A typical production-distribution system consist of three main echelons representing the retailer, distributors, and a factory each with an on-site warehouse. The system is sufficiently general and realistic to represent many industrial situations. However, decision functions and parameters have been selected to apply particularly to the production and distribution of consumer durables. The flows included in the model are materials, orders, and those information flows needed to support the material and order-rate decisions. In this work, a realistic production-distribution system has been used as a basic model, which consists of three sectors: retailer, distributor, and factory. That system is a nonlinear 25th-order continuous system interconnected between the echelons. Using a modern control algorithm, a typical multi-echelon production-distribution system using a dynamic controller is numerically simulated in the nominal plant and in the perturbed plant when the piecewise constant manufacturing decision is limited by a factory manufacturing upper-limit due to capital equipment, manpower, and factory lotsize.
A thermostatically controlled load (TCL) can be one of the most appropriate resources for demand response (DR) in a smart grid environment. DR capability can be effectively implemented in a TCL with various intelligent control methods. However, because traditional on-off control is still a commonly used method in a TCL, it is useful to develop a method for adding DR capability to the TCL with an existing on-off controller. As a specific realization of supervisory control for implementing DR capability in the TCL, two methods are proposed - a method involving the changing of a set point and a method involving the paralleling of an identified system without delay. The proposed methods are analyzed through the simulations with an electric heater for different power consumption levels in the on-state. Considerable cost benefit can be achieved with the proposed methods when compared with the case without DR. In addition, the observations suggest that a medium power consumption level, instead of the maximum power, in the on-state should be used for consistently obtaining the cost benefit without severe temperature deviation from the specified temperature range for DR.
지금까지 공동주택에서 전력감시반은 지하실에 설치된 그래픽보드를 이용하여 감시를 수행하고 있으나, 공동주택에서의 인력구조와 시스템특성상 적절한 감시방법이라고 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 인텔리전트 감시시스템을 제안하였다. 제안된 감시반은 직렬통신방식을 이용한 집중감시시스템으로 설비를 디자인된 화면으로 실시간 감시하고 사용이력과 고장진단을 위한 지식베이스를 구현하여 감시반 효율성의 향상과 감시반의 공사비 절감을 유도하였으며, 실시간 O.S는 Trend 940을 이용하였다.
A common control model used to implement computer integrated manufacturing(CIM) is based on the hierarchical decomposition of the shop floor activities, in which supervisory controllers are responsible for all the interactions among subordinates. Although the hierarchical control philosophy provides for easy understanding of complex systems, an emerging manufacturing paradigm, agile manufacturing, requires a new control structure necessary to accommodate the rapid development of a shop floor controller. This is what is called autonomous agent-based heterarchical control. As computing resources and communication network on the shop floor become increasingly intelligent and powerful, the new control architecture is about to come true in a modern CIM system. In this paper, heterarchical control is adopted and investigated, in which a controller for a unit of device performs three main functions - planning, scheduling and execution. Attention is paid to the planning function and all the detailed planning activities for heterarchical shop floor control are identified. Interactions with other functions are also addressed. In general, planning determines tasks to be scheduled in the future. In other words, planning analyzes process plans and transforms process plans into detailed plans adequate for shop floor control. Planning is also responsible for updating a process plan and identifying/resolving replanning activities whether they come from scheduling or execution.
The purpose of this paper is to describe the control system for optimal performance of 2MW gearless PMSG wind turbine system, and to afford some techniques of the algorithm selection and design optimization of the wind turbine control system through analysis of load calculation and control characteristic. Wind turbine control system is composed of the main control system and remote control and monitoring system. The main control system is industrial PC based controller, and the remote control and monitoring system is a server based computer system. The main control system has a supervisory control of the wind turbine with operation procedures and power-speed control through the torque control by pitch angle. There are some applications to optimize the wind turbine system at the starting mode with increasing of rotor speed, and cut-in operating mode to prevent trundling cut-in and cut-out, a gain scheduling of pitch PID controller, torque scheduling and limitation of generation power by temperature limitation or remote command by remote control and monitoring system. Also, the server operation program of the remote control and monitoring system and the design of graphical display are described in this paper.
This paper represents the mobile robot control system remote controlled by PDA(personal digital assistance). So far, owing to the development of internet technologies, lots of remote control methods through internet have been proposed. To control a mobile robot through internet and guide it under unknown environment, We propose a control method activated by PDA. In a proposed system, PDA acts as a user interface to communicate with notebook as a controller of the mobile robot system using TCP/IP protocol, and the notebook controls the mobile robot system. The information about the direction and velocity of the mobile robot feedbacks to the PDA and the PDA send new control method produced from the fuzzy inference engine.
In this paper, design and development experiences of a vision based robotic assembly system for electronic components are described. Specifically, the overall system consists of the following three subsystems each of which employs a 16 bit Preprocessor MC 68000 : supervisory controller, real-time vision system, and servo system. The three microprocessors are interconnected using the time shared common memory bus structure with hardwired bus arbitration scheme and operated as a master-slave type in which each slave is functionally fixed in view of software. With this system architecture, the followings are developed and implemented in this research; (i) the system programming language, called 'CLRC', for man-machine interface including the robot motion and vision primitives, (ii) real-time vision system using hardwired chain coder, (iii) the high-precision servo techniques for high speed de motors and high speed stepping motors. The proposed control system were implemented and tested in real-time successfully.
This paper suggests a new supervisory control input for improving response of nonlinear system with adaptive neural controller. The proposed control input is constructed using variable parameters which is adjusted by a separated control law. With the proposed algorithm, the information about the parameters are not required and error range is managed by designer in this scheme. The effectiveness of the proposed control scheme is demonstrated through the control of inverted pendulum.
Cerebellar Model Arithmetic Controller (CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d.o.f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process. A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.
An elevator group supervisory control logic is investigated to supervise multiple elevators, ensuring their efficient operations. In this paper, a predictive fuzzy control logic of group elevator system is developed for coping with multiple control objects and uncertainty of system state. Simulation of this control logic shows considerable improvements of system performance by the reduction of average waiting time and long wait rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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