In this paper, The authors apply a state feedback control using an optimal control theory to improve the stability of the control and the dynamic response of the DC-DC converter system with a number of different loads. To execute a this state feedback control, The authors present the pole placement technique using Linear Quadratic Regulator(LQR) to optimally control the system. An integrator can also be included in the open-loop path in order to minimize the steady-state error of the output voltage. To confirm the superiority of the controller, The simulation results are presented.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.3
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pp.57-64
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2001
This paper propose a robust control method to achieve a desired system performance in spite of system uncertainty and disturbance uncertainty. The procedures of the robust controller based on QFT(Quantitative Feedback Theory) make template, bound and loop shaping which are considered by system parameter variations and performance specifications. To prove the efficiency, the designed controller is applied for an inverted pendulum which is so sensitive to the parameter variation and has a highly nonlinear and unstable characteristics. It is shown that the simulation and experimental results from the proposed controller are efficient in robustness of parameter variation and disturbance.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.1
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pp.1-7
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2008
In this paper, we proposed the method judging whether transmission system is radial system or loop system using simple set theory. And we proposed the method judging whether power device's operation causes of blackout or not. Using proposed method, we developed automatic judgement system of radial system for preventing power device's wrong control in SCADA. Finally, we simulated a variety of case study using SCADA simulator with developed system, and verified reliability of the result and performance of developed system.
The efficient network resource management is one of the important topics in a real-time system. In this paper, we present a practical network resource management framework, control-theoretic packet scheduler (CPS) system. Using our framework, an operating system can schedule both input and output streams accurately and efficiently. Our framework adopts very portable feedback control theory for efficiency and accuracy. The CPS system is able to operate independent of the internal network protocol state, and it is designed to schedule packet streams in fine-grained time intervals to meet the resource requirement. This approach simplifies the design of the CPS system, and leads us to obtain the intended output bandwidth. We implemented our prototype system in Linux, and measured the performance of the network resource management system under various network QoS constraints. The distinctive features of our principles are as follows: It is robust and accurate, and its operation is independent of internal network protocols.
This paper deals with the social system from the point of system thinking consisting the fundamental construct of system dynamics. The Bertalanffy's general system theory, having been criticized because of its ambiguity, and the complex science theory, emerging system theory, are integrated by using the system thinking which is characterized with three concepts, 'feedback thinking', 'dynamic thinking', 'operational thinking'. In the integration, system thinking suggests the dynamic pattern of the social system have not only an equilibrium status but also complex status. The science of complexity gives an implication to system dynamics the important of the uncertainty and complexity if we interpret the social system as an open system. To show more concrete description, I simulate the cooperation model based on the iterated prisoner dilemma. The simulation results show the diverse patterns of cooperation and betrayal. Especially the sensitivity of initial payoff will cause the chaotic strategic landscapes as the game gose on. These results mean that we should not give the hasty prescription to control social system artificially. Because social system retains the self-organizing force in itself.
For most of the measuring methods of traditional control theory, measuring equipments are located at the output of the system to measure quantities transformed from non-electrical form into electrical one. This method helps us to define the value of parameters to be measured, but it has limitation because it can only assess the efficiency of a movement process. That means we can not understand the inner kinetics which is the essence of the system. In the modern control theory, states of system are considered as the feedback to the control process, which helps us to assess the elements in the inside of the system. In this paper, we survey methods for estimating states being not exposed to the correct measurements. Using this method, we also suggest an application for giving an estimate of the traffic on the LSPs to adapt the network configuration for changing traffic conditions.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.38
no.9
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pp.753-760
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1989
A method is suggested to design a stochastic observer which can be used as a state estimator for the optimal control of a one link flexible manipulator. This stochastic observer is derived from unifying the two concepts of reduced-state deterministic observer theory and optimal Kalman filtering theory. In estimating state variables for the optimal control, instead of using the two different state estimators for the deterministic system with noise free measurements and stochastic system with noise measurements, only one stochastic observer is designed which is to be used in both systems commonly. Through the simulation, it has been shown that the flexible system with the stochastic observer is similar in characteristics to the flexible system assuming that all states can be measured.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.788-791
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2006
Fuzzy theory has been used effectively to control the nonlinear system since Mamdani successively adopted fuzzy theory in the steam-engine control problem in 1973. Truckbacker-upper control problem originally proposed by Nguyen and Widrow become a standard highly nonlinear control problem. In this paper, we designed adaptive fuzzy membership functions for speed control as well as steering control. In other words, an adaptive fuzzy control system for truck backer-upper problem useful for practical adaptation is proposed. Experimental results by simulations prove the effectiveness of the proposed system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.11
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pp.997-1004
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2012
In enterprise software projects, performance issues have become more critical during recent decades. While developing software products, many performance tests are executed in the earlier development phase against the newly added code pieces to detect possible performance regressions. In our previous research, we introduced the framework to enable automated performance anomaly detection and reduce the analysis overhead for identifying the root causes, and showed Statistical Process Control (SPC) can be successfully applied to anomaly detection. In this paper, we explain the special performance trend in which the existing anomaly detection system can hardly detect the noticeable performance change especially when a performance regression is introduced and recovered again a while later. Within the fixed number of sampling period, the fluctuation gets aggravated and the lower and upper control limit get relaxed so that sometimes the existing system hardly detect the noticeable performance change. To resolve the issue, we apply dynamically tuned sampling window size based on the performance trend, and Fuzzy theory to find an appropriate size of the moving window.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.6
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pp.605-614
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1999
This paper addresses analysis and design of a class of complex single-input single-output fuzzy control
systems. In the proposed method, the fuzzy model, which represents the local dynamic behavior of the given
nonlinear system, is utilized to construct the controller. The overall controller consists of the local
compensators which compensate the local dynamic linear model and the feed-forward controller which is
designed via sliding mode control theory. Therefore, the globally stable fuzzy controller is designed without
finding a common Lyapunov matrix. and shows improved perfonnance and tracking results by taking the
advantages of fuzzy-model-based control theory and sliding mode control theory. Furthennore, stability
analysis is conducted not Ibr the fuzzy model but for the real underlying nonlinear system. Two numerical
examples are included to show the effcctiveness and feasibility of the proposed fuzzy control method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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