Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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pp.510-513
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2009
In this paper, a novel speed control algorithm of DC motors is presented. The key contribution here is a simple speed controller only with speed feedback and without an inner current control loop. This is possible by adjusting the reference speed based on a certain rule. Therefore, the proposed speed controller here becomes simpler while maintaining the control performance. Moreover, with the proposed controller, the system response can be tuned with less complexity. This proposed control method is investigated both mathematically and experimentally.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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제34권1호
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pp.1-8
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2011
Controlling industrial vehicle operated by human in warehouse was not simple since the information transfer for controlling the vehicle was not easy. However, as the technology for the WMS (Warehouse Management System) has been advanced and the PDA (Personal Digital Assistant) has come into wide use in a workplace, the control of man-operated vehicle became less difficult as do to AGVS (Automated Guided Vehicle System). This study examines the ways to improve the efficiency of warehouse operation through introducing rule of task assignment for the vehicles, particularly forklift. This study, basically, refer to AGV operation policy because a great number of studies for AGV dispatching rule have been done and the mechanism for the controlling vehicles is very similar. The workers in field prefer to simple dispatching rules such as Shortest Retrieval Time First (SRTF), Shortest Travel Time First (STTF), and Longest Waiting Time First (LWTF). However, these rules have potential disadvantage. Thus, several rules made up by combining rules mentioned above are introduced and these new rules use threshold value or evaluation formula. The effectiveness of these new rules are tested by simulation and the results are compared. This study proposes favorable dispatching rules for forklift in warehouse for the efficiency of the vehicle operation and stability of service level.
In this paper, a two-stage hybrid flow shop problem is considered. Specifically, there exist identical parallel machines at stage 1 and two dedicated machines at stage 2, and the objective of the problem is to minimize makespan. After being processed by any machine at stage 1, a job must be processed by a specific machine at stage 2 depending on the job type, and one type of jobs can have different processing times on each machine. First, we introduce the problem and establish complexity of several variations of the problem. For some special cases, we develop optimal polynomial time solution procedures. Then, we establish some simple lower bounds for the problem. In order to solve this NP-hard problem, three heuristics based on simple rules such as the Johnson's rule and the LPT (Longest Processing Time first) rule are developed. For each of the heuristics, we provide some theoretical analysis and find some worst case bound on relative error. Finally, we empirically evaluate the heuristics.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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한국원자력학회 1996년도 추계학술발표회논문집(1)
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pp.73-78
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1996
In this study, we proposed a fuzzy gain scheduler with intelligent learning algorithm for a reactor control. In the proposed algorithm, we used the gradient descent method to learn the rule bases of a fuzzy algorithm. These rule bases are learned toward minimizing an objective function, which is called a performance cost function. The objective of fuzzy gain scheduler with intelligent learning algorithm is the generation of adequate gains, which minimize the error of system. The condition of every plant is generally changed as time gose. That is, the initial gains obtained through the analysis of system are no longer suitable for the changed plant. And we need to set new gains, which minimize the error stemmed from changing the condition of a plant. In this paper, we applied this strategy for reactor control of nuclear power plant (NPP), and the results were compared with those of a simple PI controller, which has fixed gains. As a result, it was shown that the proposed algorithm was superior to the simple PI controller.
As we know, the quality of processes is technically depicted by variation, a product or process with the best quality must naturally require the variation as less as possible. The variation is usually reduced with many ways, say, by adjusting parameters settings under robust design with many turns expensive experiments. So ones are trying to reach the robustness by detecting cheap and simple methods. In this paper, a both practical and simple technique for quality improvement, namely reducing the variation, by data classification is studied. First, all possible system factors are included, which may dominate the variation law. And then we make use of the past observations and their classification as well as boxplot charts to find out the internal rule between the variation and the system factor. Next, adjust the location of the system factor according to the rule so that the variation could, to some extent, be lessened. Finally, two typical quality improvement cases based on data classification are presented.
For numerical evaluation of Cauchy principal value integrals, we present a simple rational function with a parameter satisfying some reasonable conditions. The proposed rational function is employed in coordinate transformation for accelerating the accuracy of the Gauss quadrature rule. The efficiency of the proposed rational transformation method is demonstrated by the numerical result of a selected test example.
Although Fuzzy Logic Controller(FLC) adopted three terms as input gives better performance. FLC is in general composed of two-term control because of the difficulty in the construction of fuzzy rule base. In this paper, a three-term FLC which is similar to PID control but acts as a nonlinear controller is proposed. To reduce the complexity of the rule base design and increase efficiency, a simplified fuzzy PID control is induced from a hybrid velocity/position type PID algorithm by sharing a common rule base for both fuzzy Pi and fuzzy PD parts. It is simple in structure, easy in implementation, and fast in calculation. The phase plane technique is applied to obtain the rule base for fuzzy two-term control and them. The resultant rule base is Macvicar-Whelan type. The frequency response information is used in tuning of membership functions. Also a tuning strategy for the scaling factors is Proposed based on the relationship between PID gain and them. Simulation results show better performance and the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we study the average case error of the Trapezoidal rule using zero mean-Gaussian. Assume that we have n subintervals (for simplicity equal length) partitioning [0,1] and that each subinterval has the length h. Then, for $r{\leq}2$, we show that the average error between simple Trapezoidal rule and the composite Trapezoidal rule on two consecutive subintervals is bounded by $h^{2r+3}$ through direct computation of constants $c_r$.
Although Fuzzy Logic Controller(FLC) adopted three terms as input gives better performance, FLC is in general composed of two-term control because of the difficulty in the construction of fuzzy rule base. In this paper, a three-term FLC which is similar to PID control but acts as a nonlinear controller is proposed. To reduce the complexity of the rule base design and to increase efficiency. a simplified fuzzy PID control is induced from a hybrid velocity/position type PID algorithm by sharing a common rule base for both fuzzy PI and fuzzy PD parts. It is simple in structure, easy in implementation, and fast in calculation. The phase plane technique is applied to obtain the rule base for fuzzy two-term control and the resultant rule base is Macvicar-Whelan type. And the membership function is a Gaussian function. The frequency response information is used in tuning of the membership functions. Also a tuning strategy for the scaling factors is proposed based on the relationship between PID gain and the scaling factors. Simulation results show better performance and the effectiveness of the proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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pp.249-255
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2000
HRIV(Hybrid Rule-Interval Variation) method is presented to stabilize a class of nonlinear systems, where SMC(Sliding Mode Control) and ADC (ADaptive Control) schemes are incorporated to overcome the unstable characteristics of a conventional FLC(Fuzzy Logic Control). HRIV method consists of two modes: I-mode (Integral Sliding Mode PLC) and R-mode(RIV method). In I-mode, SMC is used to compensate for MAE(Minimum Approximation Error) caused by the heuristic characteristics of FLC. In R-mode, RIV method reduces interval lengths of rules as states converge to an equilibrium point, which makes the defined Lyapunov function candidate negative semi-definite without considering MAE, and the new uncertain parameters generated in R-mode are compensated by SMC. In RIV method, the overcontraction problem that the states are out of a rule-table can happen by the excessive reduction of rule intervals, which is solved with a dynamic modification of rule-intervals and a transition to I-mode. Especially, HRIV method has advantages to use the analytic upper bound of MAE and to reduce Its effect in the control input, compared with the previous researches. Finally, the proposed method is applied to stabilize a simple nonlinear system and a modified inverted pendulum system in simulation experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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