In this paper, we assume that the dynamics of DC motor and nonlinear load are unknown. We propose an inverse dynamic model of DC motor and nonlinear load using the artificial neural network and construck speed control system based on the proposed dynamic model. We also propose another dynamic model with speed prediction scheme using the artificial neural network that removes the undesirable time delay effect caused by the computation time during the real-time control. We suggest a dynamic model which has arbitrary number of speed arguments and is especially effective when the motor and load has large moment of inertia. Next, we suggest a controller that combine the neurocontrol and PID control with constant gain. We show that the proposed neurocontrol systems have capabilities of noise rejection and generalization to have good velocity tracking through computer simulations and experiments.
This paper deals with the dynamic performance of Cheju-Haenam HVDC system. The purpose of the simulation study is to verify the control characteristics of the HDVC and to analyse the dynamic performances. Especially because the HVDC system consists of analogue controller and digital controller the simulation is achieved with specification model considered nonlinear function. The dynamic performance simulations is performed by PSCAD/EMTDC
In this paper, to bring under robust and accurate control of auto-equipment systems which disturbance, parameter alteration of system, uncertainty and so forth exist, neural network controller called dynamic neural processor(DNP) is designed. Also, the architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network, the DNP, are described and computer simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed learning method using the DNP.
The intent of this paper is to describe a neural network structure called multi dynamic neural network(MDNN), and examine how it can be used in developing a learning scheme for computing robot inverse kinematic transformations. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network structure, the MDNN, are described. Computer simulations are demonstrate the effectiveness of the proposed learning using the MDNN.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.547-558
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2007
This paper proposes a simpler solution to the stabilization problem of a special class of nonlinear underactuated mechanical systems which includes widely studied benchmark systems like Inertia Wheel Pendulum, TORA and Acrobot. Complex internal dynamics and lack of exact feedback linearizibility of these systems makes design of control law a challenging task. Stabilization of these systems has been achieved using Energy Shaping and damping injection and Backstepping technique. Former results in hybrid or switching architectures that make stability analysis complicated whereas use of backstepping some times requires closed form explicit solutions of highly nonlinear equations resulting from partial feedback linearization. It also exhibits the phenomenon of explosions of terms resulting in a highly complicated control law. Exploiting recently introduced Dynamic Surface Control technique and using control Lyapunov function method, a novel nonlinear controller design is presented as a solution to these problems. The stability of the closed loop system is analyzed by exploiting its two-time scale nature and applying concepts from Singular Perturbation Theory. The design procedure is shown to be simpler and more intuitive than existing designs. Design has been applied to important benchmark systems belonging to the class demonstrating controller design simplicity. Advantages over conventional Energy Shaping and Backstepping controllers are analyzed theoretically and performance is verified using numerical simulations.
Many mechanical and electrocal systems use the number of motors to make multi degree of freedom motion. One method to reduce the number of motors is suggested by using the 3 D.O.F. motor. The 3 D.O.F. motor has advantages such as downsize, weight reduction, and simplification of the existing 3 D.O.F. systems. In this study, a mathematical model for the 3 D.O.F. motor is suggested and the dynamic equation is derived to analyze the 3 D.O.F. motion. Generallinear control methods are very hard to get the good performance because of the nonlinear terms of each degree of each degree of freedom. To control the motion properly, the nonlinear terms are decoupled using a feedback control law. Nonlinear feedback control law which can arrage the poles arbitrarily is derived. The effects of the gains are examined through computer simulations.
In spite of significant nonlinearities even in the simplest model, some types of steady-state and dynamic behavior common for nonlinear systems have never been associated with distillation columns. In recent years, multiplicity of steady states has been a subject of much research and is now widely accepted. Subsequently, stability of steady states has been explored. Another phenomenon that. although widely observed in chemical reactors, has not been associated with models of distillation columns is the existence of periodic oscillations. In this article we study the steady-state and dynamic behavior of the azeotropic distillation of the ternary homogeneous system methanol-methyl butyrate-toluene. Our simulations reveal nonlinear behavior not reported in earlier studies. Under certain conditions, the open-loop distillation system shows a sustained oscillation associated with branching to periodic solutions. The limit cycles are accompanied by traveling waves inside the column. Significant underdamped oscillations are also observed over a wide range of product rates.
A fast optimal path planning algorithm using the analog Cellular Nonlinear Circuits(CNC) is proposed. The analog circuits based optimal path planning is very useful since most of the optimal path planning problems require real time computation. There has already been a previous study to implement the dynamic programming with analog circuits. However, it could not be applied for the practically large size of problems since the algorithm employs the mechanism of reducing its input current/voltage by the amount of cost, which causes outputs of distant cells to become zero. In this study, a subgoal-based dynamic programming algorithm to compute the optimal path is proposed. In the algorithm, the optimal paths are computed regardless of the distance between the starting and the goal points. It finds subgoals starting from the starting point when the output of the starting cell is raised from its initial value. The subgoal is set as the next initial position to find the next subgoal until the final goal is reached. The global optimality of the proposed algorithm is discussed and two different kinds of simulations have been done for the proposed algorithm.
Singh, Vikram;Lish, Matthew R.;Chvala, Ondrej;Upadhyaya, Belle R.
Nuclear Engineering and Technology
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제49권5호
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pp.887-895
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2017
Preliminary results of the dynamic analysis of a two-fluid molten-salt breeder reactor (MSBR) system are presented. Based on an earlier work on the preliminary dynamic model of the concept, the model presented here is nonlinear and has been revised to accurately reflect the design exemplified in ORNL-4528. A brief overview of the model followed by results from simulations performed to validate the model is presented. Simulations illustrate stable behavior of the reactor dynamics and temperature feedback effects to reactivity excursions. Stable and smooth changes at various nodal temperatures are also observed. Control strategies for molten-salt reactor operation are discussed, followed by an illustration of the open-loop load-following capability of the molten-salt breeder reactor system. It is observed that the molten-salt breeder reactor system exhibits "self-regulating" behavior, minimizing the need for external controller action for load-following maneuvers.
This paper is concerned with a mixed control with aerodynamic fin and side thrusters applied to an agile missile using two-time scale dynamic inversion and linear time-varying control technique. The nonlinear dynamic inversion method with the weighting function allocates the desired control inputs (aerodynamic fin and side thrusters) to track a reference trajectory, and the time-varying control technique guarantees the robustness for the uncertainties. Closed-loop stability is achieved by the assignment of the extended-mean of these linear time-varying eigenvalues to the left half complex plane. The proposed schemes are validated by nonlinear simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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