Real-time hybrid simulation (RTHS), which has the advantages of a substructure pseudo-dynamic test, is widely used to investigate the rate-dependent mechanical response of structures under earthquake excitation. However, time delay in RTHS can cause inaccurate results and experimental instabilities. Thus, this study proposes a model-based adaptive control strategy using a Kalman filter (KF) to minimize the time delay and improve RTHS stability and accuracy. In this method, the adaptive control strategy consists of three parts-a feedforward controller based on the discrete inverse model of a servohydraulic actuator and physical specimen, a parameter estimator using the KF, and a feedback controller. The KF with the feedforward controller can significantly reduce the variable time delay due to its fast convergence and high sensitivity to the error between the desired displacement and the measured one. The feedback control can remedy the residual time delay and minimize the method's dependence on the inverse model, thereby improving the robustness of the proposed control method. The tracking performance and parametric studies are conducted using the benchmark problem in RTHS. The results reveal that better tracking performance can be obtained, and the KF's initial settings have limited influence on the proposed strategy. Virtual RTHSs are conducted with linear and nonlinear physical substructures, respectively, and the results indicate brilliant tracking performance and superb robustness of the proposed method.
This paper presents a novel nonlinear model of Switched Reluctance Generator (SRG) based on wind Energy Conversion system. Closed loop control with based Proportional Integrator current Chopping Control machine model is used. A Power converter in SRG can be controlled by using PI-CCC proposed model, and can be produced maximum power efficiency and minimize the ripple contents in the output of SRG. A second power converter namely PI based controlled PWM Inverter is used to interface the machine to the Grid. An effective control technique for the inverter, based on the pulse width modulation (PWM) scheme, has been developed to make the line voltage needs less power switching devices and each pair of turbine the generated active power starts increasing smoothly. This proposed control scheme feasibility and validity are simulated on SIMULINK/SIM POWER SYSTEMS only.
Fuzzy logic, neural network, fuzzy-neural network play an important as the key technology of linguistic modeling for intelligent control and decision making in complex systems. The fuzzy -neural network (FNN) learning represents one of the most effective algorithms to build such linguistic models. This paper proposes learning approach of fuzzy-neural network by immune algorithm. The proposed learning model is presented in an immune based fuzzy-neural network (FNN) form which can handle linguistic knowledge by immune algorithm. The learning algorithm of an immune based FNN is composed of two phases. The first phase used to find the initial membership functions of the fuzzy neural network model. In the second phase, a new immune algorithm based optimization is proposed for tuning of membership functions and structure of the proposed model.
In this paper, a programming system for robot-based manufacturing cell which can control and simulate manufacturing devices as well as robots in workcell is proposed and developed. The system is based on world model, and modem textual and object-level robot programming language and interactive graphic world modeler are used to construct and exploit world model. Graphic simulation is used as an efficient and easy to use debugging or verifying tool for user written robot programs. Machine dependency is minimized by adopting the hierarchical control structure and by assuming all the workcell components as virtual ones.
Active roll control can improve handling and ride comfort. Dynamic characteristics of the hydraulic actuators for active suspension, which can be modeled as the 1'st order time lag system, hinders the performance improvement. To overcome this shortcoming a predictive controller is designed based on 3 d.o.f. linear vehicle handling model. The effect of this controller is studied through the simulation based on 10 d.o.f. nonlinear vehicle model and the results is compared to that of feedforward controller which uses lateral acceleration as control signal.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.5
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pp.339-345
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2016
This paper presents a robust speed control of an autonomous vehicle using a disturbance observer. For the purpose, the transfer function of speed dynamics of an autonomous vehicle is identified using step response data. Based on the identified transfer function, model based PID (Proportional-Integral-Derivative) control is designed. In order to design a robust control against load variations on the vehicle, a disturbance observer (DOB) based control is devised. The performance of the designed DOB based control is demonstrated by real experiments.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.1-8
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2019
Most of rotor resistance estimators utilizes Classical qd Model (CQDM) and Alternate qd Model (AQDM). The rotor resistance estimators based on both models were shown to provide an accurate rotor resistance estimate under conditions where flux is constant such as a field-oriented control (FOC) based induction motor drives. Under the conditions where flux is varying such as a Maximum torque per amp (MTPA) control, AQDM based rotor resistance estimator estimates actual rotor resistance accurately even in different operating points. However, CQDM based rotor resistance estimator has not been investigated and its performance is questionable under condition where flux level is varying. Thus, in this work, the performance of CQDM based rotor resistance estimator was investigated and made comparisons with AQDM based estimator under conditions where flux level is significantly varying such as in MTPA control based induction motor drives. Unlike AQDM based estimator, the laboratory results show that the CQDM based estimator underestimates actual rotor resistance and exhibits an undesirable dip in the estimates in different operating points.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.10
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pp.1487-1493
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2013
A new simple control method for active power filter, which can realize the complete compensation of harmonics is proposed. In the proposed scheme, a model-based digital current control strategy is presented. The proposed control system is designed and implemented in a form referred to as internal model control structure. This method provides a convenient way for parameterizing the controller in term of the nominal system model, including time-delays. As a result, the resulting controller parameters are directly set based on the power circuit parameters, which make tuning of the controllers straightforward task. In the proposed control algorithm, overshoots and oscillations due to the computation time delay is prevented by explicit incorporating of the delay in the controller transfer function. In addition, a new compensating current reference generator employing resonance model implemented by a DSP(Digital Signal Processor) is introduced. Resonance model has an infinite gain at resonant frequency, and it exhibits a band-pass filter. Consequently, the difference between the instantaneous load current and the output of this model is the current reference signal for the harmonic compensation.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.10
no.4
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pp.20-29
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2007
The engagement control software embedded in the weapon control computer of the fire control center for air defense missile system is large-scale real-time software. The use of typical software development methodologies is not appropriate to develop such large-scale embedded software in terms of reusability, reliability, and productivity for the reason that it is significantly complicated, and highly dependent on hardware platforms and developers. In this paper, a model-based software architecture using components based on UML 2.0 for the engagement control software is presented in order to solve these problems. This software architecture is verified using the black-box test, the scenario-based test, and the Ethernet packet monitoring test methods. The results demonstrate that the developed software architecture can be employed to enhance reusability, maintainability, and productivity of large-scale embedded software.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.1
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pp.44-53
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2008
An interacting multiple model (IMM) estimation algorithm based on the mixing of the predicted state estimates is proposed in this paper for a right continuous jump-linear system model different from the left-continuous system model used to develop the existing IMM algorithm. The difference lies in the modeling of the mode switching time. Performance of the proposed algorithm is compared numerically with that of the existing IMM algorithm for noisy system identification. Based on the numerical analysis, the proposed algorithm is applied to target tracking with a large sampling period for performance comparison with the existing IMM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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