In this paper, task control architecture is proposed for a mobile robot with behaviors based on cognition theory to endow the robot intelligence. In the task control architecture, task manager is introduced especially for the management of computational resource. The management is based on classical RMS (Rate Monotonic Strategy), but with online rate modulation strategy. The rate modulation is performed using the value variances of behavior execution for the task. Because the values are based on natively uncertain sensor information, they are modeled using PDF (probability Density Function). As a rate modulation process, the range of the rate modulation is defined firstly by real-time constraints of RMS and discrete control stability of behaviors. With the allowable range, rate modulations are performed considering harmonic bases to maintain utilization bound without decrease. To evaluate the efficiency of the proposed rate modulation strategy, a simulation test is performed to compare the efficiency between the control architecture with the proposed strategy and previous one. A performance index with the formalization of propensity of resource allocation is proposed and utilized for the simulation test. To evaluate the appropriateness of the performance index, the performance index is compared with practical one through a practical simulation test.
In this paper, the electromagnetic damper (EMD), which is composed of a permanent-magnet rotary DC motor, a ball screw and a nut, is considered to be analyzed as a semi-active damper. The main objective pursued in the paper is to study the two degrees of freedom (DOF) model of the semi-active electromagnetic suspension system (SAEMSS) performance and energy regeneration controlled by on-off and continuous damping control strategies. The nonlinear equations of the SAEMSS must therefore be extracted. The effects of the EMD characteristics on ride comfort, handling performance and road holding for the passive electromagnetic suspension system (PEMSS) are first analyzed and damping control strategies effects on the SAEMSS performance and energy regeneration are investigated next. The results obtained from the simulation show that the SAEMSS provides better performance and more energy regeneration than the PEMSS. Moreover, the results reveal that the on-off hybrid control strategy leads to better performance in comparison with the continuous skyhook control strategy, however, the energy regeneration of the continuous skyhook control strategy is more than that of the on-off hybrid control strategy (except for on-off skyhook control strategy).
This paper presents an improved grid voltage control strategy for wind farms with doubly-fed induction generators (DFIGs) connected to distribution networks based on an analysis of the operation limits of DFIG systems. A modified reactive power limit calculation method in different operation states is proposed and a reactive power control strategy during grid voltage dips/rises is further discussed. A control strategy for compensating unbalanced grid voltage, based on DFIG systems, by injecting negative sequence current into the grid through the grid side converter (GSC) is proposed. In addition, the negative current limit of the GSC is discussed. The distribution principle of the negative sequence current among the different DFIG systems in a wind farm is also introduced. The validity of the proposed voltage control strategy is demonstrated by Matlab/Simulink simulations. It is shown that the stability of a wind farm and the power grid can be improved with the proposed strategy.
Bo Chen;Guimei Pang;Zhengtao Xiang;Hang Tao;Yufeng Chen
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2419-2435
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2023
Command and control networks(C2N) exhibit evident multi-network interdependencies owing to their complex hierarchical associations, interleaved communication links, and dynamic network changes. However, the existing command and control networks do not consider the effects of dependent nodes on the load distribution. Thus, we proposed a command and control networks load allocation strategy based on interdependence strength. First, a new measure of interdependence strength was proposed based on the edge betweenness, which was followed by proposing the inter-layer load allocation strategy based on the interdependence strength. Eventually, the simulation experiments of the aforementioned strategy were designed to analyze the network invulnerability with different initial load capacity parameters, allocation model parameters, and allocation strategies. The simulation indicates that the strategy proposed in this study improved the node survival rate of the interdependent command and control networks model and successfully prevented cascade failures.
This study examines the relationship between multiple sales force management practices and performance within each of Miles & Snow (1978)'s strategy types and Walker & Ruekert (1987)'s strategy types. The findings are as follows : First, Prospectors seem to be associated with increased performance when they are utilizing a relationship selling strategy, internal sales force, moderate levels of supervision, outcome-based control system and incentive-oriented compensation system. Second, Analyzers seem to be associated with increased performance when they are utilizing a relationship selling strategy, internal sales force, outcome-based control system to deal with the instability in their strategic focus. Third, Low Cost Defender seem to be associated with increased performance when they are utilizing a relationship selling strategy, external sales force, low levels of supervision, outcome-based control system and salary-oriented compensation system. Fourth, Differentiated Defenders seem to be associated with increased performance when they are utilizing a relationship selling strategy, high levels of supervision, balanced (outcome+behavior) control system and salary-oriented compensation system.
In this paper, we have developed an hourly operating strategy for Direct load control (DLC) considering the efficiency of DLC program and increasing the utility of DLC resource. According to the operating code for DLC, the DLC center should curtail the load for 4 hours when the control notification has been enforced. Since the above strategy may limit the participation of entities, who intend to take part in the DLC program, the new strategy to mitigate the above limitation is required. In this paper, we have developed the operating strategy of DLC program and the mechanism to apply the proposed strategy in the DLC center. The proposed strategy makes the important role from the view of guaranteing the effective alternative raising the participation and avoiding the penalty of the entities.
In this paper, we propose a method of cooperative control(T-cell modeling) and selection of group behavior strategy(B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-call respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based of clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.
This paper proposes a distributed autonomous control method of swarm robot behavior strategy based on artificial immune system and an optimization strategy for artificial immune system. The behavior strategies of swarm robot in the system are depend on the task distribution in environment and we have to consider the dynamics of the system environment. In this paper, the behavior strategies divided into dispersion and aggregation. For applying to artificial immune system, an individual of swarm is regarded as a B-cell, each task distribution in environment as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. The executing process of proposed method is as follows: When the environmental condition changes, the agent selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other agent using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. In order to decide more accurately select the behavior strategy, the optimized parameter learning procedure that is represented by stimulus function of antigen to antibody in artificial immune system is required. In this paper, particle swarm optimization algorithm is applied to this learning procedure. The proposed method shows more adaptive and robustness results than the existing system at the viewpoint that the swarm robots learning and adaptation degree associated with the changing of tasks.
In the pole assignment strategy, the closed loop poles are placed at prespecified locations. The amount of control effort required is to some extent proportional to the distance of the proposed closed loop locations of the poles from their open loop locations. The poor choice of closed loop locations may result in Large control effort and it may nuke the system unstable. To overcome this problem, pole shift control strategy is described in this paper. The validity of the proposed control strategy is assured through some simulations.
A swing-up control strategy is suggested for a rotary inverted pendulum with restricted rotation range. In order to take the rotation range limitation into account, a new Lyapunov function used for energy-based control is proposed a control strategy is derived from the Lyapunov function. Futhermore, optimization-base parameter estimation is adopted to get an exact mathematical model for the pendulum. Simulation results show that the proposed control strategy swings up the rotary inverted pendulum efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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