This paper presents steering system requirements to ensure the stabilized lateral control of autonomous driving vehicles. The two main objectives of a lateral controller in autonomous vehicles are maintenance of vehicle stability and tracking of the desired path. Even if the desired steering angle is immediately determined by the upper level controller, the overall controller performance is greatly influenced by the specification of steering system actuators. Since one of the major inescapable traits that affects controller performance is the time delay of the steering actuator, our work is mainly focused on finding adequate parameters of high level control algorithm to compensate these response characteristics and guarantee vehicle stability. Actual vehicle steering angle response was obtained with Electric Power Steering (EPS) actuator test subject to various longitudinal velocity. Steering input and output response analysis was performed via MATLAB system identification toolbox. The use of system identification is advantageous since the transfer function of the system is conveniently obtained compared with methods that require actual mathematical modeling of the system. Simulation results of full vehicle model suggest that the obtained tuning parameter yields reduced oscillation and lateral error compared with other cases, thus enhancing path tracking performance.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.14
no.4
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pp.321-328
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2014
Software defined radar (SDR) is a multi-purpose radar system where most of the hardware processing is performed by software. This paper introduces a concept and technology trends of software defined radar, and addresses the advantages and limitations of the current SDR radar systems. For the advanced SDR concept, the KAU SDR Model (KSM) is presented for the multimode and multiband radar system operating in S-, X-, and K-bands. This SDR consists of a replaceable multiband antenna and RF hardware, common digital processor module with multimode, and open software platform based on MATLAB and LabVIEW. The new concept of the SDR radar can be useful in various applications of the education, traffic monitoring and safety, security, and surveillance depending on the various radar environments.
This paper analyzes the backgrounds of the standards for protection against electric shock in Global Technical Regulations (GTR) of Fuel Cell Vehicle (FCV). Targets on research were high voltage criteria, safety current, isolation and grounding resistance, time limitation, energy, adequate clearance, and test procedure. Based on human impedance and effect of current in IEC 60479-1, safety of human was examined. Then, isolation and grounding circuit model of FCV were analyzed theoretically. The results give several suggestions: touch voltage less than 25V, AC energy less than 0.0813J, separation considering middle finger length, grounding resistance less than $0.2\Omega$, maximum AC ground voltage of 1V (rms), and isolation resistance between earth and electrical chassis. In MATLAB/Simulink environment, error characteristics of isolation resistance measurement procedure using internal DC sources were analyzed under variations of internal resistance of voltmeter and isolation resistance.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2046-2052
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2016
Ramp metering is one of the most efficient and widely used control methods for an intelligent transportation management system on a freeway. Its objective is to control and upgrade freeway traffic by regulating the number of vehicles entering the freeway entrance ramp, in such a way that not only the alleviation of the congestion but also the smoothing of the traffic flow around the desired density level can be achieved for the maintenance of the maximum mainline throughput. When the cycle of the signal detection is larger than that of the system process, the density tracking problem needs to be considered in the form of the discrete-time system. Therefore, a discrete-time sliding mode control method is proposed for the ramp metering problem in the presence of both input constraint in the on-ramp and exogenous disturbance in the off-ramp considering the random behavior of the driver. Simulations were performed using a validated second-order macroscopic traffic flow model in Matlab environment and the simulation results indicate that proposed control method can achieve better performance than previously well-known ALINEA strategy in the sense that mainstream flow throughput is maximized and congestion is alleviated even in the presence of input constraint and exogenous disturbance.
The author present a modified multi-loop algorithm Including feedforward for controlling a 55kW stepdown chopper in the power supply of Maglev The gains of the control algorithm were selected based on pole locations formulated from a prototype Bessel transfer function model. The design incorporate tradeoffs in DC-to-DC converter hard-ware para-meters and pole locations. This perturvation is derived by subtracting the desired output voltage from the actual output voltage. The proportional and integral action stabilizes the system and minimizes output voltage error. In order to verify the validity of the proposed multi-loop controller, simulation study was tried using Matlab simulink.
Existing radio positioning systems have a drawback that the attitude of user's tag is difficult to be determined. Although forward link angle of arrival (FLAOA) technology that uses measurements of array antenna arranged in a tag among the angle of arrival (AOA) technologies can estimate attitude and positioning of tags, it cannot extend the estimated results into three-dimensional (3D) results due to complex non-linear model displayed because of the effects of 3D positioning and attitude in tags. This paper proposed a radio navigation technique that determines 3D attitude and positioning via FLAOA / time of arrival (TOA) integration. According to the order of determining attitude and positioning, two integration techniques were proposed. To analyze the performance of the proposed technique, MATLAB-based simulations were used to verify the performance. The simulation results showed that the first proposed method, TOA-FLAOA integrated technique, showed about 0.15 m of positioning error, and $2-3^{\circ}$ of attitude error performances regardless of the positioning space size whereas the second method, differenced FLAOA-TOA integrated technique, revealed a problem that a positioning error became larger as the size of the positioning space became larger.
This paper deals with the NREL (National Renewable Energy Laboratory) 5-MW reference wind turbine. The controller which include MPPT (Maximum power point tracking) control algorithm and tower load reduction control algorithm was designed by MATLAB Simulink. This paper propose a tower damper algorithm to improve the existing tower damper algorithm. To improve the existing tower damper algorithm, proposed tower damper algorithm were applied the thrust sensitivity scheduling and PI control method. The thrust sensitivity scheduling was calculated by thrust force formula which include thrust coefficient table. Power and Tower root moment DEL (Damage Equivalent Load) was set as a performance index to verify the load reduction algorithm. The simulation were performed 600 seconds under the wind conditions of the NTM (Normal Turbulence Model), TI (Turbulence Intensity)16% and 12~25m/s average wind speed. The effect of the proposed tower damper algorithm is confirmed through PSD (Power Spectral Density). The proposed tower damper algorithm reduces the fore-aft moment DEL of the tower up to 6% than the existing tower damper algorithm.
Nazemi, E.;Feghhi, S.A.H.;Roshani, G.H.;Gholipour Peyvandi, R.;Setayeshi, S.
Nuclear Engineering and Technology
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v.48
no.1
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pp.64-71
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2016
Void fraction is an important parameter in the oil industry. This quantity is necessary for volume rate measurement in multiphase flows. In this study, the void fraction percentage was estimated precisely, independent of the flow regime in gas-liquid two-phase flows by using ${\gamma}-ray$ attenuation and a multilayer perceptron neural network. In all previous studies that implemented a multibeam ${\gamma}-ray$ attenuation technique to determine void fraction independent of the flow regime in two-phase flows, three or more detectors were used while in this study just two NaI detectors were used. Using fewer detectors is of advantage in industrial nuclear gauges because of reduced expense and improved simplicity. In this work, an artificial neural network is also implemented to predict the void fraction percentage independent of the flow regime. To do this, a multilayer perceptron neural network is used for developing the artificial neural network model in MATLAB. The required data for training and testing the network in three different regimes (annular, stratified, and bubbly) were obtained using an experimental setup. Using the technique developed in this work, void fraction percentages were predicted with mean relative error of <1.4%.
This work presents an approach for modeling of electric vehicle considering the vehicle dynamics, drive train, rotational wheel and load dynamics. The system is composed of IPMSM (Interior Permanent Magnet Synchronous Motor) coupled with the wheels through a drive train. Generally, IPMSM is controlled by ordinary PID controllers. Performance of the ordinary PID controller is not satisfactory owing to the difficulties of optimal gain selections. To overcome this problem, a new type of fuzzy logic gain tuner for PID controllers of IPMSM is required. Therefore, in this paper fuzzy logic based gain tuning method for PID controller is proposed and compared with some previous control techniques for the better performance of electric vehicle with an optimal balance of acceleration, speed, travelling range, improved controller quality and response. The model was developed in MATLAB/Simulink, simulations were carried out and results were observed. The simulation results have proved that the proposed control system works well to remove the transient oscillations and assure better system response in all conditions.
Near infrared(NIR) spectral data have been used for the noninvasive analysis of various biological samples. Nonetheless, absorption bands of NIR region are overlapped extensively. It is very difficult to select the proper wavelengths of spectral data, which give the best PCR(principal component regression) models for the analysis of constituents of biological samples. The NIR data were used after polynomial smoothing and differentiation of 1st order, using Savitzky-Golay filters. To find the best PCR models, all-possible combinations of available principal components from the given NIR spectral data were derived by in-house programs written in MATLAB codes. All of the extensively generated PCR models were compared in terms of SEC(standard error of calibration), $R^2$, SEP(standard error of prediction) and SECP(standard error of calibration and prediction) to find the best combination of principal components of the initial PCR models. The initial PCR models were found by SEC or Malinowski's indicator function and a priori selection of spectral points were examined in terms of correlation coefficients between NIR data at each wavelength and corresponding concentrations. For the test of the developed program, aqueous solutions of BSA(bovine serum albumin) and glucose were prepared and analyzed. As a result, the best PCR models were found using a priori selection of spectral points and the final model selection by SEP or SECP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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