This paper focuses on intelligent control of induction motor by hybrid system consisting of GA-PSO. Induction motor has been using in industrial area. However, it is challengeable on how we control effectively. From this point, an optimal solution using GA (Genetic Algorithm) and PSO (Particle Swarm Optimization) is introduced to intelligent control. In this case, it is possible to obtain local solution because chromosomes or individuals which have only a close affinity can convergent. To improve an optimal learning solution of control, This paper deal with applying PSO and Euclidian data distance to mutation procedure on GA's differentiation. Through this approaches, we can have global and local optimal solution together, and the faster and the exact optimal solution without any local solution. Four test functions are used for proof of this suggested algorithm.
This paper presents a new linear-matrix-inequality-based intelligent digital redesign (LMI-based IDR) technique to match the states of the analog and the digital T-S fuzzy control systems at the intersampling instants as well as the sampling ones. The main features of the proposed technique are: 1) the affine control scheme is employed to increase the degree of freedom; 2) the fuzzy-model-based periodic control is employed; and the control input is changed n times during one sampling period; 3) The proposed IDR technique is based on the approximately discretized version of the T-S fuzzy system; but its discretization error vanishes as n approaches the infinity. 4) some sufficient conditions involved in the state matching and the stability of the closed-loop discrete-time system can be formulated in the LMIs format.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.2
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pp.283-288
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2001
A throttle/brake control law for the intelligent cruise control(ICC) systems has been proposed in this paper. The ICC system consists of a vehicle detection sensor, the control algorithm and a throttle/brake actuators. For the control of a throttle/brake system, we introduced a solenoid-valve-controlled electronic vacuum booster and a step-motor controlled throttle actuator. Nonlinear computer model for the electronic vacuum booster has been developed and the simulations were per formed using a complete nonlinear vehicle model. The results indicate the proposed throttle/brake control law can provide the ICC system with an optimized performance.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.530-535
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2002
Pneumatic control system has been applied to build many industrial automation systems. But most of them are sequence control type because of their low costs, safety, reliability, etc. Pneumatic servo system is rarely applied to real industrial fields because accurate position control is very difficult due to its nonlinearity and compressibility of air. In pneumatic servo control system, a pneumatic servo valve can be applied, But it is very expensive and has no advantage of low cost compared with a common pneumatic system. This paper is concerned with the accurate position control of a rodless pneumatic cylinder using on/off solenoid valve. A novel Intelligent Modified Pulse Width Modulation(MPWM) is newly proposed. The control performance of this pneumatic cylinder depends on the external loads. To overcome this problem, switching of control parameter using artificial neural network is newly proposed, which estimates external loads on rodless pneumatic cylinder using this training neural network. As an underlying controller, a state feedback controller using position, velocity and acceleration is applied in the switching control the system. The effectiveness of the proposed control algorithms are demonstrated through experiments nth various loads.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.467-470
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2004
MANPro-based control is a novel control paradigm aimed at intelligent manufacturing systems on the basis of mobile agent-based negotiation process (MANPro). MANPro is a negotiation mechanism based on the agent-based control architecture and, especially, it adapts a mobile agent system called N-agent for the negotiation process. N-agent travels around the network of distributed manufacturing systems to acquire information, and it makes a decision for system control according to the obtained information. MANPro includes communication architecture and information architecture for intelligent shop floor control. MANPro also considers the following issues: (1) negotiation mechanism, (2) single-agent internal strategic policies, and (3) information model. Communication architecture concerns the first issue of the negotiation mechanism. It provides information exchanging mechanism with functional modules. In specific, N-agent is equipped with an intelligent reasoning engine with a built-in knowledge base. This reasoning engine is closely related to the single-agent internal strategic policies of the second issue. Finally, ontology-based information architecture addresses information models and provides a framework for information modeling on negotiation. In this paper, these three issues are addressed in detail and a framework of MANPro-based control is also proposed.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.2
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pp.185-190
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2009
In this paper, an observer-based intelligent controller for the nonlinear networked control systems with packet loss is proposed for wireless sensor network. For the intelligent control of the nonlinear system, it uses the fuzzy system with Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The observer is designed for the fuzzy networked control system, and the output feedback controller is proposed for the stability of estimates and errors. The stability condition of the closed-loop system with the proposed controller is represented to the linear matrix inequality (LMI) form, and the observer and control gain are obtained by LMI. An example is given to show the verification discussed throughout the paper.
A hybrid control system is presented for seismic-resistant building structures with and without soil-structure interaction (SSI). The hybrid control is a damper-actuator-bracing control system composed of passive and active controllers. An intelligent algorithm is developed for the hybrid system, in which the passive damper is designed for minor and moderate earthquakes and the active control is designed to activate when the structural response is greater than a given threshold quantity. Thus, the external energy for active controller can be optimally utilized. In the control of a multistory building, the controller placement is determined by evaluating the optimal location index (OLI) calculated from six earthquake sources. In the study, the soil-structure interaction is considered both in frequency domain and time domain analyses. It is found that the interaction can significantly affect the control effectiveness. In the hybrid control algorithm with intelligent strategy, the working stages of passive and active controllers can be different for a building with and without considering SSI. Thus SSI is essential to be included in predicting the response history of a controlled structure.
This paper deals with the problem of global stabilization for a class of nonlinear control systems. An effective approach is proposed for controlling the system interaction of structures through a combination of parallel distributed compensation (PDC) intelligent controllers and fuzzy observers. An efficient approximate inference algorithm using expectation propagation and a Bayesian additive model is developed which allows us to predict the total number of control systems, thereby contributing to a more adaptive trajectory for the closed-loop system and that of its corresponding model. The closed-loop fuzzy system can be made as close as desired, so that the behavior of the closed-loop system can be rigorously predicted by establishing that of the closed-loop fuzzy system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.559-562
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2004
In this paper, a new dual-rate digital control technique for the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy system is suggested. The proposed method takes account of the stabilizablity of the discrete-time T-S fuzzy system at the fast-rate sampling points. Our main idea is to utilize the lifted control input. The proposed approach is to obtain the dual-rate discrete-time T-S fuzzy system by discretizing the overall dynamics of the T-S fuzzy system with the lifted control, and then to derive the sufficient conditions for the stabilization in the sense of the Lyapunov asymptotic stability for this system.
An intelligent robot system can be regarded as the most generalized machine system that can perform a variety of tasks under unpredictable and unstructured environment with some intelligence. Robotics research topics related to four functions of the intelligent robot system are discussed. Also current research activities in Japan and Korea are discussed briefly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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