내부에 열을 가하여 원하는 온도를 유지하는 전기로는, 정확하게 제어하고 모델링을 하기 힘든 시스템이다. 왜냐하면 시스템 변수와 응답 지연 시간이 온도와 위치가 변함에 따라 변하기 때문이다. 이번 연구에서 항상 폐루프 시스템에서 안정성을 보증하고, 내부가 불안정한 시스템에 효과적으로 적용될 수 있는 가중계수를 갖는 일반형 예측 제어가 세라믹 전기로에 적용되었고, 실험을 통해 온도 추적 이행을 보임으로서 확인하였다.
쓰러기 소각로는 다음과 같은 불명확한 요소들을 포함한다. 즉 연료로 사용되는 쓰레기의 물리적 특성의변동 그리고 연소현상의 복잡성 등이다. 이것은 기존의 제어기법을 쓰레기의 연소제어에 적용하기가 매우 어렵게 만든다. 따라서 대부분의 쓰레기 소각로는 조작자의 운전에 의존한다. 본 논문에서는 쓰레기 소각로의 연소제어를 위한 다변수퍼지모델 예측제어를 제안한다. 쓰레기 소각로의 모델을 구하기 위해 적응 네트워크에 기초한 퍼자추론시스템이 사용되고 동정된 퍼지 모델을 이용하여 다변수 퍼지모델 예측제어기가 설계된다. 그리고 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션이 수행되었다.
A on-line optimization scheme based on model in a binary distillation process is proposed. A reduced-order model utilized the concept of collocation is used as a process model and the recursive prediction error method is employed to identify the reduced-order model. The concentrations of end products are controlled by nonlinear adaptive predictive control algorithm. The objective function is constructed to find optimum operate condition for saving utility cost. The proposed optimization is scheme is tested through simulation studies in 13-staged water-methanol distillation column.
Under the condition of stable inverse a billinear model predictive control method for SISO and MIMO system with time delay is derived. For processes subject to a bounded disturbance the proposed control method with a classical recursive adaptation algorithm was shown to be stable in the sense of the convergence of parameter estimates and the boundedness of the control error. Several simulation results demonstrate the characteristics of the proposed bilinear model predictive control method.
In this paper, we propose a new discrete-time predictive current controller for a PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor). The main objectives of the current controllers are to ensure that the measured stator currents tract the command values accurately and to shorten the transient interval as much as possible, in order to obtain high-performance of ac drive system. The conventional predictive current controller is hard to implement in full digital current controller since a finite calculation time causes a delay between the current sensing time and the time that it takes to apply the voltage to motor. A new control strategy in this paper is seen the scheme that gets the fast adaptation of transient current change, the fast transient response tracking and is proposed simplified calculation. Moreover, the validity of the proposed method is demonstrated by numerical simulations and the simulation results will be verified the improvements of predictive controller and accuracy of the current controller.
This paper proposes an adaptive generalized predictive control with feedforward algorithm for steam generator level control in nuclear power plant. The proposed algorithm is shown that the parameters of N-step ahead predictors can be obtained using the parameters of one-step ahead predictor which is derived from plant model with feedforward. Using this property the proposed scheme is an adaptive algorithm which consists of GPC method and the recursive least squares algorithm for identifying the parameters of one-step ahead predictor. Also, computer simulations are performed to evaluate the performance of proposed algorithm using a mathematical model of PWR steam generator Simulation results show good performances for load variation. And the proposed algorithm shows better responses than PI controller does.
본 논문은 최근 각광받고 있는 소형 무인항공기에 결빙효과와 윙락 불확실성을 적용하고 여러 제어기법을 활용하여 자세 제어 시뮬레이션 수행하였으며 그 결과를 다룬다. 먼저 선정 기체인 BWB 형태의 소형 무인 항공기인 Skywalker X8 기체의 기본 형상과 결빙효과가 적용된 형상에 대하여 선형화를 수행하였다. 이후 MATLAB SimulinkⓇ를 활용하여 외란 관측기 기반 PID 제어, 모델 참조 적응 제어, 모델 예측 제어기법을 사용하여 기본 형상과 결빙효과가 적용된 형상에 대하여 roll 및 pitch 자세 제어 시뮬레이션을 수행한다. 또한, 기존 연구에서 진행되지 않았던 윙락 불확실성을 결빙이 적용된 형상에 동시 적용하여 시뮬레이션을 수행하였으며 각 제어기법의 성능을 비교 분석하였다.
The optimal glucose concentration for the high-density culture of recombinant yeasts was obtained using dynamic simulation. An adaptive and predictive algoritilm complimented by the rule base was proposed for the control of the fed-batch fermentation process. The measurement of process variables has relatively long sampling period and relatively long time delay characteristics. As one of the solution on these problems, prediction techniques and rule bases were added to a classical recursive identification and control algorithm. Rule bases were used in the determination of control input considering the difference between the predicted value and the measured value. A mathelnatical model was used in the estimation and interpretation of the changes of state variables and parameters. Better performances were obtained by employing the control algorithm proposed in the present study compared to the conventional adaptive control method.
An electric furnace, inside which desired temperatures are kept constant by generating heat, is known to be a difficult system to control and model exactly because system parameters and response delay time vary as the temperature and position are changed. In this study the heating system of ceramic drying furnaces with time-varying parameters is mathematically modeled as a second order system and control parameters are estimated by using a RIV (Recursive Instrumental-Variable) method. A modified bang-bang control with magnitude tuning is proposed in the time optimal temperature control of ceramic drying electric furnaces and its performance is experimentally verified. It is proven that temperature tracking of adaptive time optimal control using a second order model is more stable than the GPCEW (Generalized Predictive Control with Exponential Weight) and rapidly settles down by pre-estimation of the system parameters.
In this strip casting,size of the roll separating force is a index representing the solidifying status of the melt. Rolling forces at the start of the casting process can change abruptly due to the overcooling of the leader strip. This inconsistensy leads to machine damage or deficient solidification which results in the failure of the casting. In this study, a mathematical model is derived for the hydraulic servo pressure control system for the twin roll strip caster and its parameters are estimated by the RLS algorithm. Based on the identified model, an one-step ahead predictive control method is applied in order to minimize the transient fluctuation of the rolling force. Its simulation results are compared with those of the conventional PI controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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