto control parameter is controlled by a linear function using a posteriori signal to noise ratio(SNR) according to the increase or the decrease of the noise level. The estimated clean speech power spectrum is obtained by a modified gain function and the updated noisy power spectrum of the time-frequency bin. This new algorithm has the advantages of much more simplicity and light computational load for estimating the stationary and nonstationary noise environments. The proposed algorithm is superior to conventional methods. To evaluate the algorithm's performance, we test it using the NOIZEUS database, and use the segment signal-to-noise ratio(SNR) and ITU-T P.835 as evaluation criteria.
In this paper, we suggest DCU(Digital Control Unit) for performance improvement and stability security of base station power amplifier. The designed DCU controls electric power that is supplied to power amplifier. When the regular input is 10dBm, the regular output is measured 47.8dBm and the results are compared between the case of the applying and the non-applying the DCU. We got the result that PA system is very stable as DCU are very well operating in the boundary degradation of IMD by the over-power level input.
This paper presents steering system requirements to ensure the stabilized lateral control of autonomous driving vehicles. The two main objectives of a lateral controller in autonomous vehicles are maintenance of vehicle stability and tracking of the desired path. Even if the desired steering angle is immediately determined by the upper level controller, the overall controller performance is greatly influenced by the specification of steering system actuators. Since one of the major inescapable traits that affects controller performance is the time delay of the steering actuator, our work is mainly focused on finding adequate parameters of high level control algorithm to compensate these response characteristics and guarantee vehicle stability. Actual vehicle steering angle response was obtained with Electric Power Steering (EPS) actuator test subject to various longitudinal velocity. Steering input and output response analysis was performed via MATLAB system identification toolbox. The use of system identification is advantageous since the transfer function of the system is conveniently obtained compared with methods that require actual mathematical modeling of the system. Simulation results of full vehicle model suggest that the obtained tuning parameter yields reduced oscillation and lateral error compared with other cases, thus enhancing path tracking performance.
Youn, Su Hyun;Shin, Ki Young;Choi, Ahnryul;Mun, Joung Hwan
ETRI Journal
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v.39
no.1
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pp.87-96
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2017
Ultrasonic surgical devices are routinely used for surgical procedures. The incision and coagulation of tissue generate a temperature of $40^{\circ}C-150^{\circ}C$ and depend on the controllable output power level of the surgical device. Recently, research on the classification of grasped tissues to automatically control the power level was published. However, this research did not consider the specific characteristics of the surgical device, tissue denaturalization, and so on. Therefore, this research proposes a robust algorithm that simulates noise to resemble real situations and classifies tissue using conventional classifier algorithms. In this research, the bioimpedance spectrum for six tissues (liver, large intestine, kidney, lung, muscle, and fat) is measured, and five classifier algorithms are used. A signal-to-noise ratio of additive white Gaussian noise diversifies the testing sets, and as a result, each classifier's performance exhibits a difference. The k-nearest neighbors algorithm shows the highest classification rate of 92.09% (p < 0.01) and a standard deviation of 1.92%, which confirms high reproducibility.
This paper presents a lateral driver model with neuromuscular system to evaluate the performance of electric power steering (EPS). Output of most previously developed driver models is steering angle. However, in order to evaluate EPS system, driver model which results in steering torque output is needed. The proposed lateral driver model mainly consists of 2 parts: desired steering angle calculation and conversion of steering angle into steering torque. Desired steering angle calculation part results in steering angle to track desired yaw rate for path tracking. Conversion of steering angle into torque is consideration with neuromuscular system. The proposed driver model is investigated via actual driving data. Compared to other algorithms, the proposed algorithm shows similar pattern of steering angle with human driver. The proposed driver can be utilized to efficiently evaluate EPS system in simulation level.
Purpose: To analyze the effect of accommodative control and change values between subjective refraction (SR) and auto-refraction (AR) according to application of fogging after accommodative stimulation depending on ametropia type. Methods: Myopic ametropia 76 eyes and hyperopic ametropia 52 eyes participated for this study. SR and AR values measured by three test conditions (Before accommodative stimulation; Before AS, After accommodative stimulation; After AS, and After application of fogging; After AF) were compared, respectively. Results: In myopic eyes, (-)spherical power by SR and AR in After AS test was significantly increased as compared to Before AS test, (-)spherical power in After AF test was decreased to the level of Before AS test. The differences of spherical power between SR and AR were highly measured by SR in After AS test, and highly measured by AR in After AF test, respectively. In hyperopic eyes, (+)spherical power of SR significantly decreased in After AS test compared to Before AS test, more (+)spherical power was detected in After AF test compared to Before AS test. (+)spherical power of AR have no significant difference between Before AS and After AS test, but more (+)spherical power was detected in After AF test compared to Before AS test. The differences of (+)spherical power between SR and AR were significant in all test conditions. Among 52 eyes which were measured as hyperopic ametropia, 7 eyes were measured as myopia by SR in After AS test. In case of AR, 25 eyes among 52 eyes were mismeasured as myopia of ranges from -0.25 D to -1.25 D in Before AS test, 26 eyes in After AS test, and 19 eyes in After AF test were mismeasured as myopia of ranges from -0.25 D to -1.25 D. Conclusions: Regardless of ametropia type, accommodative control by After AF test was effective on both refraction process. However, in auto-refraction for hyperopic eyes, the misdetermined proportion of refractive error's type was high due to consistent accommodative intervention in all test condition. Therefore, in order to obtain an accurate value of refractive errors, full correction should be determined by subjective refraction process after fogging method.
This system is an unified Digital Generator Controller. It has an Electronical Generator Sequencer which control the sequence of a generator, an AVR(Automatic Voltage Regulator) which perform the regulation of generator terminal voltage optimally to user's needs, and an Auto Synchronizer, it can switch the power source on from generally used an the generator to load automatically. It also possesses a Battery Charger which charge a storage battery to appropriate voltage level. Here we describe it's configuration, specifications, the way of control, figure, functions and waveforms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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