International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권1호
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pp.55-67
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2004
In this paper, an active vibration control of a translating steel strip in a zinc galvanizing line is investigated. The control objectives in the galvanizing line are to improve the uniformity of the zinc deposit on the strip surfaces and to reduce the zinc consumption. The translating steel strip is modeled as a moving belt equation by using Hamilton’s principle for systems with moving mass. The total mechanical energy of the strip is considered to be a Lyapunov function candidate. A nonlinear boundary control law that assures the exponential stability of the closed loop system is derived. The existence of a closed-loop solution is shown by proving that the closed-loop dynamics is dissipative. Simulation results are provided.
The interface between host processor and the ShortStack Micro Server may be a Serial Communication Interface(SCI). The LonWorks control module with a high performance is developed, which is composed of the 8 bit PIC Microprocessor for host processor and the smart neuron chip for the ShoretStack Micro Server. This intelligent control board is verified as proceeding the various function tests from experimental system with an boost pump and inverter driving systems. It is also confirmed that the developed control module provides stably 0-10VDC linear signal to the input signal of inverter driving system for varying the induction motor speed. Thus, the experimental results show that the fabricating intelligent board carried out very well the various functions in the wide operating ranges of boost pump system. This developed control module expect to apply to industrial fields to require the comparatively exact control and monitoring such as multi-motor driving system with inverter, variable air volume system and the boost pump water supply systems.
This paper presents the development of digital robust fuzzy controller for uncertain nonlinear systems. The proposed approach is based on the intelligent digital redesign(IDR) method with considering the relaxed stability condition of fuzzy control system. The term IDR in the concerned system is to convert an existing analog robust control into an equivalent digital counterpart in the sense of the state-matching. We shows that the IDR problem can be reduced to find the digital fuzzy gains minimizing the norm distance between the closed-loop states of the analog and digital robust control systems. Its constructive conditions are expressed as the linear matrix inequalities(LMIs) and thereby easily tractable by the convex optimization techniques. Based on the nonquadratic Lyapunov function, the robust stabilization conditions are given for the sampled-data fuzzy system, and hence less conservative. A numerical example, chaotic Lorentz system, is demonstrated to visualize the feasibility of the proposed methodology.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권2호
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pp.146-151
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2010
This paper proposes a rank-based control method of mutation probability for improving the performances of genetic algorithms (GAs). In order to improve the performances of GAs, GAs should not fall into premature convergence phenomena and should also be able to easily get out of the phenomena when GAs fall into the phenomena without destroying good individuals. For this, it is important to keep diversity of individuals and to keep good individuals. If a method for keeping diversity, however, is not elaborately devised, then good individuals are also destroyed. We should devise a method that keeps diversity of individuals and also keeps good individuals at the same time. To achieve these two objectives, we introduce a rank-based control method of mutation probability in this paper. We set high mutation probabilities to lowly ranked individuals not to fall into premature convergence phenomena by keeping diversity and low mutation probabilities to highly ranked individuals not to destroy good individuals. We experimented our method with typical four function optimization problems in order to measure the performances of our method. It was found from extensive experiments that the proposed rank-based control method could accelerate the GAs considerably.
Penetration of renewable energy sources makes the modern interconnected power systems to have more intelligence and flexibility in the control. Hence, it is essential to maintain the system frequency and tie-line power exchange at nominal values using Load Frequency Control (LFC) for efficient, economic and reliable operation of power systems. In this paper, intelligent tuning of the Proportional Integral Derivative (PID) controller for LFC in an interconnected power system is considered as a main objective. The chosen problem is formulated as an optimization problem and the optimal gain parameters of PID controllers are computed with three innovative swarm intelligent algorithms named Particle Swarm Optimization (PSO), Bacterial Foraging Optimization Algorithm (BFOA) and hybrid Bacterial Foraging Particle Swarm Optimization (BFPSO) and a comparative study is made between them. A new objective function designed with necessary time domain specifications using weighted sum approach is also offered in this report and compared with conventional objective functions. All the simulation results clearly reveal that, the hybrid BFPSO tuned PID controller with proposed objective function has better control performances over other optimization methodologies.
In order to let the humanoid robot walk on the uneven terrains, the robot's foot should have the similar structure and function as human's. The intelligent foot should be made up of toes and heel. When it walks on the uneven terrains, the foot's sole senses the force and adjusts foot's position before robot losing his balance. In this paper, the force sensors of robot's intelligent foot for having the similar structure and function like human are developed. The heel 3-axis force/moment sensor and toe force sensors for humanoid robot's intelligent foot is developed, and the characteristic tests of them are carried out. As a result of characteristic test, the interference error of the heel 3-axis force/moment sensor is less than 2.2%. It is thought that the developed force sensors could be used to measure the reaction forces which is applied the toes and the heel of a humanoid robot.
In this paper, an optimal design of hybrid magnetic levitation(Maglev) system using intelligent optimization algorithms is proposed. The proposed maglev system adopts hybrid suspension system with permanent-magnet(PM) and electro magnet(EM) to reduce the suspension power loss and the teaching-learning based optimization(TLBO) that can overcome the drawbacks of conventional intelligent optimization algorithm is used. To obtain the mathematical model of hybrid suspension system, the magnetic equivalent circuit including leakage fluxes are used. Also, design restrictions such as cross section areas of PM and EM, the maximum length of PM, magnetic force are considered to choose the optimal parameters by intelligent optimization algorithm. To meet desired suspension power and lower power loss, the multi object function is proposed. To verify the proposed object function and intelligent optimization algorithms, we analyze the performance using the mean value and standard error of 10 simulation results. The simulation results show that the proposed method is more effective than conventional optimization methods.
In this research we continue the study of nuclear power plant steam generator's intelligent modeling. This model represents the input-output behavior and is a preliminary stage for intelligent control. Among many intelligent models available, we study neural network models that have been proven as universal function approximators. We select multilayer perceptrons, circular backpropagation networks, piecewise linearly trained networks and recurrent neural networks as the candidates for the steam generator's intelligent models. We take the input-output pairs from steam generator's reference model and train the neural network models. We validate trained neural network models as intelligent models of steam generator.
본 논문에서는 바이러스-진화 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 기저 함수 확장을 이용한 표적 추적 시스템의 설계 방법을 제안한다. 일반적으로 표적 추적의 목적은 센서로부터 얻어진 표적의 과거 위치에 기반하여, 미래에 대한 표적의 궤적을 추정하는 것이다. 확장 칼만 필터와 같은 전통적이고 수학적인 비선형 필터링 기법에서 강한 비선형성은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 비선형 필터링 기법의 장점을 결합한다. 제안된 방법에서, 확장 칼만 필터의 파라미터로 학습 데이터를 구성하고, 강한 근사화 능력을 가지는 퍼지 기저 함수에 유전 알고리즘의 유전적 다양성 상실로 이한 조기 수렴을 방지하는 바이러스-진화 유전 알고리즘을 결합하여, 파라미터와 규칙 수를 동시에 동정시킴으로써 확장 칼만 필터의 오차를 보정한다. 마지막으로, 제안된 방법은 3차원 상의 모의 실험을 통해 그 성능이 입증된다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권6호
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pp.714-724
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2006
In this note a method of designing optimal vibration control based on Haar functions to control of bounce and pitch vibrations in engine-body vibration structure is presented. Utilizing properties of Haar functions, a computational method to find optimal vibration control for the engine-body system is developed. It is shown that the optimal state trajectories and optimal vibration control are calculated approximately by solving only algebraic equations instead of solving the Riccati differential equation. Simulation results are included to demonstrate the validity and applicability of the technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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