The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.2
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pp.383-388
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2011
In this paper, we consider Hammerstein-Wiener nonlinear model for solid oxide fuel cell (SOFC). A nonlinear model predictive control (MPC) is proposed to trace the constant stack terminal power by Hydrogen flow as control input. After the stability of the closed-loop system with static output feedback controller is analysed by Lyapunov method, a nonlinear model predictive control based on the Hammerstein-Wiener model is developed to control the stack terminal power of the SOFC system. Simulation results verify the effectiveness of the proposed control method based on the Hammerstein-Wiener model for SOFC system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.1
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pp.60-66
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2001
We designed a role-based access control model that can resolve the complicated tasks of control requirements. The designed access control model can control permissions efficiently use of a role-based access control. It guarantees the confidentiality integrity and availa information making use of identity-based and rule-based access controls. It can also centre information flow. Our access control model protects resources from unauthorized accesses b multi-level security policies such as role, security level, integrity level and ownership.
The model based method for energy saving of the separately excited DC motor drive system is proposed in the paper. The accurate power loss model is necessary for this method. Therefore, the adaptive tabu search algorithm is applied to identify the parameters in the power loss model. The field current values for minimum power losses at any load torques and speeds are calculated by the proposed method. The rule based controller is used to control the field current and speed of the motor. The experimental results confirm that the model based method can successfully provide the energy saving for separately excited DC motor drive. The maximum value of the energy saving is 48.61% compared with the conventional drive method.
Control of potable water treatment plant (PWTP) is nowadays based on experience. The aim of this article is to show that model based control of treatment process is more efficient than process operation based on experience. Stimela environment is used for modeling of processes of potable water treatment. Application of the model was conducted on PWTP "Crkvice" in Zenica (BiH). This plant has used conventional rapid sand filters. By effective application of the model it is determined the optimal filter run time for different input turbidity of raw water. This results in the possibility of reducing the consumption of backwashing water, lower costs for its pumping and reducing the amount of coagulants. In the existing practice, based on experience, these benefits are not used.
This paper deals with a control technique of eliminating the transient vibration of a geared mechanical system. This technique is based on a model-based control with a rotational speed sensor in order to establish the damping effect at the driven machine part. A rotational speed sensor is installed in a driven gear, namely a bull gear. A control model is composed of a reduced-order mechanical part expressed as a transfer function between the rotational speed of the motor and that of the bull gear. This control model estimates a load speed after the rotational speed of the bull gear is acted on the transfer function. The difference between the estimated load speed and the motor speed is calculated dynamically and it is added to the velocity command to suppress the transient vibration generated at the load. This control technique is applied to a dies driving spindle of a form rolling machine. In this paper, the performance of this control method is examined by simulations. The settling time of the residual vibration generated at the loading inertia can be shortened down to about 1/2 of the uncompensated vibration level.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.6
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pp.1886-1902
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2000
RBAC(Role Based Access Control) is an access control method based on the user's roles and it provides more flexibility and applicability on the various computer and network security fields than DAC(Discretionary Access Control) or MAC(Mandator Access Control). In this paper, e newly propose ERBAC\ulcorner(Extended RBAC\ulcorner) model by considering subject's and object's roles and security levels for roles additionally to RBAC\ulcorner model which is firstly proposed by Ravi S. Sandhu as a base model. The proposed ERBAC\ulcorner model provides finer grained access control with multilevel security on he base of subject and object level than RBAC\ulcorner model.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.4
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pp.221-227
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2000
This paper combines the constrained model predictive control with the feedback linearization to solve a nonlinear system control problem with input constraints. The combined approach consists of two steps: Firstly, the nonlinear model is linearized by the feedback linearization. Secondly, based on the linearized model, the constrained model predictive controller is designed taking input constraints into consideration. The proposed controller is applied to two link robot system, and tracking performances of the controller are investigated via some simulations, where the comparisons are done for the cases of unconstrained, constrained input in feedback linearization.
This paper design a role-based access control model that can resolves the complicated problems of access control requirements. In this paper, we designed an access control model which can control a permission making use up role-based access control, can guard the confidentiality, integrity and availability of information and can control illegal information flow. The designed access control model can protect resources from unauthorized accesses based on the role, multi-level security policies of security level, integrity level and ownership.
The effects of the errors due to incorrect a priori informations on the noise model as well as the system model in the continuous state model based optimal FIR filter is considered. When the optimal filter is perturbed, the error covariance is derived. From this equation, the performance of the state model based optimal FIR filter is analyzed for the given modeling error. Also the state model based optimal FIR filter is compared to the standard Kalman filter by an example.
The steering systems of all-terrain cranes have been developed with various control strategies for the stability and drivability. To optimally control the input steering angle, an accurate mathematical model that represents the actual crane dynamics is required. The derivation of an accurate mathematical model to optimally control the steering angle, however, is difficult since the steering-control strategy generally varies with the magnitude of the crane's longitudinal velocity, and the postures of the crane's working parts vary while it is being driven. To address this problem, this paper proposes an automatic steering-control algorithm that is based on the MPC (model predictive control) with a disturbance observer for all-terrain cranes. The designed disturbance observer of this study was used to estimate the error between the base steering model and the actual crane. A model predictive controller was used for the computation of the optimal steering angle, along with the use of the base steering model with an estimated uncertainty. Performance evaluations of the designed control algorithms were conducted based on a curved-path scenario in the Matlab/Simulink environment. The performance-evaluation results show a sound reference-path-tracking performance despite the large uncertainties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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