This paper proposes a vehicle trajectory prediction method far application to vehicle-to-vehicle distance control. This method is based on 2-dimensional kinematics and a Kalman filter has been used to estimate acceleration of the object vehicle. The simulation results using the proposed control method show that the relative distance characteristics can be improved via the trajectory prediction method compared to the customary intelligent cruise control algorithm.
In this paper, a sensorless pitch angle control method for a wind generation system is suggested. One-step-ahead prediction control law is adopted to control the pitch angle of a wind turbine in order for electric output power to track target values. And it is shown that this control scheme using the inverse dynamics of the controlled system enables us to predict current wind speed without an anemometer, to a considerable precision. The inverse input-output of the controlled system is realized by use of an artificial neural network. The proposed control and wind speed prediction method is applied to a Double-Feed Induction Generation system connected to a simple power system through computer simulation to show its effectiveness. The simulation results demonstrate that the suggested method shows better control performances with less control efforts than a conventional Proportional-Integral controller.
In this study, the actual energy consumption of the secondary side of District Heating System (DHS) with different hot water supply temperature control methods are compared. Three methods are Set-point Control, Outdoor Temperature Reset Control and Outdoor Temperature Prediction Control. While Outdoor Temperature Reset Control has been widely used for energy savings of the secondary side of the system, the results show that Outdoor Temperature Prediction Control method saves more energy. In general, Outdoor Temperature Prediction Control method lowers the supply temperature of hot water, and it reduces standby losses and increases overall heat transfer value of heated spaces due to more flow into the space. During actual energy consumption monitoring, Outdoor Temperature Prediction Control method saves about 7.1% in comparison to Outdoor Temperature Reset Control method and about 15.7% in comparison to Set-point Control method. Also, it is found that at when partial load condition, such as daytime, the fluctuation of hot water supply temperature with Set-point Control is more severe than Outdoor Temperature Prediction Control. Therefore, it proves that Outdoor Temperature Prediction Control is more stable even at the partial load conditions.
This paper describes the results of reliability prediction analysis of control rod control system, which is being developed as part of KNICS project. The results of reliability prediction indicate MTBF(Mean Time Between Failure) of cards for control rod control system. A purpose of reliability prediction is to evaluate MTBF of cards, identify the design drawbacks of cards, and propose design improvement to a designer to help design the more reliable control rod control system. This reliability prediction analysis used the the part count and part stress method in the basis of MIL-HDBK-217F.
For the radiant floor heating system, the possibility of suboptimal prediction control was investigated by computer simulation and experiment. For this study, TRANSYS program was used and an experimental facility consisting of two rooms (3$\times$4.4$\times$2.8m) was built. The facility enabled simultaneous comparison of two different control strategies which implemented in a separate room. Results showed that outdoor air temperature prediction control was superior to the conventional outdoor air temperature compensation control for radiant floor heating system. However, more research for fine prediction of outside air temperature was required in the future.
This paper proposes a vehicle trajectory prediction method for application to vehicle-to-vehicle distance control. This method is based on 2-dimensional kinematics and a Kalman filter has been used to estimate acceleration of the object vehicle. The simulation results using the proposed control method show that the relative distance characteristics can be improved via the trajectory prediction method compared to the customary vehicle stop and go cruise control systems which makes the vehicle remain at a safe distance from a preceding vehicle according to the driver's preference, automatically slow down and come to a full stop behind a preceding vehicle.
Optimization system for convergence point control is required for train control system, this paper introduces the way of enhanced optimization for convergence point with data of intelligence full prediction system. Also the result of the intelligence full prediction system is useful for train control system at the convergence point and passenger will take more accurate information from the prediction system.
For a long road tunnel, a tunnel ventilation system may be used in order to reduce the pollution level below the required level. To control the tunnel pollution level, a closed loop control algorithm may be used. The feedforward prediction algorithm and the cascade control algorithm were developed to regulate the CO level in a tunnel. The feedforward prediction algorithm composed of the traffic estimation algorithm and the CO density prediction algorithm, and the cascade control algorithm composed of the jet fan control algorithm and the air velocity setpoint algorithm. The verification of control algorithms was carried out by dynamic models developed from the actual tunnel data. The simulation results showed that control algorithms developed for this study were effective for the control of the tunnel ventilation system.
Recently, the characteristic of plant production systems in Korea has been changed with the strong trends of integration and large scale, using environmental control techniques. To satisfy this change successfully, first of all, the environmental prediction inside the system must be preceded. While many environmental prediction models for plant production system were developed by many persons, each model cannot be applied to the every situation without the perfect understanding of source codes and the technical modification. The purpose of this study is building the environmental prediction model to predict and evaluate the environment inside the system numerically, and also developing the multipurpose program available for practical design. The model consisted of the basic system model, the cultivation related model and the environmental control related model. The contents of each model are as follows : the basic system model is dealing with thermal and light environments, soil environment and ventilation : the cultivation related model with soil and hydroponic cultures ; and the environmental control related model with thermal curtain and heat exchanging system. The environmental prediction model was developed using a common simulation program, PCSMP, so that it could be easily understood and modified by anyone. Finally, the model was executed and verified through comparison between simulated and measured results for soil culture, and both results showed good agreements.
Active vibration control methods are required in the high speed rotor systems supported by magnetic bearings. A prediction control technique is one of the control methods. Gain and phase angle are primarily chosen with analyzing the responses for a certain rotor speed. The feasibility of this technique has been reported for only analytical simulations. Therefore this paper constructs the test rig supported by ball bearings with a magnetic bearing type actuator and develops a prediction control system by using LabVIEW and Compact RIO. Finally as rotating speeds are modulated, the gains and phase angles for the speeds are determined with vibration control of the test rig. This leads that the prediction control technique may be applied to the rotor system with the magnetic bearing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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