As the power facilities grow up, the optimal operation and the best maintenance of power plant can not be overestimated too much, which can enhance the plant availability and reliability much further. In this respect, fault diagnosis methodologies of dynamic system which is time-varing and strongly nonlinear have been studied. On of them is to use algorithm which is based on time-invariant, linear system, but this is not so nice a method for applying to power Plant. Therefore, the study on other techniques using Artificial Intelligence (AI) is under way. In this paper, the existing ways of fault detection are surveyed and their problems are also discussed.
This paper identifies a discrete-time linear combustion model of Refuse Incineration Plant(RIP) which characterizes steam generation quantity, where the RIP is considered as a MIMO system with thirteen-inputs and one-output. The structure of RIP model is described as an ARX model which are analytically obtained from the combustion dynamics. Furthermore, using the Instrumental Variable(IV) identification algorithm, model structure and unknown parameters are identified from experimental input-output data sets, In result, it is shown that the identified ARX model well approximates the input-output combustion characteristics given by experimental data sets.
For machining auto-mobile cam, the developed biarcs-fitting method eliminates the ridge problems in conventional straight-line fitting approximation or single-arc fitting of curve tool path where it leaves ridges of tool marks on the machined surface of the workpiece. The powerful advantage of this biarc method is demonstrated by applying it to the numerically controlled machining of a curved cam profile, also verified by using a CNC simulating program for auto-mobile cam profile. As a result, this algorithm may be used in CNC milling and turning for cam profile machining with short block line.
Under the interaction between dam body, dam foundation and external environment, the dam structural behavior presents the time-varying nonlinear characteristics. According to the prototypical observations, the correct identification on above nonlinear characteristics is very important for dam safety control. It is difficult to implement the description, analysis and diagnosis for dam structural behavior by use of any linear method. Based on the rescaled range analysis approach, the algorithm is proposed to identify and extract the fractal feature on observed dam structural behavior. The displacement behavior of one actual dam is taken as an example. The fractal long-range correlation for observed displacement behavior is analyzed and revealed. The feasibility and validity of the proposed method is verified. It is indicated that the mechanism evidence can be provided for the prediction and diagnosis of dam structural behavior by using the fractal identification method. The proposed approach has a high potential for other similar applications.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.10-13
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1995
This paper considers the linear-quadratic optimal regulator problem for nonstandard singularly perturbed systems making use of the recursive technique. We first derive a generalized Riccati differential equation by the Hamilton-Jacobi equation. In order to obtain the feedback gain, we must solve the generalized algebraic Riccati equation. Using the recursive technique, we show that the solution of the generalized algebraic Riccati equation converges with the rate of convergence of O(.epsilon.). The existence of a bounded solution of error term can be proved by the implicit function theorem. It is enough to show that the corresponding Jacobian matrix is nonsingular at .epsilon. = 0. As a result, the solution of optimal regulator problem for nonstandard singularly perturbed systems can be obtained with an accuracy of O(.epsilon.$^{k}$ ). The proposed technique represents a significant improvement since the existing method for the standard singularly perturbed systems can not be applied to the nonstandard singularly perturbed systems.
As well known, the maximum power point tracking (MPPT) is an important role in photovoltaic (PV) power systems. MPPT finds and maintains the operation of PV at the maximum power point when the irradiation and cell-temperature change. In this paper, the studied system includes a PV array, a Buck-Boost DC/DC converter, a DC/AC inverter and it is connected to the three phase power system. The solar array operates as a non-linear voltage source. The P&O algorithm with power feed-back is used to control the operating point of PV array at the maximum power point. The effects of irradiation and cell-temperature on the dynamic responses are also considered.
계통연계운전과 독립운전이 모두 가능한 계통연계형 인버터는 주전원계통의 고장 및 점검 시 독립운전모드로 동작하여 비상부하등의 전용부하에 안정된 전압을 공급해주어야 한다. 본 논문은 계통연계형 인버터의 독립운전 제어알고리즘에 관한 것으로 비선형 부하를 고려한 제어알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증한다.
The closed-loop system modeling of an Active/semiactive suspension system has been accomplished through an artificial neural Networks. The 7DOF full model as the system equation of motion has been derived and the output feedback linear quadratic regulator has been designed for the control purpose. For the neural networks training set of a sample data has been obtained through the computer simulation. A 7DOF full model with LQR controller simulated under the several road conditions such as sinusoidal bumps and the rectangular bumps. A general multilayer perceptron neural network is used for the dynamic modeling and the target outputs are feedback to the input layer. The Backpropagation method is used as the training algorithm. The modeling of system and the model validation have been shown through computer simulations.
This note presents a direct adaptive pole assignment control for general discrete, linear, time-invariant, nonmimum phase system.Controller parameters are estimated from the recursive least-squares algorithm, and some additional auxiliary parameters are obtained from aset of recursive equations based on a certain polynomial identity which is derived from the pole assignment equation and the Bezout identity. This scheme increase the numerical stability of the auxiliary parameters, and guarantees local convergence without any extra conditions for the external input. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated by the computer simulation.
A general scheme for a discrete adaptive observer having exponetial weighting properties is presented for a single-input single-output linear system. In this scheme, all the past measurement data are weighted esponetially both with the weighting factor and the stable matrix F. This observer is then implemented in the design of an indirect adaptive pole placement contoller. To increase nemerical stability in getting the controller parameter, a recusive algorithm is introduced. It is shown that the overall control scheme is globally stable with the persistent excition
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[게시일 2004년 10월 1일]
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