As constantly increasing wind power penetrates power grid, wind power plants (WPPs) are exerting a direct influence on the traditional power system. Most of WPPs are using variable speed constant frequency (VSCF) wind turbines equipped with doubly fed induction generators (DFIGs) due to their high efficiency over other wind turbine generators (WTGs). Therefore, the analysis of DFIG has attracted considerable attention. Precisely measuring optimum reference speed is basis of utilized maximum wind power in electric power generation. If the measurement of wind speed can be easily taken, the reference of rotation speed can be easily calculated by known system's parameters. However, considering the varying wind speed at different locations of blade, the turbulence and tower shadow also increase the difficulty of its measurement. The aim of this study is to design fuzzy controllers to replace the wind speedometer to track the optimum generator speed based on the errors of generator output power and rotation speed in varying wind speed. Besides, this paper proposes the fuzzy adaptive PID control to replace traditional PID control under rated wind speed in variable-pitch wind turbine, which can detect and analyze important aspects, such as unforeseeable conditions, parameters delay and interference in the control process, and conducts online optimal adjustment of PID parameters to fulfill the requirement of variable pitch control system.
In this paper is Proposed a VSC(variable structure controller) for a high-speed and high-precision position control of a XY Table, which is based on the PI type reaching mode. Also the comparative study between the proposed method and the conventional PID controller is presented as well. Designed and tuned under repeated experiments, the proposed method showed a better reasonable performance than PID controller in the aspect of tracking error.
The behavior of angelfish Pterophyllum scalare exposed to low and high temperatures was monitored by video tracking, and information such as the initial speed, changes in speed, and locations of the fish in the tank were analyzed. The water temperature was raised from 26℃ to 36℃ or lowered from 26℃ to 16℃ for 4 h. The control group was maintained at 26℃ for 8 h. The experiment was repeated five times for each group. Machine learning analysis comprising a long short-term memory model was used to train and test the behavioral data (80 s) after pre-processing. Results showed that when the water temperature changed to 36℃ or 16℃, the average speed, changes in speed and fractal dimension value were significantly lower than those in the control group. Machine learning analysis revealed that the accuracy of 80-s video footage data was 87.4%. The machine learning used in this study could distinguish between the optimal temperature group and changing temperature groups with specificity and sensitivity percentages of 86.9% and 87.4%, respectively. Therefore, video tracking technology can be used to effectively analyze fish behavior. In addition, it can be used as an early warning system for fish health in aquariums and fish farms.
Lane detection is a key function in developing autonomous vehicle technology. In this paper, we propose a lane marker detection algorithm robust to environmental variation targeting low cost embedded computing devices. The proposed algorithm consists of two phases: initialization phase which is slow but has relatively higher accuracy; and the tracking phase which is fast and has the reliable performance in a limited condition. The initialization phase detects lane markers using a set of filters utilizing the various features of lane markers. The tracking phase uses Kalman filter to accelerate the lane marker detection processing. In a tracking phase, we measure the reliability of the detection results and switch it to initialization phase if the confidence level becomes below a threshold. By combining the initialization and tracking phases we achieved high accuracy and acceptable computing speed even under a low cost computing resources in which we cannot use the computing intensive algorithm such as deep learning approach. Experimental results show that the detection accuracy is about 95% on average and the processing speed is about 20 frames per second with Raspberry Pi 3 which is low cost device.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.1521-1527
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2000
A micromirror actuated by piezoelectric unimorph cantilevers is proposed as a tine-tracking device for high-density optical data storage. Bending motions of the metal/PZT/metal unimorphs translate an integrated micromirror along the out-of-plane vertical direction. The micromirror alters the optical path of the incident laser beam and linearly steers the reflected laser beam by its out-of-plane parallel actuation. Numerical analysis shows that the actuated micromirror can satisfy the tracking speed imposed by the requirement on the access time for the high-density optical data storage up to few tens Gbitlin2 owing to the light mass of the micromirror. In this paper, preliminary characteristics of the micro-machined PZT actuated micromirror (PAM) are reported. Only a 360 nm-thick PZT film deposited by sol-gel process shows both good electrical and mechanical characteristics for the fine-tracking actuator. The micromirror can be easily actuated up to several micrometers under low voltage operation condition well below 10 volts.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.582-590
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2007
Nonlinear adaptive control of overhead cranes is investigated for anti-sway trajectory tracking with high-speed hoisting motion. The sway dynamics of two dimensional underactuated overhead cranes is heavily coupled with the trolley acceleration, hoisting rope length, and the hoisting velocity which is an obstacle in the design of decoupling control based anti-sway trajectory tracking control law To cope with this obstacle. we propose a fuzzy nonlinear adaptive anti-sway trajectory tracking control law guaranteeing the uniform ultimate boundedness of the sway dynamics even in the presence of uncertainties in such a way that it cancels the effect of the trolley acceleration and hoisting velocity on the sway dynamics. In particular. system uncertainties, including system parameter uncertainty unmodelled dynamics, and external disturbances, are compensated in an adaptive manner by utilizing fuzzy uncertainty observers. Accordingly, the ultimate bound of the tracking errors and the sway angle decrease to zero when the fuzzy approximation errors decrease to zero. Finally, numerical simulations are performed to confirm the effectiveness of the proposed scheme.
We analyzed the non-Newtonian and non-isothermal flow with Carreau-Yasuda viscosity model in co-rotating and counter-rotating twin screw extruder systems. The mixing performances with respect to the screw speed, the screw pitch, and the rotating direction have been investigated. The dynamics of mixing was studied numerically by tracking the motions of particles. The extent of mixing was characterized in terms of the deformation rate, the residence time distribution, and the average strain. The results showed that the high screw speed decreases the residence time but increases the deformation rate. Small screw pitch increases the residence time. It is concluded that the high screw speed increases the dispersive mixing performance, while the small screw pitch increases the distributive mixing performance. Co-rotating screw extruder has the better conveying performance and the distributive mixing performance than counter-rotating screw extruder with the same screw speed and pitch. Co-rotating screw extruder developed faster transport velocity and it is advantageous the flow characteristics to the mixing that transfers polymer melt from one barrel to the other barrel.
This study was carried out to select proper loading speed for deformation strength ($S_D$) of asphalt mixtures. Kim test using loading head of diameter(40mm) with radius(10mm) was conducted to measure $S_D$ in different loading speed (10mm/min, 30mm/min, 50mm/min, 70mm/min) and wheel tracking test was also conducted. The regression analyses between the So values and WT results were carried out by loading speeds. Higher $S_D$ was observed as increasing loading speed. This means that loading speed is a high influencing factor on $S_D$. The loading speed of 30mm/min was found as an optimum for better correlation with WT results than any other speeds from the regression analysis between $S_D$ and wheel tracking test results. $S_D$ value measured at other loading speed than 30mm/min has to apply the conversion coefficients.
Majority of industrial robots are controlled by a simple joint servo control of joint actuators. In this type of control, the performance of control is influenced greatly by the joint interaction torques including Coriolis and centrifugal forces, which act as disturbance torques to the control system. As the speed of the robot increases, the effect of this disturbance torque increases, and makes the high speed-high precision control more difficult to achieve. In this paper, the joint disturbance torque of robots is analyzed. The joint disturbance torque is defined using the coefficients of dynamic equation of motion, and for the case of a 2DOF planar robot, the conditions for the maximum joint disturbance torques are identified, and the effect of link parameters and joint variables on the joint disturbance torque are examined. Then, a solutioin to the optimal path placement problem is proposed that minimizes the joint disturbance torque are examined. then, a solution to the optimal path placement problem is proposed that minimizes the joint disturbance torque during a straight line motion. the proposed method is illustrated using computer simulation. the proposed solution method cna be applied to the class of robots that are controlled by independent joint sevo control, which includes the vast majority of industrial robots. By minimizing the joint disturbacne torque during the motion, the simple joint servo controlled robot can move with improved path tracking accuracy at high speed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.5
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pp.702-712
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2008
This paper presents a novel approach for controlling electrically driven robot manipulators based on voltage control. The voltage-based control is preferred comparing to torque-based control. This approach is robust in the presence of manipulator uncertainties since it is free of the manipulator model. The control law is very simple, fast response, efficient, robust, and can be used for high-speed tracking purposes. The feedback linearization is applied on the electrical equations of the dc motors to cancel the current terms which transfer all manipulator dynamics to the electrical circuit of motor. The control system is simulated for position control of the PUMA 560 robot driven by permanent magnet dc motors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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