The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.36
no.10
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pp.748-754
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1987
A robustness analysis for model reference adaptive control(MRAC) system with plant uncertainty is discussed in this paper. The adaptive control system is designed under assumptions that the controlled plant is represented by a lst order nominal model and that the system is drived by a constant reference signal. When using general gradient method(GGM), it is shown that unmodelled dynamics in plant model can cause the instability of the overall control loop during the adaptation process. However, as the algorithm of least square method(LSM) is introduced, the global stability of the system can be hold. And it is also given that the boundedness of adjustable parameters may be verified using the concept of an equilibrium point analysis.
In this thesis, We implement the controller system only using the neural network to identify the plant characteristics with keeping the PID controller structure. The neural network has learned by the adaptive learning rates that has suggested by Chao-Chee Ku and the DBP algorithm. We proposed the on-line tuning algorithm about the unknown plant using the adaptive tuning technique. As a result of executing the parameters has tuned from the initial value to more suitable ones and the output of the Plant has improved and also it is appeared that the convergence is guaranteed.
This paper proposes a swarm-based fuzzy system modeling technique for coke oven combustion control diagnosis. The coke plant produces coke for the blast furnace plant in steel making process by charging coal into oven and supplying gas to carbonize it. A conventional mathematical model for coke oven combustion control has been used to control the amount of gas input, but it does not work well because of highly nonlinear feature of coke plant. To solve this problem, swarm-based fuzzy system modeling technique is suggested to construct a diagnosis model of coke oven combustion control. Based on the measured input-output data pairs, the fuzzy rules are generated and the parameters are tuned by the PSO(Particle Swarm Optimizer) to increase the accuracy of the fuzzy system is operated. This system computes the proper amount of gas input taking the operation conditions of coke oven into account, and compares the computed result with the supplied gas input.
Flatness of strip at aluminum cold rolling is one of the important quality parameters of rolled products. The reasons for this are perhaps obvious: for many of the end uses, subsequent processing requires a flat product poor flatness on-line can lead to reduced running speeds and hence to lower production levels. Amongst the reasons for lower running speeds is the increased risk of strip breaks. The Alcan Ulsan plant developed an automatic flatness control system on conventional four high mills for a year. This system compose of three parts as Intel RMX 3.3 operating system, advanced techniques, and flatness error analysis system. Strip flatness be measured by air bearing roll, passing the s...
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.33
no.3
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pp.149-155
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2009
In this work a numerical study to find the characteristics of the internal flow and mixing process has been conducted in a static mixer used in the system of catalytic combustor of the fuel cell power plant. After introducing the model description and final governing equations the present numerical approach is applied to the analysis of static mixer, which may have one or more helical elements inside the circular tube by changing such various parameters as incoming mass flow rates and the number of helical elements. The results show that although the static mixer is efficient in mixing fuel and air, more optimization processes are required to achieve the appropriate mixing characteristics in front of the honeycomb type catalytic combustor used in the MCFC power plant
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.24
no.3
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pp.354-362
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2000
This paper identifies a discrete-time linear combustion model of Refuse Incineration Plant(RIP) which characterizes steam generation quantity, where the RIP is considered as a MIMO system with thirteen-inputs and one-output. The structure of RIP model is described as an ARX model which are analytically obtained from the combustion dynamics. Furthermore, using the Instrumental Variable(IV) identification algorithm, model structure and unknown parameters are identified from experimental input-output data sets, In result, it is shown that the identified ARX model well approximates the input-output combustion characteristics given by experimental data sets.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.4
no.1
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pp.90-97
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2001
For improvement of water quality, $20m^2$ of artificial floating plant islands planted with Iris pseudoacorus, were installed in small pond on March, 1999. Small pond has surface area $1,000m^2$ and mean depth 1.5 m. The density of plants was 16 per $m^2$ by using jute pot. Environmental parameters such as COD, SS, T-N, T-P and planktons were biweekly measured from 29 March to 28 September. Because of the small portion of floating island, the effect for water quality improvement was not sufficient. But considering the data of plant growth and nitrogen and phosphorus uptake capacity of plant, about 40% of coverage by artificial floating island was needed for elimination of whole nutrients from inflow.
This paper aims at presenting robustness analysis under the uncertainties of the time delay and plant parameters in symmetrically coupled dynamic systems connected through network having time delay. The delay-involved closed loop characteristic function is mathematically formulated, incorporated with active synchronization control. And the robust stability of the corresponding system is analyzed by investigating the formation of characteristic equation containing second- order terms of uncertainty variables representing delay and plant dynamics mismatches. For the two individual types of uncertainties, we elucidate details of how to compute the bounds and what they imply physically. To support the validity of the mathematical claims, numerical examples and simulations are presented.
A design method of model following control system using neural networks is proposed. An unknown nonlinear single-input single-output plant is identified using a multilayer neural networks. A linear controller is designed fer the linear approximation model obtained by linearinzing the identification model. The identification model is also used as a plant emulator to obtain the prediction error. Deficient servo performance due to controlling nonlinear plant with only linear controller is mended by adjusting the linear controller output using the prediction output and the parameters of the identification model. An optimal preview controller is adopted as the linear controller by reason of having good servo performance lowering the peak of control input. Validity of proposed method is illustrated through a numerical simulation.
Kim, Jong-Hun;Park, Jong-Sik;Yang, Seung-Hyun;Lee, Suk-Won
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.07d
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pp.2164-2166
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2002
This paper present a controller design scheme for time-delay system. The Smith Predictor has been proposed to solve the problem of time-delay. But this structure has a condition that parameters of plant and model have to be matched accurately. Because of this condition, it is not applied broadly in practical industrial process field. In this paper, the 2nd-order model with dead-time is used as plant model of the Smith Predictor and a main controller is designed by using the effect of mismatch between plant and model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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