In this paper an ANFIS(Adativo Neuro-Fuzzy Inference System)- based fault detection and diagnosis for a closed loop control system is proposed. The proposed diagnostic system contains two ANFIS. One is run as a parallel model within the model in closed loop control(MCL) and the other is run as a series-parallel model within the process in closed loop(PCL) for the generation of relevant symptoms for fault diagnosis. These symptoms are further processed by another classification logic with simple rules and neural network for process and controller fault diagnosis. Experimental results for a DC shunt motor control system illustrate the effectiveness of the proposed diagnostic scheme.
To minimize the train operation interruptions and train exchanges, the RF transmission system is proposed. The current control room of the Seoul Metro has information of the train movement through the Total Traffic Control System, but it does not have information of the train itself, rail status, and other facilities' status. When some trouble occurs during train operation, the train crews should report the control room about the trouble and fix it. If the control room has exact information of the trouble, the expert in the control room can help the crews to fix the trouble swiftly and exactly. Since the crews are busy taking care of the trouble, they often miss to report the control room on time. The proposed RF transmission system relays the information of the train to the control room automatically in real time, and makes it possible to provide the passengers good service by reducing the train operation interruptions and train exchanges.
유도전동기의 속도 제어를 원활하게 수행하기 위해서는 필요한 회전자 속도 정보를 얻어야 한다. 속도 정보를 얻으려면 센서를 사용하여 얻어야 하지만, 센서를 사용하지 않고 적절한 알고리즘을 이용하여 얻을 수도 있다. 속도 정보를 얻기 위해서 모델 기준 적응 시스템(MARS; model reference adaptive system)을 사용하여 시스템을 설계 하였고, 유도전동기의 속도 제어 방식 중에 하나인 간접 벡터 제어 방식으로 전동기의 전류와 회전자 파라미터 값으로부터 연산된 슬립 주파수를 회전자 속도와 합하여 자속의 위치 정보를 얻어내는 방식을 사용하였다. 실제 자속 정보 없이도 넓은 속도 영역에서 간단하게 순시 전류 제어를 행할 수 있으며 제어기의 구조가 간단하다는 장점을 가질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 간접 벡터 제어 방식을 기반으로 제어 시스템을 구성하였고, 이를 실현하기 위해 필요한 회전자 속도 정보를 센서로 사용하지 않고 개발한 지능형 알고리즘으로 추정하여 유도전동기의 속도 제어 시스템을 개발하였다.
The integration of intelligent devices, devices-level networks, and software into motor control systems can deliver improved diagnostics, fast warnings for increased system reliability, design flexibility, and simplified wiring. Remote access to motor-control information also affords an opportunity for reduced exposure to hazardous voltage and improved personnel safety during startup and trouble-shooting. This paper presents LonWorks fieldbus networked intelligent induction control system architecture. Experimental bed system with two inverter motor driving system for controlling 1.5kW induction motor is configured for LonWorks networked intelligent motor control. In recent years, MCCs have evolved to include component technologies, such as variable-speed drives, solid-state starters, and electronic overload relays. Integration was accomplished through hardwiring to a programmable logic controller (PLC) or distributed control system (DCS). Devicelevel communication networks brought new possibilities for advanced monitoring, control and diagnostics. This LonWorks network offered the opportunity for greatly simplified wiring, eliminating the bundles of control interwiring and corresponding complex interwiring diagrams. An intelligent MCC connected in device level control network proves users with significant new information for preventing or minimizing downtime. This information includes warnings of abnormal operation, identification of trip causes, automated logging of events, and electronic documentation. In order to show the application of the multi-motors control system, the prototype control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using LonWorks network.
Since radio communications based train control system requires considerable amount of information than track circuits based signalling system and these information have significant effects on train control system safety, it is essential to ensure information integrity. In addition, when track information has to be added or changed due to track installation, track maintenance (both corrective and preventive), any information changes must be reported to train control system as soon as possible. In this paper, we provide explanation on the equipment and its data structure. Also, we represent the results of a simulator application to check the information integrity generated by the equipment.
In industrial actual control system, PID controller has been used with its high delicate control system in position control system. PID controller has simple structure and superior ability in several characteristics. When the response of system is changed by delay time, variable load , disturbances and external environment, control gain of PID controller must be readjusted on the system dynamic characteristics. Therefore, a control ability of PID controller is degraded when the control gain is inappropriately determined. When the response characteristic of system is changed under a condition, control gain of PID controller must be changed adaptively to be a waited response of system. In this paper an PIDA controller is constructed by Two-Layers Neural Network applying back-propagation(BP) algorithm. Form the result of compute. simulation in the proposed controller, its usefulness is verified.
Grid-connected distributed power generation has been widely used in green energy generation. However, due to the distributed characteristics, distributed power generation is difficult to be dynamically allocated and monitored in the electrical control process. In order to solve this problem, this research combined the Internet of Things (IoT) with the automatic control system of electrical engineering to improve the control strategy of the power grid inverter according to the characteristics of the IoT system. In the research, a connection system of the power grid inverter and the IoT controller were designed, and the application effect was tested by simulation experiments. The results showed that the power grid inverter had strong tracking control ability for current and power control. Meanwhile, the electrical control system of the IoT could independently and dynamically control the three-phase current and power. The given value was reached within 50 ms after the step signal was input, which could protect the power grid from being affected by the current. The overall system could realize effective control, dynamic control and protective control.
본 논문은 Fuzzy Slide Mode Control 및 BLDC모터를 이용하여 공기의 부하를 모사한 Actuator System에 관한 연구이다. 모터를 제어하기 위한 알고리즘으로 PID, PD, fuzzy Slide Mode Control의 특징을 비교 분석하였고 외란의 영향에 강한 Fuzzy Slide Mode Control을 적용하였다. 모터의 토크를 제어하여 실제 공기 부하에 맞는 토크를 모사함으로써 최대 2.3Nm의 토크와 50Hz의 응답 특성을 얻었다.
This paper describes the design and construction of a micro robotic system addressing such important aspects as versatility and low cost for rapid development and test of new control algorithm. The design and structure of micro robots are presented in detail. The supervision oriented concept is designed for controlling a group of micro robots. In this concept, the vision system recognizes the environment and the host computer decides the micro robot action based on the information from the vision system. In addition, the micro robots can be implemented cheaply and small in size because the structure of supervision oriented system is simplest. The experimental results and the performance of the proposed micro robotic system are discussed.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권4호
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pp.338-344
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2010
This paper discusses the development of the control system of a mini quadrotor in Konkuk University for indoor applications. The attitude control system consists of a stability augmentation system, which acts as the inner loop control, and a modern control approach based on modeling will be implemented as the outer loop. The inner loop control was experimentally satisfied by a proportional-derivative controller; this was used to support the flight test in order to validate the modeling. This paper introduces the mathematical model for the simulation and design of the optimal control on the outer loop control. To perform the experimental tests, basic electronic hardware was developed using simple configurations; a microcontroller used as the embedded controller, a low-cost 100 Hz inertial sensors used for the inertial sensing, infra-red sensors were employed for horizontal ranging, an ultrasonic sensor was used for ground ranging and a high performance propeller system built on an quadrotor airframe was also employed. The results acquired from this compilation of hardware produced an automatic hovering ability of the system with ground control system support for the monitoring and fail-safe system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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