The sliding mode controller has characteristics that ensure stability and robustness against system uncertainty and disturbance. However, chattering occurs in the control inputs to compensate for system uncertainties and ensure that the system operates efficiently on the sliding surface. When the disturbance is large, using a sliding mode controller requires a large control gain value, which also increases chattering and reduces performance. Therefore, in this study, a nonlinear disturbance observer was used to compensate for external disturbances such as currents and waves and uncertainty in the control system for autonomous underwater vehicles. Accordingly, a robust controller can be implemented while reducing the control gain. The disturbance observer serves to ensure that the behavior of the actual system is closer to the nominal model by compensating for uncertainties between the actual system model and the nominal model during the control process. Therefore, the simulation results show that the performance and robustness of the autonomous underwater vehicle controller are improved by introducing a disturbance observer.
A roll eccentricity controller for a tandem cold rolling process is designed to attenuate the outlet thickness deviation due to roll eccentricity. In order to design the controller, the excess stability margin is maximized by solving a standard H.inf. optimization problem under the requirement that ensure disturbance rejection for a class of disturbance. Robust performance of the proposed controller is checked by a computer simulation.
Butterfly valves are usually used by the plumbing systems in plant engineering field. Valves are used for controlling the flow rate and pressure of fluid. In order to control the flow rate using butterfly valve, the position control of valve disc should be designed. However, since there are lots of uncertain disturbance in plumbing system, the robust control system should be considered. Therefore, the sliding mode control system using neural network algorithm is proposed in this paper. The proposed control system provides the estimating method using neural network for the unmeasurable disturbance in the plumbing system. The performance of the proposed control system is evaluated through computer simulations.
When the process disturbance of nuclear power plant occurred, the operator should ensure plant safety, economy and identify the causes of disturbance. To accomplish these goals, operator should process a large amounts of information. Among these, alarms would be often in the operator's first indication of a plant state change or disturbance. To support limited information processing capability of operator, considerable works are under way to develop advanced alarm processing systems and to evaluate it. However, conventional evaluation method could provide just evaluation results but the design alternatives to enhance alarm system performance. To overcome problems associated with conventional evaluation methods of alarm system, signal detection theory(SDT) was introduced, and it was possible conclude that SDT could not only evaluate system but also suggest design alternatives for performance enhancement.
This paper presents a new analytical approach for designing multiloop PI controllers for disturbance rejection in multivariable processes with time delay. The proposed method is based on IMC-PID design approach. To overcome a sluggish load response by dominant pole in the process, the IMC filter is modified to compensate the dominant pole effect. Based on the modified IMC filter, an analytical tuning rule for multiloop PI controller is driven by extending the generalized IMC-PID method for single input/single output (SISO) systems [1] to multi input/multi output (MIMO) systems. Simulation results show that the proposed method gives a satisfactory load performance as well as servo performance in the multiloop system.
This paper presents the application of adaptive phase-locked loop (adaptive PLL) technique to control the process variable of the process control system. The adaptive algorithm is related to the error. When the error of the system is changed, the adaptive gain will be directly changed according to the error. If the value of the adaptive gain is large, the value of the error will be large. In this experiment, the reference input is 50% step input. The experimental result in controlling the first order lag process by the adaptive PLL shows that the response of the controlled system has no overshoot, short rise time, and zero steady-state error. The experimental result also shows that when the output disturbance enters to the process control system, the adaptive PLL can maintain the stability of the system and the effect of the output disturbance can also be fast rejected. The adaptive PLL has better performance ...
This paper presents a merit of feedforward Dyamic Matrix Control(DMC) for electrolyzer process. The electrolyzer consists of anode part and cathode part that are separated by ion membrane. As the electolyzer process consumes a large amount of electricity, electric power change is inevitable in order to take advantage of the cheaper electricity during night. But the electric power change makes the electrolyzer control difficult because the electric power change affect the dynamics of the process. Feedforward DMC treats the electric power change as a load disturbance and gives the weighting value to the disturbance prediction part in the DMC algorithm. Feedforward DC shows better regulation performance than PID control and feedforward-feedback control for electrolyzer process.
자연적이거나 인위적인 여러 요인의 복합적인 상호작용에 의해 지표는 계속 변화해간다. 자연재해는 생태계의 다양한 군집이 서로 상호작용을 하는데 결정적 영향을 미치는 요소로 이런 변화의 직접적인 원인이 되는 특정 사건의 발생과정이나 공간적 분포에 대한 연구는 환경과 자원관리 측면에서 중요하다. 본 논문에서는 지표변화에 영향을 미치는 자연화재의 경우를 중심으로 공간적 분포를 모형화하는 방법론을 설명하였다. 자연화재는 주로 번개에 의해 발생되어 몇 주에 결쳐 수만 킬로미터의 지역을 태우면서 새롭고 다양한 서식지를 만들어 가는 주된 자연재해중의 하나로 생태계관리차원에서 연구되고 있다. 오스트리아 빅토리아사막을 예로 이곳에서의 자연화재 발생지역을 20년동안의 원격탐사자료(MSS data)로부터 추출하여 이를 바탕으로 자연화재발생에 대한 공간적 모형을 개발하였고 모형에 입각한 시뮬레이션 방법을 논의하였다. 화재발생과정은 불규칙적으로 분포된 공간상의 point pattern에 의해 특징지어질 수 있는데 이의 모형화를 위해서 Nonhomogeneous Planar Poissin Process가 이용되었다.
We have employed two methods to remove slime at the end of the sampler in clay layers. The first method is a sampling process that harnesses low pressure to clean up the ground around the sampler tip. The second method, in consideration of a disturbed layer, involves a technique of inserting the sampler 50 cm deep into the ground before cleaning up the verge of the sampler by using high pressure. Physical and mechanical properties of these two methods have been compared and analyzed to investigate how different sampling methods affect degree of disturbance. The first method shows little disturbance since the unconfined compression test results in quite greater E$\_$50//q$\_$u/ in the first method than in the second method. On the other hand, the consolidation test results in a slightly greater compression index in the second method than in the first method, when their indexes are compared in the same depth. This suggests that the second method demonstrates less disturbance than the first method does. It is assumed that the second method may reduce disturbance slightly, However, we suspect that choosing any of the two methods would not obtain a considerable difference in sampling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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