This paper describes the design and implementation of an intelligent controller for continuous casting process. The proposed controller adopted a fuzzy control with feedback linearization. The simulation result shows that proposed intelligent controller is superior to the conventional PID controller.
This paper describes the area of intelligent systems research as funded by the Civil and Mechanical Systems (CMS) Division of the National Science Foundation (NSF). With developments in computer science, information technology, sensing and control the design of typical machines and structures by civil and mechanical engineers is evolving toward intelligent systems that can sense, decide and act. This trend toward electro-mechanical design is well-established in modern machines (e.g. vehicles, robots, disk drives) and often referred to as mechatronics. More recently intelligent systems design is becoming an important aspect of structures, such as buildings and bridges. We briefly review recent developments in structural control, including the role that NSF has played in their development, and discuss on-going CMS activities in this area. In particular, we highlight the interdisciplinary initiative on Sensors and Sensor Networks and the Network for Earthquake Engineering Simulation (NEES). NEES is a distributed cyberinfrastructure to support earthquake engineering research, and provides the pioneering NEES grid computing environment for simulation, teleoperation, data collection and archiving, etc.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.15
no.6
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pp.297-304
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2014
Due to the nonlinearity and complexity of the three-phase photovoltaic inverter, we propose an intelligent control based on fuzzy logic and the classical proportional-integral-derivative. The feedback linearization method is applied to cancel the nonlinearities, and transform the dynamic system into a simple and linear subsystem. The system is transformed from abc frame to dq0 synchronous frame, to simplify the state feedback linearization law, and make the close-loop dynamics in the equivalent linear model. The controls improve the dynamic response, efficiency and stability of the three-phase photovoltaic grid system, under variable temperature, solar intensity, and load. The intelligent control of the nonlinear characteristic of the photovoltaic automatically varies the coefficients $K_p$, $K_i$, and $K_d$ under variable temperature and irradiation, and eliminates the oscillation. The simulation results show the advantages of the proposed intelligent control in terms of the correctness, stability, and maintenance of its response, which from many aspects is better than that of the PID controller.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.1366-1369
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1993
This paper presents a simulation study on two self-learning control systems for a fuzzy prediction model of CO (carbon monoxide) concentration:linear control and fuzzy control. The self-learning control systems are realized by using Widrow-Hoff learning rule which is a basic learning method in neural networks. Simulation results show that the learning efficiency of fuzzy controller is superior to that of linear controller.
For the identification of the optimal operating conditions of phosphoric acid plant, an intelligent simulation was performed based on the dissolution reaction of phosphate rock. A phosphoric acid plant consists of three main processes : ball-mill grinding process, rock reaction process and slurry filteration process. The grinding and filteration processes are relatively simple processes and most of the simulation works are on the reaction process. The practical operation data of phosphoric acid plant at Namhae Chemical Corp. were utilized in the simulation. The operation of the phosphoric acid plant is highly dependent on the heuristics of operators and so the expert system technology was employed. The operation of phosphoric acid plant varies with the origin of phosphate rock. Results of the simulation showed the optimal values of major process variables and optimal operating conditions. The knowledgebase for the expert system was constructed based on the interview with the experienced plant operators.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.99-102
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2001
It has well known that the congestion of traffic and it's distribution. There are very important problems in the traffic control systems. In this paper, we will purpose an ITFS(Intelligent Traffic Forecasting System) which can determine the car classes and transport them to ITS(Intelligent Traffic control System). The system will be used the Inductive Loop Detector(ILD)and the Fuzzy logic and shown the effectiveness by the computer simulation.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.8
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pp.1224-1230
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2015
This paper is concerned with applicability of intelligent PID controller which is proposed by Fliss and Join recently. First, we analyze the stability regions of intelligent PID control systems when parameter α is varying, and propose a new method to determine the suitable range of α by using the roots locus. Second, the simulation study of magneto-rheological (MR) damper to the structural vibrations due to earthquakes is presented to verify the effectiveness of the intelligent PID control method.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2007.05a
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pp.155-159
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2007
We conduct intelligent simulation of three-dimensional forging processes in this paper. A new remeshing technique is employed for this purpose. Not only the state variables including strain and strain-rate but also the geometrical features including die-material contact conditions and the characteristic lines or surfaces are taken into account during remeshing. The presented approach is applied to the Baden-Baden benchmark test example and its influence on the simulated results is discussed particularly in terms of the deformed shape with emphasis on the characteristic line.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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