Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제23권4호
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pp.480-487
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1999
In this paper we propose a neural network precompensated PID(NNP PID) controller for load frequency control of 2-area power system. While proportional integral derivative(PID) controllers are used in power system they have many problems because of high nonlinearities of the power system So a neural network-based precompensation scheme is adopted into a conventional PID controller to obtain a robust control to the nonlinearities. The applied neural network precompen-sator uses an error back-propagation learning algorithm having error and change of error as inputand considers the changing component of forward term of weighting factor for reducing of learning time. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional PID controller and an optimal controller in dynamic responses about load disturbances. The pro-posed technique can be easily implemented by adding a neural network precompensator to an existing PID controller.
This paper considers a networked control system (NCS) that consists of an inverted cart pendulum, a digital controller, and a controller area network (CAN) in which the actuator and sensors of the pendulum are connected to form a closed-loop system. The worst-case message response time (WCMRT) in the CAN is analyzed and the analysis results are applied to the target control system. For the case where the control system cannot satisfy the WCMRT condition and therefore time delays are inevitable, the Luck and Ray method is used to compensate the network-induced time delays. Simulations are carried out to show the feasibility of the proposed scheme.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제9권11호
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pp.963-968
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2003
A feedback control implementation for a high speed train pressurization system is proposed based on CAN (Controller Area Network). Firstly, system model including network latencies by CAN arbitration mechanisms is proposed, and an analytical compensation method of control parameters based on the system model is proposed for the network latencies. For the practical implementation of the control, global synchronization is adopted for controller to measure network latencies and to utilize them for the compensation of the control parameters. Simulation results are shown with practical tunnel data response. The proposed method is evaluated to be the most effective for the system through the control performances comparing among a controller not considering network latencies, other two off-line compensation methods, and the proposed method.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.29-32
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2001
This paper describes a development of the integrated controller system for car electrical signal control with CAN communication protocol. The CAN protocol is a robust serial bus system for the control of distributed module in the multiplexed network. After a brief of the main features of the CAN will be addressed, this paper presents the result of the development of the integrated hardware system overall control program.
This paper presents a neural network method for tuning PlD controller of a time-varying process. Three gains of PlD controller are tuned for a certain desirable response pattern by back-propagation neural network. The neural network is trained using changes of output features vs. changes of PlD gains. But sometimes it needs longer training time and larger structure to train the correlation between the process and controller on entire region of the process. The difficulty in system identification is that the inverse function of the system can not be clearly stated. To cope with the problem, we do not train the neural network to respond correctly for the entire regions but train for only local region where the system is heading toward by training the neural network and tuning of the PlD controller. It may be trained for fine-tuning itself. Simulation results show that the adaptive PID controller using neural network trained in the local area performs remarkably for time-varying second order process.
This paper presents an application of layered Artificial Neural Network controller to study load frequency control problem in power system. The objective of control scheme guarantees that steady state error of frequencies and inadvertent interchange of tie-lines are maintained in a given tolerance limitation. The proposed controller has been designed for a two-area interconnected power system. Only one artificial neural network controller (ANN), which controls the inputs of each area in the power system together, is considered. In this study, back propagation-through time algorithm is used as neural network learning rule. The performance of the power system is simulated by using conventional integral controller and ANN controller, separately. For the first time comparative study has been carried out between SMES and CES unit, all of the areas are included with SMES and CES unit separately. By comparing the results for both cases, the performance of ANN controller with CES unit is found to be better than conventional controllers with SMES, CES and ANN with SMES.
A motion controller has been used variously in industry such as semiconductor manufacture equipment, industrial robot, assembly/conveyor line applications and CNC equipment. There are several types of controller in motion control. One of these is a PC-based motion controller such as PCI or ISA, and another is stand-alone motion controller. The PC bus-based motion controller is popular because of improving bus architectures and GUI (Graphic User Interface) that offer convenience of use to user. There are some problems in this. The PC bus-based solution allows for only one of the form factors, so it has a poor flexibility. The overall system package size is bigger than other motion control system. And also, additional axes of control require additional slot, however the number of slots is limited. Furthermore, unwieldy and many wirings come to connect plants or I/O. The stand-alone motion controller has also this limit of axes of control and wiring problems. To resolve these problems, controller must have capability of operating as stand-alone devices that resides outside the computer and it needs network capability to communicate to each motion device. In this paper, a network-based stand-alone motion system is proposed. This system integrates PC and motion controller into one stand-alone motion system, and uses CAN (Controller Area Network) as network protocol. Single board computer that is type of 3.5" FDD form factor is used to reduce the system size and cost. It works with Windows XP Embedded as operating system. This motion system operates by itself or serves as master motion controller that communicates to slave motion controller. The Slave motion controllers can easily connect to master motion system through CAN-network.
Personal robot consist of various modules that have independent functions. Because personal robot has requirement that support various construction for user's tendency. Therefore, Middleware mechanism at support not only personal robot's main functional element but also embedded modules functional elements is required. Each module have various heterogeneous network interfaces and variable services and variables. Therefore, Middleware must support these various network interfaces. This paper, pointed in Controller Area Network(CAN) inreface that usually used in embedded system for control. For connect various heterogeneous network interfaces (Ethernet, RS232 etc..), it is necessary to modify bagic CAN frame format. And also make some kind of BUS topology for CAN network.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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제52권5호
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pp.268-276
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2003
In this paper, we present a new control and monitoring technique for a power system using CAN(Controller Area Network). Feedback control systems having co'ntrol loops closed through a network(i.e. Ethernet, ControlNet, CAN) are called NCSs(Networked Control Systems). The major problem of NCSs is the variation of stability property according to time delay including network-induced delay and computation delay in nodes. We present a new stability analysis method of NCSs with time delay exploiting a state-space model of LTI(Linear Time Invariant) interconnected systems. The proposed method can determine a proper sampling period of NCSs that preserves stability performance even in NCSs with a dynamic controller. We design CAN nodes which can transmit control and monitoring data through CAN bus and apply these to NCSs for a power system. The results of the experiment validate effectiveness of our control and monitoring technique for a power system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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pp.90-93
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2009
Recently, CAN(Controller Area Network) being used in vehicle network system is suitable Network Protocol for smart vehicles with a future that need many ECUs, and it guarantees stability and reliability. It is revealed that being equipped many ECU could reduce the increasing of energy consumption and energy cost from the increasing of Wiring Harness's space and weight. In this paper, future smart vehicle control Air conditioner and heater for convenient and comfortable driving as using CAN protocol and implement auto control system According to driver's requirement using temperature in the vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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