This paper is concerned with the optimal control for the forest kinematic model. That is, we show the exiatence of the strong solution for the forest kinematic model and then show the existence of the optimal control.
본 논문은 모델추종 제어을 위한 PID제어기법을 제안한다. 이산시간영역에서 제어성능을 개선하기 위해 제안하였고, PID 제어계에 새로운 전치 보상기를 삽입하여 모델추종제어계가 되도록 하였다. 외란이나 부하변동에 의해서 계의 응답이 변할 때 PID 제어기의 이득을 재조정할 필요가 있다. PID 제어계에서 각 PID 이득이 제어계의 성능을 크게 좌우하게 되므로 신경망을 PID제어기에 결합하여 제어계의 성능을 향상시켰고 제안한 제어계에서 PID제어기의 이득은 역전파 알고리즘에 의해 자동적으로 조정되어지도록 하였다. 모델추종 제어계의 제어성능을 확인하기 위하여 제어대상을 직류 서보 전동기의 각 위치로 하였다. 이것을 위치 제어계에 적용하여 실험을 통해 그 성능을 증명하였다.
본 연구에서는, 농업생산시설내 환경조절을 위한 시뮬레이터의 기본 시스템을 구축하고, 실내환경을 조절하면서 실측치와 예측치를 비교함으로써 적용성을 검토하였다. 모델은 비정상상태의 에너지 및 물질수지에 근거하여 구축되었고, PCSMP를 사용하여 아날로그형 프로그램이 가능하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 구축된 환경조절용 시뮬레이터의 기본시스템은 기본모델, 광환경모델, 환경제어모델로 구성되어서 상호 독립적인 개발이 가능하였다. 기본모델은 본 시스템의 주요 부분으로써 열환경모델, 재배모델, 환기모델, 토양모델, 탄산가스모델을 구성되었고, 환경제어모델은 보온커텐, 냉난방기 및 지중열 교환을 고려하였다. 실제로 환경조절이 실시되고 있는 온실의 주간 및 야간의 실내온도의 실측치와 모델에 의한 예측치를 비교한 결과, 비교적 잘 일치되어서 그 적용성이 확인되었다.
This paper develops a 3 DOF vehicle model which includes lateral, roll and yaw motion to study a 4WS vehicle. The model is used for the simulation of a 4WS vehicle behavior, and to derive a control algorithm for rear wheel steering. This paper uses a feedforward plus feedback control scheme to compute a rear wheel steering angle. The feedforward control scheme for computing the first rear wheel steering angle uses a gain which is acquired by multiplying a proper value on a gain to maintain a zero sideslip angle. The feedback control scheme for computing the second rear wheel steering angle uses fuzzy logic and model following control scheme. A linear 2 DOF model is used as a reference model for model following control, and is derived from the developed 3 DOF model by neglecting sprung mass roll motion. A reference state variable is yaw rate, and is computed using the linear 2 DOF model. J-turn and lane change maneuver simulation are performed to show the effectiveness of the developed control scheme. The simulation results show that the 4WS vehicle with the developed control scheme has much better performance in yaw rate, lateral acceleration, roll angle, and sideslip angle than the 2WS vehicle. Also, the results show that the performance of the developed control is close to the one of an optimal control which assumes all states are perfect.
This paper presents the algorithm of an adaptive model-free-control-based steering control for multi-axle all-terrain cranes for which the recursive least squares with forgetting are applied. To optimally control the actual system in the real world, the linear or nonlinear mathematical model of the system should be given for the determination of the optimal control inputs; however, it is difficult to derive the mathematical model due to the actual system's complexity and nonlinearity. To address this problem, the proposed adaptive model-free controller is used to control the steering angle of a multi-axle crane. The proposed model-free control algorithm uses only the input and output signals of the system to determine the optimal inputs. The recursive least-squares algorithm identifies first-order systems. The uncertainty between the identified system and the actual system was estimated based on the disturbance observer. The proposed control algorithm was used for the steering control of a multi-axle crane, where only the steering input and the desired yaw rate were employed, to track the reference path. The controller and performance evaluations were constructed and conducted in the Matlab/Simulink environment. The evaluation results show that the proposed adaptive model-free-control-based steering-control algorithm produces a sound path-tracking performance.
In this study, quarter vehicle model is used to analyse vibration control effects for ride comfort and handling safety according to this three kinds of control methods, which are the modal control, the sky-hook control and the linear viscous damping control. We performed theoretical analysis and experiments and compared two results. In experiments, electro-magnetic actuator was employed as a force actuator. It is shown that all three methods can effectively control the vehicle model. The modal control method gives similar control results using gain less than the viscous damping control.
In this paper a model following flight control system design using the discrete time quasi-sliding mode control method is described. The quasi-sliding mode is represented as the sliding mode band, not as the sliding surface. The quasi-sliding mode control is composed of the equivalent control for the nominal system without uncertainties and disturbances and the additive control compensating the uncertainties and disturbances. The linearized plant on the equilibrium point is used in designing a flight control system and the stability conditions are proposed for the model uncertainties. Pseudo-state feedback control which uses the model variables for the unmeasured states is proposed. The proposed method is applied to the design of the roll attitude and pitch load factor control of a bank-to-turn missile. The performance is verified through the nonlinear six degrees of freedom flight simulation.
In this paper, we present a model reference sliding mode control for the system with input/output disturbance. The proposed model reference sliding mode control makes always the error remain on the surface in finite time. Therefore the system is insensitive to external disturbance. Simulation results are included to illustrate the effectiveness of proposed scheme.
This paper proposed a model algorithm control (MAC) method for trajectory tracking control of the differentially steeredwheeled mobile robots (WMRs) subject to nonholonomic constraint. The dynamic model of the wheeled mobile robot is presented and used as the model to be controlled. The performance of the proposed control algorithm is verified via computer simulations in which the WMR is controlled to track several different reference paths. It is shown that the control strategy is feasible.
This paper formulates a dynamic monitoring and control model with a machine state by quality variations in a single lot production system. A monitoring model is based on estimate of machine state obtained using control theory. The model studied in this paper has a great advance from a point of view the combination between quality control (Sampling, Control Chart) and automatic control theory, and can be extended in a several ways.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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