고체 산화물 연료전지는 $800{\sim}1000^{\circ}C$의 고온에서 작동한다. 고온 작동은 효율에 유리하지만 재료 요구 조건, 신뢰성, 열팽창 문제 등이 발생하여 온도 제어가 중요하다. 본 연구에서는 연료전지 시스템의 열관리를 위한 상태 공간 제어기를 설계하고 응답 특성을 확인하였다. 연료전지 스택과 열관리 핵심부품인 촉매연소기는 집중 용량법을 이용한 과도 응답 모델을 개발하였고, 구성품과 통합하여 정적 운전 특성을 확인하였다. 개발된 비선형 시스템을 정격 운전 조건에서 다중 입력과 출력이 가능한 상태 공간 식으로 선형화하였다. 부하에 따라 응답특성이 현저하게 달라지는 특성을 제어하기 위해 LQR 제어기를 설계하여 궤환 제어 시스템의 온도를 제어하였다. 상태 궤환 제어기가 적어도 두 개의 제어 게인을 가지고 운전 영역에 따른 응답을 보여줄 때, 원하는 온도 응답을 나타냄을 확인하였다.
In a winding process, important control specifications include regulation of web tension and velocity. In this research, an adaptive controller has been developed for controlling web tension and velocity in winding processes. For the controller design, the linear quadratic regulator theory has been adopted and a gain-scheduling scheme has been incorporated. A prototype winding system has been constructed, and the controller has been implemented in a real-time PC-based environment. The performance of the closed loop system has been evaluated via simulation and experiments, and it was observed that both the web tension and velocity could be regulated within a small tolerance.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권1호
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pp.1-9
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2006
This paper presents the modeling and multivariable feedback control of a novel high-precision multi-dimensional positioning stage. This integrated 6-degree-of-freedom. (DOF) motion stage is levitated by three aerostatic bearings and actuated by 3 three-phase synchronous permanent-magnet planar motors (SPMPMs). It can generate all 6-DOF motions with only a single moving part. With the DQ decomposition theory, this positioning stage is modeled as a multi-input multi-output (MIMO) electromechanical system with six inputs (currents) and six outputs (displacements). To achieve high-precision positioning capability, discrete-time integrator-augmented linear-quadratic-regulator (LQR) and reduced-order linearquadratic-Gaussian (LQG) control methodologies are applied. Digital multivariable controllers are designed and implemented on the positioning system, and experimental results are also presented in this paper to demonstrate the stage's dynamic performance.
This paper is concerned with the active vibration control of elevator by means of the active roller guide. To this end, a dynamic model for the horizontal vibration of the elevator consisting of a supporting frame, cage and active roller guides was derived using the energy method. Free vibration analysis was then carried out based on the equations of motion. Active vibration controller was designed based on the equations of motion using the LQR theory and applied to the numerical model. Rail irregularity and wind pressure variation were considered as external disturbance in the numerical simulations. The numerical results show that the active vibration control of elevator is possible.
제안한 Taylor모델 개념은 단지 입출력 데이터만을 이용하여 제어기를 설계하기 위해 사용되는데, Taylor모델의 매개변수는 입출력 데이터들을 사용하여 추정되고 제어기는 Taylor모델을 통하여 얻어진다. Taylor모델 근사화의 정확성은 관측창의 크기와Taylor모델의 차수가 커짐에 따라 좋아진다. Taylor모델을 이용한 전력계통의 안정화를 위해 LQR 제어기가 제안되고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 방법과의 성능을 비교한다.
In this study, a governing equation for 4-axis active magnetic bearing system composed of a rigid rotor and two radial magnetic bearings is derived. We find out that there are two kind of coupling between control axes in the system. And digital contralized controller is designed based on state-space approach and linear quadratic regulator(LQR) theory. By numerical simulation, it is shown what the designed controller can stabilize the system and control the coupling effectively using limited control input.
The VDC(Vehicle Dynamic Control) is a control system whose target is to improve stability of a vehicle under lateral motion. A lateral vehicle motion, especially on a slippery road, can lead to a hazardous situation, and the situation can even worsen by the driver`s inappropriate response. In this paper, two VDC systems, a fuzzy-based controller and an LQR-based controller have been developed. The controllers take as input the yaw rate and the sideslip angle of either body or rear wheel, and they yield the direct yaw moment signal by which the vehicle can gain stability during cornering. Simulations have been conducted to evaluate the performance of the control system. The results indicated that the controllers can successfully improve vehicle stability under potentially dangerous driving conditions.
In this paper, we propose a novel guidance law for controlling an UAV(Unmanned Air-Vehicle) to follow a reference line in vertical plane. A kinematics model representing the relative motion of the UAV to the reference line is derived. And then LQR(Linear Quadratic Regulator) theory is applied to the model to derive the VLFG(Vertical Line Following Guidance) law. The resultant guidance law forms a gain-scheduling controller scheduled by a simple parameter $\sigma$ which is a function of the UAV's velocity, axial acceleration, gravity, and the slope of the reference line. Also derived is a stability condition for the $\sigma$ variation based on Lyapunov theory. Simulation results show that the proposed guidance law can be applied effectively to UAV guidance algorithm design.
Recently, the application and installation of the pod propeller to the cruise ship is dramatically increased. It is because pod propulsion system allows a lot of flexibility in design of the internal arrangement of a ship. To reflect this trend, many researches have conducted to use the pod propeller for the roll stabilization of a ship. In the paper, a roll stabilization controller is designed by using fins and pod propellers as the control actuators for cruise ships. Two kinds of control algorithms are adopted for the roll control system; LQR (Linear Quadratic Regulator) algorithm and frequency-weighted LQR algorithm. Through the numerical simulation, the effect of the turning rate of the pod propeller on the roll control system is analyzed. Analysis of the simulation results indicated that the turning rate of the pod propellers is one of the important parameters which give the significant effects on the roll stabilization.
This research aims to seek active control of ball-beam position stability by resorting to neural networks whose layers are given bias weights. The controller consists of an LQR (linear quadratic regulator) controller and a neural networks controller in parallel. The latter is used to improve the responses of the established LQR control system, especially when controlling the system with nonlinear factors or modelling errors. For the learning of this control system, the feedback-error learning algorithm is utilized here. While the neural networks controller learns repetitive trajectories on line, feedback errors are back-propagated through neural networks. Convergence is made when the neural networks controller reversely learns and controls the plant. The goals of teaming are to expand the working range of the adaptive control system and to bridge errors owing to nonlinearity by adjusting parameters against the external disturbances and change of the nonlinear plant. The motion equation of the ball-beam system is derived from Newton's law. As the system is strongly nonlinear, lots of researchers have depended on classical systems to control it. Its applications of position control are seen in planes, ships, automobiles and so on. However, the research based on artificial control is quite recent. The current paper compares and analyzes simulation results by way of the LQR controller and the neural network controller in order to prove the efficiency of the neural networks control algorithm against any nonlinear system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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