An improved RRS (Reactor Regulating System) logic is implemented in this work using systems engineering approach along with GA (Genetic Algorithm) deemed as providing an optimal solution to a given system. The current system works desirably and has been contributed to the safe and stable NPP operation. However, during the ascent and decent section of the reactor power, the RRS output reveals a relatively high steady state error and the output also carries a considerable level of overshoot. In an attempt to consolidate conservatism and minimize the error, this research proposes applying genetic algorithm to RRS and suggests reconfiguring the system. Prior to the use of GA, reverse-engineering is implemented to build a Simulink-based RRS model and re-engineering is followed to apply the GA and to produce a newly-configured RRS generating an output that has a reduced steady state error and diminished overshoot level.
The availability of the GPS signal has been expanded greatly in the field of society overall through the development and construction of the GNSS(Global Navigation Satellite System). Furthermore, in the military, aviation and field of space, the GPS signal is applied widely through the combination of INS consisting of gyroscope and accelerometer, IMU, AHRS with the addition of magnetic sensor. Particularly, the performance of these equipments or sensors is very important with GPS and PAR(Precision Approach Radar) in the flight control of the aircraft. This paper deals with MATLAB simulation and ROLSO(Reduced Order Luenberger State Observer) design to reduce the load of system and realize the stable lateral direction approach control in an appropriate time for reduction of the horizontal error which is importantly considered while an aircraft lands instead of the FOLSO(Full Order Luenberger State Observer) using all measurement values. Consequently, ROLSO is expected to be used for the aircraft's attitude control in the aircraft landing causing the burden to the pilots.
This work is concerned with the problem of tracking a maneuvering target. In this paper, an error monitoring and recovery method of perception net is utilized to improve tracking performance for a highly maneuvering tar-get. Many researches have been performed in tracking a maneuvering target. The conventional Interacting Multiple Model (IMM) filter is well known as a suboptimal hybrid filter that has been shown to be one of the most cost-effective hybrid state estimation scheme. The subfilters of IMM can be considered as fusing its initial value with new measurements. This approach is also shown in this paper. Perception net based error monitoring and recovery technique, which is a kind of geometric data fusion, makes it possible to monitor errors and to calibrate possible biases involved in sensed data and extracted features. Both detecting a maneuvering target and compensating the estimated state can be achieved by employing the properly implemented error monitoring and recovery technique. The IMM filter which employing the error monitoring and recovery technique shows good tracking performance for a highly maneuvering target as well as it reduces maximum values of estimation errors when maneuvering starts and finishes. The effectiveness of the pro-posed method is validated through simulation by comparing it with the conventional IMM algorithm.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.293-299
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1994
A new approach to deal with the model matching problem for square plants is suggested. Admissibility conditions of the model matching error are derived in terms of state-space parameters and the derived formulas are exploited to obtain the solution to the model matching problem in H$_{2}$ norm.
In this paper the observer design problem in bilinear systems is studied using the Walsh functions as approximating set of functions to find a finite series expansion of the state of bilinear system. A classical Liapnove method, to finding a class of observer feedback matrix, is applied to ensure uniform asymptotic stability of the observation error dynamics. An algorithm is derived for observer state eq. via Walsh function. The basic objective is to develop a computational algorithm for the determination of the coefficients in the expansion. This approach technique gives satisfactory result as well provides precise and effective method for the bilinear observer design problem.
We study the dynamic burst assembly based on traffic prediction and offset and delay differentiation in optical burst switching network. To improve existing burst assembly mechanism and build an adaptive flexible optical burst switching network, an approach called quality of service (QoS) based adaptive dynamic assembly (QADA) is proposed in this paper. QADA method takes into account current arrival traffic in prediction time adequately and performs adaptive dynamic assembly in limited burst assembly time (BAT) range. By the simulation of burst length error, the QADA method is proved better than the existing method and can achieve the small enough predictive error for real scenarios. Then the different dynamic ranges of BAT for four traffic classes are introduced to make delay differentiation. According to the limitation of BAT range, the burst assembly is classified into one-dimension limit and two-dimension limit. We draw a comparison between one-dimension and two-dimension limit with different prediction time under QoS based offset time and find that the one-dimensional approach offers better network performance, while the two-dimensional approach provides strict inter-class differentiation. Furthermore, the final simulation results in our network condition show that QADA can execute adaptive flexible burst assembly with dynamic BAT and achieve a latency reduction, delay fairness, and offset time QoS guarantee for different traffic classes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4418-4437
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2017
In this paper a three-phase secure compressive sensing (CS) and received signal strength (RSS) based target localization approach is proposed to mitigate the effect of malicious node attack. RSS measurements are first arranged into a group of subsets where the same measurement can be included in multiple subsets. Intermediate target position estimates are then produced using individual subsets of RSS measurements and the CS technique. From the intermediate position estimates, the residual error vector and residual error square vector are formed. The least median of residual error square is utilized to define a verifier parameter. The selected residual error vector is utilized along with a threshold to determine whether a node or measurement is under attack. The final target positions are estimated by using only the attack-free measurements and the CS technique. Further, theoretical analysis is performed for parameter selection and computational complexity evaluation. Extensive simulation studies are carried out to demonstrate the advantage of the proposed CS-based secure localization approach over the existing algorithms.
An algorithm for the state estimation and identification of multivariable nonlinear systems with noisy nonlinear observation has been investigated on the basis of the multidimensional Hermitian expansion for the a posteriori probability densities of the predicted observation, the predicted state and the observation conditioned by the state. A new approach for construction of this sequential nonlinear estimator, retaining up to the second order term of the observation error, has been developed, along with the approximation of nonlinear system functions, truncating at the second term. The estimation of the unknown parameters has been established by extending the state estimation technique, regarding the parameters as another state variables. The results of investigation indicate the feasibility of the schemes presented in this paper.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.152-155
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1994
The presence of joint elasticity or the arm flexibility causes low damped oscillatory position error along a desired trajectory. We utilize a stochastic model for describing the fast dynamics and the approximation error. A second order shaping filter is synthesized such that its spectrum matches that of the fast dynamics. Augmenting the state vector of slow part with that of shaping filter, we obtain a nonlinear dynamics to which a Gaussian white noise is injected. This modeling approach leads us to the design of an extended Kalman filter(KEF) and a linear quadratic Gaussian(LQG) control scheme. We present the simulation results of this control method. The simulation results show us that our Kalman filtering approach is one of prospective methods in controlling the flexible arms.
A very simple control approach using neural network for the robust position control of a Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM) is presented The linear quadratic controller plus feedforward neural network is employed to obtain the robust PMSM system approximately linearized using field-orientation method for an AC servo. The neural network is trained in on-line phases and this neural network is composed by a fedforward recall and error back-propagation training. Since the total number of nodes are only eight this system can be easily realized by the general microprocessor. During the normal operation the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. And the state space analysis is performed to obtain the state feedback gains systematically. IN addition the robustness is also obtained without affecting overall system response. This method is realized by a floating-point Digital Singal Processor DS1102 Board (TMS320C31) The basic DSP software is used to write C program which is compiled by using ANSI-C style function prototypes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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