To automate an excavator the control issues resulting from environmental uncertainties must be solved. In particular the interactions between the excavation tool and the excavation environment are dynamic, unstructured and complex. In addition, operating modes of an excavator depend on working conditions, which makes it difficult to derive the exact mathematical model of excavator. Even after the exact mathematical model is established, it is difficult to design of a controller because the system equations are highly nonlinear and the state variable are coupled. The objective of this study is to design a fuzzy logic controller(FLC) which controls the position of excavator's attachment. This approach enables the transfer of human heuristics and expert knowledge to the controller. Excavation experiments are carried out to check the performance of the FLC.
Duong, Van Huan;Tran, Ngoc Tham;Choi, Woojin;Kim, Dae-Wook
Journal of Power Electronics
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제16권1호
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pp.238-248
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2016
The state-of-charge (SOC) and state-of-health (SOH) estimation of batteries play important roles in managing batteries for automotive applications. However, an accurate state estimation of a battery is difficult to achieve because of certain factors, such as measurement noise, highly nonlinear characteristics, strong hysteresis phenomenon, and diffusion effect of batteries. In certain vehicular applications, such as idle stop-start systems (ISSs), significant errors in SOC/SOH estimation may lead to a failure in restarting a combustion engine after the shut-off period of the engine when the vehicle is at rest, such as at a traffic light. In this paper, a dual extended Kalman filter algorithm with a dynamic equivalent circuit model of a lead-acid battery is proposed to deal with this problem. The proposed algorithm adopts a battery model by taking into account the hysteresis phenomenon, diffusion effect, and parameter variations for accurate state estimations of the battery. The validity of the proposed algorithm is verified through experiments by using an absorbed glass mat valve-regulated lead-acid battery and a battery sensor cable for commercial ISS vehicles.
본 논문에서는 단상 UPS 인버터의 강인한 전압제어기를 제안하고 설계한다. 제안된 전압제어기는 부하 변동에 대해서 강인 안정성과 강인 추종 성능을 얻기 위해 ${\mu}$-합성에 기초한 강인 제어 이론을 이용하여 설계되었다. 설계된 전압제어기의 강인 제어 성능은 ${\mu}$-해석을 통해 이론적으로 확인하였다. 그리고 단상 인버터에 대해 선형 부하와 비선형 부하로 시뮬레이션 및 실험을 수행하여 제안된 전압제어기가 안정된 전압제어 성능과 빠른 동특성을 가지는 향상된 제어성능을 제공하는 것을 확인하였다.
This paper presents optimal operational scheduling model and economic assessment of Li-ion battery energy storage systems installed in non-residential customers. The operation schedule of a BESS is determined to minimize electric bill, which is composed of demand and energy charges. Dynamic programming is introduced to solve the nonlinear optimization problem. Based on the optimal operation schedule result, the economics of a BESS are evaluated in the investor and the social perspective respectively. Calculated benefits in the investor or customer perspective are the savings of demand charge, energy charge, and related taxes. The social benefits include fuel cost savings of generating units, construction deferral effects of the generation capacity and T&D infra, and incremental CO2 emission cost impacts, etc. Case studies are applied to an large industrial customer that shows similarly repeated load patterns according to days of the week.
Seismic control performance of MR dampers, which have severe nonlinearity, varies with respect to the dynamic characteristics of an earthquake such as magnitude, frequency and duration. In this study, the effects of excitation characteristics on the equivalent linear system of a building structure with the MR damper are investigated through numerical analysis for artificial ground motions generated from different response spectrums. The equivalent damping ratio of the structure with the MR damper is calculated using Newmark and Hall's equations for ground motion amplification factors. It is found that the equivalent damping ratio of the structure with the MR damper is dependent on the ratio of the maximum friction force of the MR damper over excitation magnitude. Frequency contents of the earthquake ground motion affects the equivalent damping ratio of long-period structures considerably. Also, additional damping effect caused by interaction between the viscousity and friction of the MR damper is observed. Finally. response reduction factors for equivalent linear systems are proposed in order to improve accuracy in the prediction of the actual nonlinear response.
In this paper, the generation of a reference current and voltage signal based on a Kalman filter is offered for a 3-phase 4wire UPQC (Unified Power Quality Conditioner). The performance of the UPQC is improved with source voltages that are distorted due to harmonic components. Despite harmonic and frequency variations, the Kalman filter is capable enough to determine the amplitude and the phase angle of load currents and source voltages. The calculation of the first state is sufficient to identify the fundamental components of the current, voltage and angle. Therefore, the Kalman state estimator is fast and simple. A Kalman based control strategy is proposed and implemented for a UPQC in a distribution system. The performance of the proposed control strategy is assessed for all possible source conditions with varying nonlinear and linear loads. The functioning of the proposed control algorithm with a UPQC is scrutinized and validated through simulations employing MATLAB/Simulink software. Using a FPGA SPATRAN 3A DSP board, the proposed algorithm is developed and implemented. A small-scale laboratory prototype is built to verify the simulation results. The stated control scheme for the UPQC reduces the following issues, voltage sags, voltage swells, harmonic distortions (voltage and current), unbalanced supply voltage and unbalanced power factor under dynamic and steady-state operating conditions.
Wind speed forecasting is critical for a variety of engineering tasks, such as wind energy harvesting, scheduling of a wind power system, and dynamic control of structures (e.g., wind turbine, bridge, and building). Wind speed, which has characteristics of random, nonlinear and uncertainty, is difficult to forecast. Nowadays, machine learning approaches (generalized regression neural network (GRNN), back propagation neural network (BPNN), and extreme learning machine (ELM)) are widely used for wind speed forecasting. In this study, two schemes are proposed to improve the forecasting performance of machine learning approaches. One is that optimization algorithms, i.e., cross validation (CV), genetic algorithm (GA), and particle swarm optimization (PSO), are used to automatically find the optimal model parameters. The other is that the combination of different machine learning methods is proposed by finite mixture (FM) method. Specifically, CV-GRNN, GA-BPNN, PSO-ELM belong to optimization algorithm-assisted machine learning approaches, and FM is a hybrid machine learning approach consisting of GRNN, BPNN, and ELM. The effectiveness of these machine learning methods in wind speed forecasting are fully investigated by one-year field monitoring data, and their performance is comprehensively compared.
Reinforced concrete walls and buckling restrained braces are effective structural elements that are used to resist seismic loads. In this paper, the behavior of the reinforced concrete walls coupled with buckling restrained braces is investigated. In such a system, there is not any conventional reinforced concrete coupling beam. The coupling action is provided only by buckling restrained braces that dissipate energy and also cause coupling forces in the wall piers. The studied structures are 10-, 20- and 30-story ones designed according to the ASCE, ACI-318 and AISC codes. Wall nonlinear model is then prepared using the fiber elements in PERFORM-3D software. The responses of the systems subjected to the forward directivity near-fault (NF) and ordinary far-fault (FF) ground motions at maximum considered earthquake (MCE) level are studied. The seismic responses of the structures corresponding to the inter-story drift demand, curvature ductility of wall piers, and coupling ratio of the walls are compared. On average, the results show that the inter-story drift ratio for the examined systems subjected to the far-fault events at MCE level is less than allowable value of 3%. Besides, incremental dynamic analysis is used to examine the considered systems. Results of studied systems show that, the taller the structures, the higher the probability of their collapse. Also, for a certain peak ground acceleration of 1 g, the probability of collapse under NF records is more than twice this probability under FF records.
A biomechanical model of lower extremity in seated postures was developed to assess muscular activities of lower extremity involved in a variety of foot pedal operations. The model incorporated four rigid body segments with the twenty-four muscles to represent lower extremity This study deals with quasi-static movement to investigate dynamic movement effect in seated foot operation. It is found that optimization method which has been used for modeling the articulated body segments does not predict the forces generated from biarticular muscles and antagonistic muscles reasonably. So, the revised nonlinear optimization scheme was employed to consider the synergistic effects of biarticular muscles and the antagonistic muscle effects from the stabilization of the joint. For the model validation, three male subjects performed the experiments in which EMG activities of the nine lower extremity muscles were measured. Predicted muscle forces were compared with the corresponding EMG amplitudes and it showed no statistical difference. For the selection of optimal seated posture, a physiological meaningful criterion was developed for muscular load sharing developed. For exertion levels, the transition point of type F motor unit of each muscle is inferred by analyzing the electromyogram at the seated postures. Also, for predetermined seated foot operations exertion levels, the recruitment pattern is identified in the continuous exertion, by analyzing the electromyogram changes due to the accumulated muscle fatigue.
This paper deals with break size estimation of loss of coolant accidents (LOCA) using a nonlinear autoregressive with exogenous inputs (NARX) neural network. Previous studies used static approaches, requiring time-integrated parameters and independent firing algorithms. NARX neural network is able to directly deal with time-dependent signals for dynamic estimation of break sizes in real-time. The case studied is a LOCA in the primary system of Bushehr nuclear power plant (NPP). In this study, number of hidden layers, neurons, feedbacks, inputs, and training duration of transients are selected by performing parametric studies to determine the network architecture with minimum error. The developed NARX neural network is trained by error back propagation algorithm with different break sizes, covering 5% -100% of main coolant pipeline area. This database of LOCA scenarios is developed using RELAP5 thermal-hydraulic code. The results are satisfactory and indicate feasibility of implementing NARX neural network for break size estimation in NPPs. It is able to find a general solution for break size estimation problem in real-time, using a limited number of training data sets. This study has been performed in the framework of a research project, aiming to develop an appropriate accident management support tool for Bushehr NPP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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