A model predictive control method is applied to design an automatic controller for thermal power control in a reactor core. The basic concept of the model predictive control is to solve an optimization problem for a finite future at current time and to implement as the current control input only the first optimal control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, the second optimal control input is not implemented and the procedure to solve the optimization problem is then repeated. The objectives of the proposed model predictive controller are to minimize the difference between the output and the desired output and the variation of the control rod position. The nonlinear PWR plant model (a nonlinear point kinetics equation with six delayed neutron groups and the lumped thermal-hydraulic balance equations) is used to verify the proposed controller of reactor power. And a controller design model used for designing the model predictive controller is obtained by applying a parameter estimation algorithm at an initial stage. From results of numerical simulation to check the controllability of the proposed controller at the $5\%/min$ ramp increase or decrease of a desired load and its $10\%$ step increase or decrease which are design requirements, the performances of this controller are proved to be excellent.
Automatic guidance of farm tractors would improve productivity by reducing operator fatigue and increasing machine performance. To control tractors within $\pm$5cm of the desired path, fuzzy and adaptive steering controllers were developed to evaluate their characteristics and performance. Two input variables were position and yaw errors, and a steering command was fed to tractor model as controller output. Trapezoidal membership functions were used in the fuzzy controller, and a minimum-variance adaptive controller was implemented into the 2-DOF discrete-time input-output model. For unit-step and composite paths, a dynamic tractor simulator was used to test the controllers developed. The results showed that both controllers could control the tractor within $\pm$5cm error from the defined path and the position error of tractor by fuzzy controller was the bigger of the two. Through simulations, the output of self-tuning adaptive controller was relatively smooth, but the fuzzy controller was very sensitive by the change of gain and the shape of membership functions. Contrarily, modeling procedure of the fuzzy controller was simple, but the adaptive controller had very complex procedure of design and showed that control performance was affected greatly by the order of its model.
Due to the friction characteristics of pump, cylinder packing and passenger car, in the elevation system actuated with hydraulic inverter, there exist dead zones. which cannot be controlled by a PID controller. To overcome the drawbacks, in this paper, we propose a new hybrid fuzzy-sliding mode control scheme, which controls the controller output between a sliding mode control output and a PID control output by fuzzy control method. The proposed hybrid control scheme achieves an improved control performance by using both controllers. We first propose a design method of the hybrid controller far a hydraulic system controlled by inverters, then propose a design method of a hybrid fuzzy-sliding mode centre] scheme. The effectiveness of the proposed control scheme is shown by simulation results, in which the proposed hybrid control method yields better control performance then the PID controlled scheme, not only in the zero-crossing speed region but also in the overall control region including steady-state region.
An output feedback stabilizing controller far non-minimum phase nonlinear systems is presented. We first perform the standard input-output linearization of the system and then transform the zero dynamics into a special normal form in which the antistable part is not affected by the stable part and the antistable part is given in approximately linear form. Under the assumption that the nonlinear system satisfies the observability rank condition, we can design an observer f3r the extended system that is made of the augmentation of a chain of integrators. The proposed output feedback stabilizing controller can then be designed by combining the observer and the state feedback controller.
본 논문에서는 입력과 출력에 동시에 시간 지연이 존재하는 피드포워드 비선형시스템에 대한 출력 피드백 제어 방법을 제안한다. 제안한 출력 피드백 제어기는 선형관측기와 선형제어기로 구성된다. Lyapunov-Krasovskii 정리를 이용하여 임의의 크기를 갖는 시간지연에 대하여 전역적 점근 안정도를 보장함을 증명한다. 마지막으로 제안한 결과의 유효성을 증명하기 위하여 모의실험 예제를 제공한다.
Kim, Hee-Jin;Kim, Seong-Il;Jang, Gi-Won;Han, Sung-Hyun
한국산업융합학회 논문집
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제25권2_1호
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pp.161-168
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2022
This study proposed a new approach to impliment a robusut control of comsumer-friendly flexible manipulator with five joint for untact working in filed work-site. The output redefinition approach was used to overcome the non minimum phase characteristic of the system. The new output is defined so that the zero dynamics related to this output are stable. The control strategy is based on an computed torque method which is applicable to a class of time-invariamt phase linear systems whose uncertainties appear in output loop stable. The controller is composed of a stabilizing joint controller and an output redefinition tracking controller. Experimental results are also presented to verify the effectiveness of the proposed control scheme.
This paper presents the design method of a repetitive controller to educe the harmonics in the output voltage waveform of the AC power supply systems. Output voltage error under the nonlinear load like a rectifier is cyclic with the same period to fundamental wave, therefore one can design the repetitive controller calculating cycle by cycle. The controller is verified mathematically and by simulations.
This paper presents a fuzzy dynamic output feedback controller design method for Parallel Distributed Compensation (PDC)-type Takagi-Sugeno (T-S) model based fuzzy dynamic system with H$\infty$ performance and additional constraints on the closed pole placement. Design condition for these controller is obtained in terms of the linear matrix inequalities (LMIs). The proposed fuzzy controller satisfies the disturbance rejection performance and the desired transient response. The design method is verified by this method for an inverted pendulum with a cart using the proposed method.
Full car model is needed for investigating as a entire dynamics of vehicle. In this study, 7DOF of full car model's dynamics is selected. This paper proposes the output feedback controller based on optimal control theory. Input data and output data from the optimal controller are used for neural network system identification of the suspension system. To do system identification, neural network which has robustness against nonlinearities and disturbances is adapted. This study uses back-propagation algorithm to train a multil-layer neural network. After obtaining a neural network model of a suspension system, a neuro-controller is designed. Neuro-controller controls suspension system with off-line learning method and multistep ahead prediction model based on the neural network model and a neuro-controller. The optimal controller and the neuro-controller are designed and then, both performances are compared through. For simulation, sinusoidal and rectangular virtual bumps are selected.
신경회로망은 많은 제어분야에서 이용되고 있다. 제어기로 사용될 경우에, 신경망 제어기는 입출력 패턴에 의하여 학습을 하게 된다. 그러나 제어분야의 대부분의 경우에 있어서 신경망 제어기의 입출력 패턴을 구할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 논문에서는 신경망 출력노드에 제어 대상체를 가져오는 새로운 제어 방법을 시도하였다. 이와 같은 새로운 제어 방법의 적용으로 신경회로망제어기의 입출력 데이터를 얻는 문제를 해결할 수 있었다. 제의된 제어 알고리즘의 효과는 직류 서보 전동기의 모의실험에 의하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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