This paper considers the $H_{\infty}$ control problem for networked control systems(NCSs). In order to solve the problem which comes from discontinuous control signal in NCSs, an approach that discontinuous control signals treat time-varying delayed continuous signals is applied to achieve $H_{\infty}$ stability of NCSs. In addition, randomly occurring packet losses and disturbances are considered by introducing stochastic variables with Bernoulli distribution. Based on Lyapunov stability theory, a new stability condition is obtained via linear matrix inequality formulation to find the $H_{\infty}$ controller which achieves the mean square stability of NCSs. Finally, the proposed method is applied to a numerical example in order to show the effectiveness of our results.
In this paper, an underwater navigation system with adaptive receding horizon Kalman filter (ARHKF) is studied. It is well known that incorrect statistical information and temporal disturbance invoke errors of any navigation systems with Kalman filter, which makes the autonomous navigation difficult in real underwater environment. In this context, two kinds of problems are herein considered. The first one is the development of an algorithm, which estimates the noise covariance of a linear discrete time-varying stochastic system. The second one is the implementation of ARHKF to underwater navigation systems. The performance of the derived estimation algorithm of noise covariance and the ARHKF are verified by simulation and experiment in the towing tank of Seoul National University.
In this paper, a fuzzy generalized predictive control (FGPC) for non-linear plants is proposed. In the proposed method, the receding horizon control is applied to the control part, while fuzzy systems are used for the predictor part. It is suggested that the fuzzy predictor is time-varying affine with respect to input variables for easy computation of control inputs. Since the receding horizon control can be obtained only with a predictor instead of a plant model, the fuzzy predictor is obtained directly from input-output data without identifying a plant model. A parameter estimation algorithm is used for identifying the fuzzy predictor. The control inputs of the FGPC are computed by minimizing a receding horizon cost function with predicted plant outputs. The proposed controller has a similar architecture to the generalized predictive control (GPC) except for the predictor synthesis method, and thus may possess inherent good properties of the GPC. Computer simulations show that the performance of the FGPC is satisfactory.
In this paper, analysis and control design of ac-dc converter, normally nonlinear time-varying system, using sliding mode controller to achieve fast output voltage response, disturbance rejection and robust system in the presence of load variation are demonstrated. The objective of this method is to develop methodology for output voltage to be constant and input current sinusoidal that results in nearly unity power factor, respectively. In addition the converter can be also bidirectional power flow. Simulation results using Matlab/Simulink show the effectiveness of sliding mode control system compared with linear feedback controller to guarantee enhanced PF>0.98, THD<5%, and ripple output voltage is less than 1% at the maximum output power.
Use of acetonitrile in electrolytes promotes better operation of supercapacitors. Recent efforts show that electrolytes containing acetonitrile can also function in a wide range of operating temperatures. Therefore, this paper addresses the dielectric relaxation processes, structure and dynamic properties of the bulk acetonitrile at various temperatures. Systems of acetonitrile were modeled using canonical ensemble and simulated by employing Molecular Dynamics method. Results show that interactions among the molecules were correlated within a cut-off radius while parallel and anti-parallel arrangements are observed beyond this radius at relatively high and low temperatures respectively. Furthermore, effects of C-C-N and C-H bending modes were greatly appreciated on the power spectral density of time rate change of dipole-dipole correlations whereas frequency shifts were observed on all modes at the lowest temperature under consideration. Linear variations with temperature were depicted for reorientation times and self-diffusion coefficients. Shear viscosity was also computed with a good accuracy within a certain range of the temperature as well.
Control of pH neutralization process plays a very important role in some chemical process. Because of their high nonlinearity, frequent disturbance, and time-varying characteristics, it is difficult to control and estimate pH processes. For the adaptive control of pH processes, a lot of researchers have made an efforts in the modeling and control of pH processes. It is very difficult to obtain information of influent stream such as concentrations and dissociation constants and the titration curve equation is very complex. Therefore, several simple models, which hate small number of unknown parameters and estimate the titration curve, have been available, These models were considered here and were transformed into forms that can applied the linear least square method.
Recently many adaptive control schemes for the industrial robot manipulator have been developed. Especially, learning control utilizing the repetitive motion of robot and based on iterative signal synthesis attracts much interests. However, since most of these approaches excludes the boundness of the input torque supplied to the manipulator, its effectiveness may be limited and also the full dynamic capacity of the robot manipulator can not be utilized. To overcome the above-mentioned difficulties and meet the desired performance, we propose an approach which yields the effective learning control schemes in this paper. In this study, some stability conditions derived from applying the Lyapunov theory to the discrete linear time-varying dynamic system are established and also an optimization scheme considering the bounded input torque is introduced. These results are simulated on a digital computer using a three-joint revolute manipulator to show their effectiveness.
This paper deals with control system design strategy for electrolmaginetic suspension (E.M.S.) system. For a successful control of E.M.S. system, the nature of E.M.S. system is deeply studied in the view point of non-linear, open-loop unstable, time-varying, non-minimum phase system. To find a special control treatment for E.M.S. system, analyses and simulations for various models are carried out. As one of the successful candidates, adaptive control concept is introduced and sample hardware system using digital signal processor is implemented.
Eddy current is usually generated in the material with high conductivity by time-varying source such as AC current and also is induced by the moving source with relative velocity. The contactless magnetic brake makes use of the braking force from the eddy current generated by the moving source and currently used for the secondary brakes of heavy trucks, buses and rail vehicles. This study aims to design the magnetization pattern of the eddy current brake system of a permanent magnet type where the design aim is to maximize the braking force. The analysis of brake systems is based on the two-dimensional finite element analysis. We use the sequential linear programming as the optimizer and the adjoint variable method is applied for the sensitivity analysis.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.886-892
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2013
고압호스 조립체는 건설기계, 선박, 항공기, 산업기계, 공작기계 및 자동차 등의 각종 유압장치에 널리 유압배관으로 사용된다. 이는 유연성이 필요한 부분에 유체동력($P^*Q$)으로 전달해야 함으로서, 고장이 발생할 경우는 유압시스템 전체가 작동이 불가능함으로서 신뢰성이 매우 중요한 부품이다. 가속 수명 시험 데이터는 와이블분포 분석을 통해서 형상 모수를 추종 하였다. 본 시험연구에서는 실제 가속수명시험 조건의 충격압력과 반복 굽힘을 변화시켜 시험시간을 감소시켰다. 가속수명시험 모형은 GLL(generalized linear)모형을 사용하였으며, 충격압력과 반복 굽힘에 대한 가속지수는 각각 6.64와 4.46으로 확인되었다. 또한 시험 결과에 대한 분석결과 형상모수(${\beta}$)는 6.19이며, 실제 사용조건인 35 MPa과 굽힘 반경 R100 mm를 적용하였을 경우 척도모수(${\eta}$)는 $1.035{\times}108$사이클로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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