This paper for the Train control system which has been used in the railway system for the purpose of headway control is regarded as safety-critical system, which is based on embedded controller. Therefore, for the maintainability, the maintenance time shall be predicted correctly in order to improve availability of railway system and the predictive values shall be proved through the test. In conclusion, for the maintainability of train control system, the solution for exact prediction based on related international standard and the system for justification of derived predictive values shall be proposed.
In this paper, an adaptive generalized predictive control(GPC) algorithm which minimizes a N-stage cost function is proposed. The resulting controller is based on GPC algorithm and can be used in unknown plant parameters as the parameters of one step ahead predictor are estimated by recursive least squares method. The estimated parameters are extended to G,P, and F amtrix which contain the parameters of N step ahead predictors. And the minimization of cost function assuming no constraints on future controls results in the projected control increment vector. Hence this adaptive GPC algorithm can be used for either unknown system or varing system parameters, and it is also shown through simulations that the algorithm is robust to the variation of system parameters. This adaptive GPC scheme is shown to have the same stability properties as the deterministic GPC, and requires small amount of calculation compared to other adaptive algorithms which minimize N-stage cost function. Especially, in case that the maximum output horizon is 1, the proposed algorithm can be applicable to direct adaptive GPC.
An elevator group supervisory control logic is investigated to supervise multiple elevators, ensuring their efficient operations. In this paper, a predictive fuzzy control logic of group elevator system is developed for coping with multiple control objects and uncertainty of system state. Simulation of this control logic shows considerable improvements of system performance by the reduction of average waiting time and long wait rate.
A subspace-based identification method of the Wiener model, consisting of a state-space linear block and a polynomial static nonlinearity at the output, is used to retrieve from discrete sample data the accurate information about the nonlinear dynamics. Wiener model may be incorporated into model predictive control (MPC) schemes in a unique way which effectively removes the nonlinearity from the control problem, preserving many of the favorable properties of linear MPC. The control performance is evaluated with simulation studies where the original first-principles model for a continuous MMA polymerization reactor is used as the true process while the identified Wiener model is used for the control purpose. On the basis of the simulation results, it is demonstrated that, despite the existence of unmeasured disturbance, the controller performed quite satisfactorily for the control of polymer qualities with constraints.
Stable power source and fast control response are important for the generator excitation system. To stabilize the control of excitation circuit the PI controller for excitation current has been used. But the response of the system with this conventional control technique is very poor, especially in transient response with a predictive current control, the response of the excitation system can be improved. In this study, it is verified by the PSIM simulation.
Multi-input multi-output (MIMO) dynamic matrix control (DMC) technique is applied to control steam temperatures in a large-scale ultrasupercritical once-through boiler-turbine system. Specifically, four output variables (i.e., outlet temperatures of platen superheater, finish superheater, primary reheater, and finish reheater) are controlled using four input variables (i.e., two spray valves, bypass valve, and damper). The step-response matrix for the MIMO DMC is constructed using the four input and the four output variables. Online optimization is performed for the MIMO DMC using the model predictive control technique. The MIMO DMC controller is implemented in a full-scope power plant simulator with satisfactory performance.
This paper presents a predictive control with H$_{\infty}$ suboptimal performance which is robust to disturbances and has a guaranteed stability. In order to derive the control law conveniently, state-space based approach, where the state variable is involved explicitly in the controller design and implementation is allowed. So an input-output model is converted to an equivalent observable canonical state-space form. The suggested control guarantees the norm bounded system output values from disturbances. A systematic way using the LMI method is presented to obtain appropriate parameters for Quadratic stability condition and optimization problem.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.1
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pp.165-170
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2017
This paper presents an event-triggered model predictive controller for adaptive cruise control system with sampled and quantized-data. Unlike existing works, a longitudinal continuous-time model is used for the predictive control of the system. To efficiently utilize network resources, event-trigger scheme is employed, which allows limited sensor and actuator signal satisfying the condition that the measurement of errors is over the ratio of a trigger level. The proposed control gain is obtained by solving a convex problem satisfying several linear matrix inequalities at every sampling times. Simulation results are given to show the effectiveness of the proposed design method.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.5
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pp.139-147
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1996
PID control has been widely used for real control systems. Particularly, there are many researches on control schemes of tuning PID gains. However, to the best of our knowledge, there is no result for discrete-time systems with unknown time-delay and unknown system parameters. On the other hand, Generalized predictive control has been reported as a useful self-tuning control technique for systems with unknown time-delay. So, in this study, based on minimization of a GPC criterion, we present a self-tuning PID control algorithm for unknown papameters and unknown time-delay system. A numerical simulation was presented to illustrate the effectiveness of this method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.3
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pp.604-610
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2007
Injection molding is the most common method of shaping plastic resins for manufacturing a variety of parts. This injection molding is accomplished by injection molding machines (IMM) which consists of a hewer, a reciprocating screw, barrel assembly, and an injection nozzle. The plastic resin is fed to the machine through the hopper and it should be heated to the target melting temperature, which depends on material properties, as closely as possible with very small temperature overshoot in the barrel. Since the barrel, which has temperature dependent specific heat and thermal conductivity in the operating temperature range, is heated by the several electric heater bands, it is not an easy task to control the temperature of the barrel owing to the interference of neighboring heaters and its material properties. Though PID controller with auto-tuning capability is widely adopted in the nm, the auto-tuning process should be carried out whenever the operating temperature is changed significantly. Recently, though the predictive controller is developed and shows good performance, it has drawbacks: 1. Since the heat transfer modeling process is very complicated and should be carried out again when the barrel is changed, it is somewhat inappropriate in the field. 2. The controller performance is not validated in whole operating temperature range. In this paper, cascade type simple PI controller with input restriction is proposed to find the possibility of controlling the barrel temperature in the whole operating temperature range. It is shown by experiment that the proposed controller shows good performance. This result can be applied to design of PI controller with auto-tuning capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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