This paper develops a control method that is composed of the proportional control algorithm and the learning algorithm based on the recurrent neural networks (RNN) for the position control of a pneumatic rodless cylinder. The proportional control algorithm is suggested for the modeled pneumatic system, which is obtained easily simplifying the system, and the RNN is suggested for the compensation of the modeling errors and uncertainties of the pneumatic system. In the proportional control, two zones are suggested in the phase plane. One is the transient zone for the smooth tracking and the other is the small movement zone for the accurate position control with eliminating the stick-slip phenomenon. The RNN is connected in parallel with the proportional control for the compensation of modeling errors and frictions, compressibilities, and parameter uncertainties in the pneumatic control system. This paper experimentally verifies the feasibility of the proposed control algorithm for such pneumatic systems.
A multi-input single-output (MISO) semi-active control systems were studied by many researchers. For more improved vibration control performance, a structure requires more than one control device. In this paper, multi-input multi-output (MIMO) semi-active fuzzy controller has been proposed for vibration control of seismically excited small-scale buildings. The MIMO fuzzy controller was optimized by multi-objective genetic algorithm. For numerical simulation, five-story example building structure is used and two MR dampers are employed. For comparison purpose, a clipped-optimal control strategy based on acceleration feedback is employed for controlling MR dampers to reduce structural responses due to seismic loads. Numerical simulation results show that the MIMO fuzzy control algorithm can provide superior control performance to the clipped-optimal control algorithm.
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.
According to the successful development of hybrid vehicle, hybridization of construction equipments like excavator, wheel loader, and backhoe etc., is gaining increasing attention. However, hybridization of excavator and commercial vehicle is very different. Therefore a specialized energy management control algorithm for excavator should be developed. In this paper, hybridization of excavators is investigated and a new energy management control algorithm is proposed. Four control parameters, i.e., lower baseline, upper baseline, idling generation speed, and idling generation torque, are newly introduced and a new operating principle using those four control parameters is proposed. The use of Genetic Algorithm for the optimization of the four control parameters from the view point of minimization of fuel consumption for standard excavating operation is suggested. In order to verify the proposed algorithm, dedicated simulation program of hybrid excavator was developed. The proposed algorithm is applied to a specific hydraulic excavator and 20.7% improvement of fuel consumption is achieved.
Many industrial processes that are operated by rotating machines and large air-moving fans are excellent examples to which the single channel ANC systems can be applied. In these environments, the active noise control techniques are most popular nowadays. In this paper, a modified LMS algorithm(EAC, Error Amplitude Compared) is proposed. The algorithm is a kind of variable step-size LMS-type algorithm. Computer simulations show that the proposed EAC algorithm achieves a better convergence time than a conventional VS(Variable Step-Size) algorithm, Also, this algorithm has been implemented by using and experimental duct system.
기존에 BLDC모터의 속도 제어 알고리즘으로는 PI 제어 알고리즘이 많이 사용되어왔다. PI 제어 알고리즘의 경우 다양한 속도 변화에 대한 속도와 토크의 응답 특성이 느려, 정상상태에 도달하는 것이 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오버슈트가 조금 있지만 응답 속도를 개선해 정상상태에 빠르게 도달할 수 있는 PWM 퍼지 논리 제어 알고리즘을 제안하였다. PWM으로 응답속도를 줄이고, 퍼지 논리 제어 알고리즘으로 오버슈트를 최소화하였다. 제안된 PWM 퍼지 논리 제어 알고리즘은 DC 초퍼, PWM 듀티 사이클 조정기, 퍼지 논리 제어기 등으로 구성했다. 제안된 알고리즘의 성능과 타당성은 Matlab 2018a의 Simulink를 이용한 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
The Intelligent Cruise Control system, ICC, is a driver assisting system for controlling relative speed and distance between two vehicles in the same lane. The ICC may be considered as an extension of a traditional cruise control, not only keeping a fixed speed of the vehicle, but correcting the speed also to that of a slower one ahead. This paper presents a real-time self-tuning fuzzy control algorithm to develop ICC. The self-tuning fuzzy control law is adopted to reduce the effects of nonlinearities of the vehicle and various road environments. In the self-tuning algorithm an interior penalty method is applied to preserve the inherent order of membership functions and is modified as an on-line algorithm for real time application. Via simulations, the performance of the suggested control algorithm is compared with a PID and a fuzzy control without self-tuning. The suggested control algorithm is implemented on PRV III and the results of the test driving on a local road are given.
In this paper, the control algorithm fur an autonomous vehicle is studied and applied to an actual 2 wheel-driven vehicle system. In order to control a nonholonomic system, the kinematic model for an autonomous vehicle is constructed by relative velocity relationship about the virtual point at distance from the vehicle's frame. And the optimal controller that based on the kinematic model is operated on purpose to track a reference vehicle's path. The actual system is designed with named 'HYAVI' and the system controller is applied. Because all the results of simulation don't satisfy the driving conditions of HYAVI, a reformed control algorithm that satisfies an actual autonomous vehicle is applied at HYAVI. At the results of actual experiments, the path tracking works very well by the reformed control algorithm. An autonomous vehicle that applied this control algorithm can be easily used for a path generation algorithm.
A new automatic cardiac output control algorithm for the motor-driven electromechanical total artificial heart(TAH) was developed based on the motor current waveform analysis without using any extra transducer. The basic control requirements of artificial heart can be described in terms of three features : preload sensitivity, afterload insensitivity, and balanced ventricular outputs. In the previous studies, many transducers were utilized to obtain informations of hemodynamic states for the automatic cardiac output control, But such automatic control systems with sensors have had reliability problems. We proposed a new sensorless automatic cardiac output control algorithm providing adequate cardiac output to the time-varying physiological demand without causing right atrial collapse, which is one of the critical problem in an active-filling type device. In-vitro tests were performed on a mock circulation system to evaluate the performance of the developed algorithm and the results show that the new algorithm satisfied the basic control requirements on the cardiac output response and the possibility of application of the developed algorithm to in vivo experiments.
This paper presents a vehicle control algorithm for Personal Rapid Transit (PRT) system. PRT system is a one-way direction network system which is composed of guideway branches, merging/diverging points. Vehicle control algorithm can be divided into two kinds. Those are merging control algorithm and the other. We emphasized on the merging control algorithm. For that, we first devised a front/virtual front vehicle finding strategies. Properly determined front/virtual front vehicle is the starting point of vehicle control. The objects of merging control are to avoid collision and to pass the merging point fluently. Which implies that jerk constraint and limits of acceleration and deceleration etc. are should be considered. To verify the validation of the vehicle algorithm, we executed simulations and presented test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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