The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.12
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pp.1903-1910
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2012
This paper presents a data based low-order controller design algorithm for a linear time-invariant process with a time delay. The algorithm is composed by combining an identification step based on open loop pulse test with a low-order controller design step to obtain the entire set of controllers achieving multiple performance specifications. The initial information necessary for this algorithm are merely the width and amplitude of a rectangular pulse, a controller of four types (PI, PD, PID, first-order), and design objectives. Various parametric approaches that have been developed are merged in the controller design algorithm. The resulting controller set satisfying the design objectives are displayed on the 2D and 3D graphics and thus it is very easy for us to pick a controller inside the admissible set because we can check the corresponding closed-loop performances visually.
In recent years, owing to the development of the image processing technology, the research to build control system using a vision sensor is stimulated. However, a random time delay must be considered, because it works of a various time to get a result of an image processing in the system. It can be seen as an obstacle factor to a control of visual tracking in real system. In this paper, implementing two vision controllers each, first one is made up PID controller and the second one is consisted of a Smith Predictor, the possibility was shown to overcome a problem of a random time delay in a visual tracking system. A number of simulations and experiments were done to show the validity of this study.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.10
no.16
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pp.39-51
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1987
This paper deals with the case analysis of second order processes under sampled-data. Proportional Integral-Derivative(PID) control, and development of Decision Support Systems(DSS) for such processes. In this paper three techniques were described for identifying the dynamics of closed loop stable processes. The first, called pulse testing is a frequency-domain method, which yields the frequency response diagram of an open loop process. The second is a time-domain method which yields the gain and time constants of the process model. The third technique is based on step response and gives the parameters of PID controllers. The development of DSS design programs consisting of above three techniques will provide very powerful tools in the microcomputer based process control.
This paper describes the control charcteristics of thermal/flow systems. In thermal/flow systems, the transport lag plays as a dead time causing a deterioration of the controllability. Besides this, such many parameters including the temperature, pressure, and flow rate affect the system response that a control scheme which can deal with multi-input is required. Particularly in a refrigerant compressor test facility, the evaporator and condenser interact each other so that the change in the evaporator pressure cause the condenser pressure to change or vice versa. Therefore, to control the evaporator pressure, not only the cooling water flow rate in the evaporator but also the coolant flow rate in the condenser is considered. Meanwhile, the conventional PID controllers, which is suitable for a single input system, shows a large overshoot for a disturbance input. In this work, the predictive control scheme is introduced and its applicability is discussed for thermal/flow systems.
In this paper, a stable adaptive composite control system consisting of a PID and a fuzzy controllers is designed to control nonlinear systems. In the fuzzy controller, parameters of membership functions characterizing the linguistic terms change according to some adaptive law. Also, parameters of PID controller change according to some adaptive law. These adaptive laws are based on the Lyapunov synthesis approach. Then, it is proved that the closed-loop system using such an adaptive composite control system is globally stable in the sense that all signals involved are bounded and the tracking error converges to zero. We apply this adaptive composite control system to control a nonlinear system.
This paper presents an application where a Fuzzy-Logic Controller (FLC) is used at a supervisory level to implement mutual coordination of the steering of the two front wheels of a motorcar. The two front wheels are steered by two independent discrete time state feedback controllers with a view to optimize the steering slip angles. The functions of the two controllers are tied together by way of a FLC. Because of the presence of unmodelled dynamics and disturbances acting on the two sides, it is difficult to achieve the desired performance using conventional control systems. This is the primary reason that FLC is emploged to solve the problem. The results show that the implemented system achieved desired coupling between the two independent systems and thereby reduces the difference between the two steered angles.
Kim, Minki;Cho, Yinjung;Kim, Yunmi;Kang, Minkwan;Lee, Sanghoon;Kim, Jaesig
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2010.11a
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pp.87.2-87.2
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2010
The steady and dynamic process model for an internal reforming molten carbonate fuel cell power plant is discussed in this paper. The dominant thermal and chemical dynamic processes are modeled for the stack module and balance-of-plant, including cathode gas preparation, heat recovery, heat loss (Each heat loss amount for the stack and MBOP is obtained from real plant data) and fuel processing. Based on dynamic model and control demand, PID controllers are designed in the whole system. By applying these controllers we can obtain temperature balance of stack and control system depending on changing steam to carbon ratio, air feed amount, and transient condition.
In this paper the structure of 2-DOF controller based on artificial immune network algorithms has been suggested for nonlinear system. Up to present time, a number of structures of the 2-DOF controllers are considered as 2-DOF (2-Degrees Of Freedom) control functions. However, a general view is provided that they are the special cases of either the state feedback or the modification of PID controllers. On the other hand, the immune network system possesses a self organizing and distributed memory, also it has an adaptive function by feed back law to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation, since antibody recognizes specific antigens which are the foreign substances that invade living creatures. Therefore, it can provide optimal solution to external environment. Simulation results by immune based 2-DOF controller reveal that immune algorithm is an effective approach to search for 2-DOF controller.
In this paper the structure of 2-DOF controller based on artificial immune network algorithms has been suggested for nonlinear system. Up to present time, a number of structures of the 2-DOF controllers are considered as 2-DOF (2-Degrees Of Freedom) control functions. However, A general view is provided that they are the special cases of either the state feedback or the modification of PID controllers. On the other hand, The immune network system possesses a self organizing and distributed memory, also it has an adaptive function by feed back law to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation, since antibody recognizes specific antigens which are the foreign substances that invade living creatures. Therefore, it can provide optimal solution to external environment. Simulation results by immune based 2-DOF controller reveal that immune algorithm is an effective approach to search for 2-DOF controller.
Kassem, Ahmed M.;Sayed, Khairy;El-Zohri, Emad H.;Ali, Hossam H.
Advances in Energy Research
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v.5
no.1
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pp.79-90
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2017
The main objective of load frequency control (LFC) is to keep the frequency value at nominal value and force deviation of the frequency to zero in case of load change. This paper suggests LFC by using a model predictive control (MPC), based on Integral Square Error (ISE) method designed to optimize the damping of oscillations in a two-area power system. The MPC is designed and simulated with a model system in state space, for robust performance in the system response. The proposed MPC is tuned by ISE to achieve superior efficiency. Moreover, its performance has been assessed and compared with the PI and PID conventional controllers. The settling time and overshoot with MPC are extremely minimized as compared with conventional controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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