The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.35
no.12
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pp.573-578
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1986
The adaptive control of a plant in the presence of disturbance is considered. In sevral papers, it was shown that bounded disturbance made the basic adaptive scheme unstable. For achieving robust stability in adaptive control system in the presence of disturbance, the pureintegration in the adaptive law is limited by means of an additional feedback term. In this paper, the suggested adaptive control law has property that the output error converges to zero whether the disturbance exist or not, without the priori knowledge. The adaptive controller suggested assure the boundness of all signal in the overall system. Finally, computer simulation show the effectiveness of the suggested adaptive control law.
This paper describes the usefulness of new control method in HVDC link system which suffers from severe condition of weak ac system. The proposed control scheme is used for the positive feedback control which directly controlls dc current at dc link system. The object of this paper is to improve the transient response of HVDC link system in disturbances such as faults. To achieve this objective, digital time-domain simulations are employed by the Electro Magnetic Transient Program for DC system(EMTDC).
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.538-541
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1995
Joint flexibilities and frictional uncertainties are known to be a major cause of performance degration in motion control systems. This paper investigates the modeling and compensation of these undesired effects. A hybrid controller, which consists of a predictive controller and a neural network controller, is designed to overcome these undesired effects. Also learning scheme for friction uncertainies, which don't interfere with feedback controller dynamics, is discussed. Through simulation works with two inetia-torsional spring system having Coulomb friction, the effectiveness of the proposed hybrid controller was tested. The proposed predictive & neural network hybrid controller shows better performance over one when only predictive controller used.
This paper presents a compensator design method for multivariable feedback control systems with saturating actuators based on the concept of the equilibrium point. Am explicit expression for the compensation matrix of the general anti-reset windup(ARW) scheme is derived by minimizing the distances between the equilibrium points. The resulting dynamics of the compensated controller exhibits the reduced model form of the unsaturated system which can be obtained by the singular perturbational method. The proposed method is applicable to any open-loop stable plants with saturating actuators whose controllers are determined by some design technique. An example is given to show the effectiveness of the proposed method.
This paper presents a robot manipulator kinematic motion control scheme based on velocity feedback loop. The desired joint velocity is obtained by the feature-based visual servoing and is used in the joint velocity control loop system for trajectory control of the robot manipulator. The asymptotic stability of the closed loop system is shown by the Lyapunov method. Effectiveness of the proposed method is shown by simulation and experimental results on a robot manipulator with two degree of freedom.
In this paper, a platoon merging is considered as a remote-controlled system with the state represented by a stochastic process. In this system, it becomes to encounter situations where a single decision maker controls a large number of subsystems, and observation and control signals are sent over a communication channel with finite capacity and significant transmission delays. Unlike classical estimation problem in which the observation is a continuous process corrupted by additive noise, there is a constraint that the observation must be coded and transmitted over a digital communication channel with finite capaci쇼. A recursive coder-estimator sequence is a state estimation scheme based on observations transmitted with finite communication capacity constraint. Using the coder-estimator sequence, the remote control station designs a feedback controller. In this paper, we introduce a stochastic model for the lead vehicle in a platoon of vehicles considering the angle between a road surface and a horizontal plane as a stochastic process. The simulation results show that the inter-vehicle distance and the deviation from the desired inter-vehicle distance are well regulated.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.9A
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pp.2211-2220
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1998
This paper presetns an adaptive critic self-learning control system with cerebellar model articulation controller (CMAC)-based decoder integrated with the associative search element (ASE) and adatpive critic element(ACE)- based scheme. The tast of the system is to balance a pole that is hinged to a movable cart by applying forces to the cart's base. The problem is that error feedback information is limited. This problem can be sloved when some adaptive control devices are involved. The ASE incorporates prediction information for reinforrcement from a critic to produce evaluative information for the plant. The CMAC-based decoder interprets one state to a set of patways into the ASE/ACE. These signals correspond to te current state and its possible preceding action states. The CMAC's information interpolation improves the learning speed. And design inverted pendulum hardware system to show control capability with neural network.
In this paper, a new 3-phase PWM converter power control algorithm is proposed using feedback linearization for the regulation of the active and reactive power demanded by load side. The direct power control can be realized through the proposed control scheme, cancelling out d-q axis coupling terms and nonlinear effects between inputs and states. The actual experimental results prove the feasibility of the proposed nonlinear power controller.
Choo, Yeon-Uk;Kim, Joon-Yeol;Yeo, Yeong-Koo;Kang, Hong
Journal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry
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v.37
no.1
s.109
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pp.67-72
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2005
In the grade change operations inputs and outputs are highly correlated and application of conventional linear feedback control methods such as PID schemes might lead to poor control performance. In this study the neural networks model for the grade change operation is trained by using bilinear terms which can represent non-linear characteristics of grade change operations. The inverse model of the grade change operation is obtained from training and the optimal input variables are computed from the trained neural networks as well. The proposed bilinear inverse model predictive control scheme was found out to showlittle discrepancy between simulated outputs and setpoints.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.6
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pp.786-796
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2014
This paper presents a new approach to design a robust tracking controller for linear time-invariant systems with uncertain time-delay. By introducing the model following control (MFC) structure which consists of two loops in nature, we show that the controller is capable of having a predictive control action and effectively tracking the reference output with a desired transient response as well. Three design techniques to achieve good tracking performance are suggested. It is also analytically shown that the tracking performance of the proposed scheme is more robust than that of typical single-loop feedback structure. An illustrative example is given to compare the tracking performances of the proposed methods with a single loop method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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