In this paper, the optimal fuzzy logic controller(FLC) for a hybrid renewable energy system(HRES) is proposed. Generally, hybrid renewable energy systems can consist of wind power, solar power, fuel cells and storage devices. The proposed FLC can effectively control the entire HRES by determining the output power of the fuel cell or the absorption power of the electrolyzer. In general, fuzzy logic controllers can be optimized by classical optimization algorithms such as genetic algorithms(GA) or particle swarm optimization(PSO). However, these FLC have a disadvantage in that their performance varies greatly depending on the control parameters of the optimization algorithms. Therefore, we propose a method to optimize the fuzzy logic controller using the teaching-learning based optimization(TLBO) algorithm which does not have the control parameters of the algorithm. The TLBO algorithm is an optimization algorithm that mimics the knowledge transfer mechanism in a class. To verify the performance of the proposed algorithm, we modeled the hybrid system using Matlab Tool and compare and analyze the performance with other classical optimization algorithms. The simulation results show that the proposed method shows better performance than the other methods.
In this paper, we propose two rate control algorithms for multi-view extension of HEVC with two rate control algorithms adopted in HEVC and analyze the multi-view rate control performance. The proposed multi-view rate controls are designed on HEVC-based multi-view video coding (MV-HEVC) platform with consideration of high-level syntax, inter-view prediction, etc. not only for the base view but also for the extended views using the rate control algorithms based on URQ (Unified Rate-Quantization) and R-lambda model adopted in HEVC. The proposed multi-view rate controls also contain view-wise target bit allocation for providing the compatibility to the base view. By allocating the target bitrates for each view, the proposed multi-view rate control based on URQ model achieved about 1.83% of average bitrate accuracy and 1.73dB of average PSNR degradation. In addition, about 2.97% of average bitrate accuracy and 0.31dB of average PSNR degradation are achieved with the proposed multi-view rate control based on R-lambda model.
There has been considerable activity in recent years in developing timing analysis algorithms for distributed real-time control systems. However, it is difficult for control engineers to analyze the timing behavior of distributed real-time control systems because the algorithms was developed in a software engineer's position and the calculation of the algorithm is very complex. Therefore, there is a need to develop a timing analysis tool, which can handle the calculation complexity of the timing analysis algorithms in order to help control engineers easily analyze or develop the distributed real-time control systems. In this paper, an interactive timing analysis tool, called RAT (Response-time Analysis Tool), is introduced. RAT can perform the schedulability analysis for development of distributed real-time control systems. The schedulability analysis can verify whether all real-time tasks and messages in a system will be completed by their deadlines in the system design phase. Furthermore, from the viewpoint of end-to-end scheduling, RAT can perform the schedulability analysis for series of tasks and messages in a precedence relationship.
Mirtaheri, Masoud;Samani, Hamid Rahmani;Zandi, Amir Peyman
Earthquakes and Structures
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제12권5호
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pp.479-487
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2017
Frictional dampers are used in structural engineering as means of passive control. Meanwhile, frictional damper shave a disadvantage compared to viscous rivals since the slippage force must be exceeded to activate the device, and cannot be ideal full range of possible events. The concept of semi-active control is utilized to overcome this shortcoming. In this paper, a new semi-active frictional damper called Smart Adjustable Frictional (SAF) damper is introduced. SAF damper consists of hydraulic, electronic units and sensors which are all linked with an active control discipline. SAF acts as a smart damper which can adapt its slippage threshold during a dynamic excitation by measuring and controlling the structural response. The novelty of this damper is, while it controls the response of the structure in real time with acceptable time delay. The paper also reports on the results of a series of experiments which have been performed on SAF dampers to obtain their prescribed hysteretic behavior for various control algorithms. The results show that SAF can produce the desired slippage load of various algorithms in real time. Numerical models incorporating control simulations are also made to obtain the hysteretic response of the system which agrees closely with test results.
Roll-to-roll based manufacturing plays an important role in producing devices at high speed with lower production cost in printed electronics and publishing industry. Web lateral control is one of the most important factors in improving the quality of product and contributes a considerable point in making devices at micrometer-level accuracy. In recent years, most algorithms proposed for web lateral control base on the Shelton‘s model for designing the feedback control system using the PI controller. Experimental results showed that the existing models do not fully describe the characteristics of the lateral dynamics for some typical operating conditions and so result in poor control algorithms. In this paper, a new lateral control algorithm is proposed for web lateral control system based on back-stepping approach. The outcome of this study proves the reliability throughout simulation results in Matlab/Simulink and comparison with the algorithms based on the existing results.
This paper describes efficient flight control algorithms for building a reconfigurable ad-hoc wireless sensor networks between nodes on the ground and airborne nodes mounted on autonomous vehicles to increase the operational range of an aerial robot or the communication connectivity. Two autonomous flight control algorithms based on adaptive gradient climbing approach are developed to steer the aerial vehicles to reach optimal locations for the maximum communication throughputs in the airborne sensor networks. The first autonomous vehicle control algorithm is presented for seeking the source of a scalar signal by directly using the extremum-seeking based forward surge control approach with no position information of the aerial vehicle. The second flight control algorithm is developed with the angular rate command by integrating an adaptive gradient climbing technique which uses an on-line gradient estimator to identify the derivative of a performance cost function. They incorporate the network performance into the feedback path to mitigate interference and noise. A communication propagation model is used to predict the link quality of the communication connectivity between distributed nodes. Simulation study is conducted to evaluate the effectiveness of the proposed reconfigurable airborne wireless networking control algorithms.
1960년대 Auto-Pilot 시스템이 대양을 항해하는 선박에 장착되면서 운항경제성 및 선원 승선감의 견지에서 Auto-Pilot시스템의 제어 알고리듬이 연구되기 시작하였다. 초기에는 PD제어로 시작하였으나 잦은 타동작으로 인한 기구 마모를 줄이기 위해 실제 선수각과 설정선수방위 차가 어느 상한치 이상에서만 타각을 조작하는 on-off 제어를 도입하였다. 본 논문에서는 Auto-Pilot 시스템의 제어 알고리듬에 optimal제어, adaptive제어 등을 적용하여 제어기법간의 비교를 cost function을 통하여 수행함으로써 Auto-Pilot 시스템에 대한 최적의 제어기법을 조사하였다. Adaptive 제어를 위한 선박 조종운동방정식의 parameterization 과정을 검토하였고 adaptive 알고리듬의 장점이 파라미터 추정이 잘못된 경우의 수치시뮬레이션 결과로부터 분명히 알 수 있었다.
Evolutionary algorithms are probabilistic optimization algorithms based on the model of natural evolution. Recently the efforts to improve the performance of evolutionary algorithms have been made extensively. In this paper, we introduce the research for improving the convergence rate and search faculty of evolution algorithms by using reinforcement learning. After providing an introduction to evolution algorithms and reinforcement learning, we present adaptive genetic algorithms, reinforcement genetic programming, and reinforcement evolution strategies which are combined with reinforcement learning. Adaptive genetic algorithms generate mutation probabilities of each locus by interacting with the environment according to reinforcement learning. Reinforcement genetic programming executes crossover and mutation operations based on reinforcement and inhibition mechanism of reinforcement learning. Reinforcement evolution strategies use the variances of fitness occurred by mutation to make the reinforcement signals which estimate and control the step length.
The energy consumption of a condensing gas boiler may be greatly reduced by the effective operation of the unit. In this study, the supply water algorithm for a condensing gas boiler control was developed by using the fuzzy logic. This includes the supply water set temperature algorithm, and the control algorithms of a gas valve, a blower and a pump. For the set temperature algorithm, the outside air temperature and the return water temperature were used as input variables. The supply water temperature difference and its slope were used as input variables of the gas valve and blower control algorithm. And the supply water temperature and the return water temperature were used as input variables of the pump control algorithm. In order to analyse performances of these algorithms, the dynamic model of a condensing gas boiler was used. The initial start-up test, the supply water set temperature change test, the outside air temperature change test, and the return water temperature change test were performed. Simulation results showed that algorithms developed in this study may be practically applied for the effective control of a condensing gas boiler.
The end-to-end rate-based control mechanism is used for the flow control of the ABR service to allow much more flexibility in ATM switching system. To accommodate the ABR service effciently many algorithms such as EFCI, EPRCA, ERICA, and CAPC2 have been proposed for the switch algorithm. ABR cells and related RM cells are received at the ATM switch fabric transparently without any processing. And then cells received from the traffic source are queued in the ABR buffer of switching system. The ABR buffer usually has some thresholds for easy congestion control signal transmission. Whatever we use, therefore, these can be many ABR traffic control algorithms to implement the ABR transfer capability. The genertion of congestion indicate signal for ABR control algorithms is determined by ABR buffer satus. And ABR buffer status is determined by ABR cells transfer ratio in ATM switch fabrics. In this paper, we presented the functional structures for control of the ABR traffic capability, proposed the readout scheduling, cell slot allocation of output link and the buffer allocation model for effective ABR traffic guranteeing with considering CBR/VBR traffics in ATM switch. Since the proposed readout scheduling scheme can provide more avaliable space to ABR buffer than existing readout scheduling scheme, generation rate of a SEND signal, that is, BCN signal in destination node can be increased for ABR call connection. Therefore, the proposed scheme, in this paper, can be appropriate as algorithm for effective ABR traffic service on output link of ATM switching node.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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