This paper proposes a new concept of optimal governor-response power flow (OGPF) to obtain an optimal set of control parameters when the systems are in mid-term conditions after disturbances, ignoring the system dynamics. The idea of GOPF simply comes from the attempt to find an optimal solution of the governor-response power flow (GPF), which is a pre-exiting tool that is used to get power flow solutions that would exist several seconds after an event is applied. GPF incorporates the simplified model of governors in the systems into the power flow equations. This paper explains the concept of OGPF and depicts the OGPF formulation and application of a nonlinear interior point method as the solution technique. Also, this paper includes an example with New England 39-bus test system to illustrate the effectiveness of GOPF.
The flexible AC transmissions system (FACTS) is the underpinning concept upon which are based promising means to avoid effectively power flow bottlenecks and ways to extend the loadability of existing power transmission networks. This paper proposes a method by which the optimal locations of the FACTS to be installed in power system under cost function. The optimal solution of this type of problem requires large scale nonlinear optimization techniques. We used Lagrange multipliers to solve a nonlinear equation with equality and ineaquality constraints. Case studies on the standard IEEE 14 bus system show that the method can be implemented successfully and that it is effective for determining the optimal location of the FACTS.
In this paper the sway-control problem of a container crane is investigated. The control loop is divided into two stages. The first stage is a modified time optimal control for trolley traversing. The velocity command for trolley traversing consists of three components ; a reference velocity and two feedback signals for compensating the deviations of trolley and sway angle from their desired trajectories. For trolley's exact positioning the trolley dynamics is identified via an error equation identifier structure. The second stage is a nonlinear residual sway control that starts at the end of first stage. The control design for the second stage is investigated from the perspective of controling an underactuated system, and the control law combines the feedback linearization and variable structure control.
For a single-input nonlinear system, the transformation which transposes the nonlinear system to a controllable-like canonical system has been proposed. However this method islimited by a single-input system and it is difficult to apply the method actually. In this paper we propose a method which transposes the nonlinear system with multi-input into an equivalent pseudo-linear system. And we apply the pseudo-linear system to a linear optimal regulator. To confirm the effectiveness of the proposed method, a transient stability control of the generator with an excitor and a governor is considered.
This paper presents the new three-level optimal control scheme for the large scale nonlinear systems, which is based on fast walsh transform. It is well known that optimization for nonlinear systems leads to the resolution of a nonlinear two point boundary value problem which always requires a numerical iterative technique for their solution. However, Three-level costate coordination can avoid two point boundary condition in subsystem. But this method also has the defect that must solve high order differential equation in intermediate level. The proposed method makes use of fast walsh transform, therefore, is simple in computation because of solving algebra equation instead of differential equation.
This work deals with fast-to-compute global control laws for time-optimal motion of strongly nonlinear dynamic systems like resolute robots. the theory of cell-to-cell mappings for dynamical systems offer the possibility of doing the vast majority of the control law computation offline in case of time optimization with constrained inputs. These cells result from a coarse discretization of likely swaths of state space into a set of nonuniform, contiguous volumes of relatively simple shapes. Once the cells have been designed, the bang-bang schedules for the inputs are determined for all likely starting cells and terminating cells. the resulting control law is an open-loop optimal control law with feedback monitoring and correction.
본 논문은 신경 회로망과 유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 모델링을 다룬다. 비선형 함수의 근사성 때문에 시스템을 식별하고 제어하기 위해서 신경 회로망을 응용한 연구가 실제로 많이 이루어지고 있다. 빠른 응답시간과 최소의 오차를 위해서는 최적구조 신경 회로망을 설계하는 것이 중요하다. 유선 알고리즘은 최근에 단순성과 견고성 때문에 점점 많이 이용되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 유선알고리즘을 이용하여 신경회로망을 최적화한다. 오차와 응답시간을 최소화하는 신경 회로망 구조를 위해서 유전알고리즘의 유전자로 이진 코딩하여 최적 신경회로망을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 비선형 시스템 식별에 효과적인 것을 입증하고자 한다.
This paper studies the feasibility of using the nonlinear model predictive control as a formation flight control algorithm for unmanned aerial vehicles. The optimal control inputs for formation flight are calculated through the cost function which incorporates the relative positions of the individual vehicles to maintain a desired formation and also the inequality constraints on inputs and states using the Karush-Kuhn-Tucker conditions. In the nonlinear model predictive control setting, the optimal control inputs are implemented in a receding horizon manner, which is suitable for dealing with dynamic constraints. Numerical simulations are executed for the validation of the proposed scheme.
In this paper, we present a method for the analysis and design of fuzzy controller for nonlinear systems. In the design procedure, we represent the dynamics of nonlinear systems using a Takagi-Sugeno fuzzy model and formulate the controller rules, which shares the same fuzzy sets with the fuzzy system, using parallel distributed compensation method. Then, after the feedback gain of each local state feedback controller is obtained using the existing optimal pole-placement scheme, we construct an overall fuzzy logic controller by blending all local state feedback controller. Finally, the effectiveness and feasibility of the proposed fuzzy-model-based controller design method has been evaluated through an inverted pendulum system.
인체 하지 근골격 시스템의 수학적 모델에 대해 최적제어 기법을 이용하여 최대 높이뛰기 운동을 재현하였다. 근육의 비선형 동적특성에 의해 순동역학 접근방법을 사용하였으며 최적제어는 최적화 프로그램인 마이크로 유전알고리즘과 VF02 비선형 최적화 프로그램을 적용하였다. 최대 높이뛰기 운동을 위한 근골격 모델에서 유전알고리즘만으로는 최적해를 얻을 수가 없었다. 유전알고리즘의 해를 비선형 최적화 프로그램의 초기 예측값으로 하여 도약시간에 따른 최적의 운동 신경자극도를 결정하였다. 이러한 접근방법은 초기의 인위적 예측값 없이 최대높이뛰기 운동에 대한 전역해를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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