International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.3
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pp.351-357
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2003
A method of design optimization for minimization of force ripple and maximization of thrust force in a linear brushless permanent magnet motor without finite element analysis is represented. The design optimization method calculated the driving force in the function of electric and geometric parameters of a linear brushless PM motor using the sequential quadratic programming method. Using electric and geometric parameters obtained by this method, the normalized force ripple is reduced 7.7% (9.7% to 2.0%) and the thrust force is increased 12.88N (111.55N to 124.43N) compared to those not using design optimization.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.3
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pp.249-256
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1999
The conventional robot manipulability is decomposed into linear manipulability and angular manipulability so that they may be analysed and visualized in easy way even in the case of 3 dimensional task space with 6 variables. After the Jacobian matrix is decomposed into linear part and angular part, constraint on joint velocities is transformed into linear task velocity and angular task velocity through the decomposed Jacobian matrices. Under the assumption of redundant robot manipulators, several optimization problems which utilize the redundancy are formulated to be solved by linear programming technique or sequential quadratic programming technique. After deriving the solutions of the optimization problems, we give graphical interpretations for the solutions.
Kwon, O.S.;Cho, J. H.;Min, B. J.;Kim, H. J.;Chen, Y. G.;Yoo, J. S.;Kim, I. H.;La, J. C.;Park, H. K.
Food Science of Animal Resources
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v.25
no.3
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pp.316-321
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2005
A total of ninety six pigs ($L{\times}Y{\times}D$, 20.92(2.13kg average initial body weight) were used in a 16-week performance growth assay to determine the effect of supplemental medicinal plane (Artemisia, Acanthopanax and Garlic) on growth performance, IGF-1 of serum and carcass characteristics in finishing pigs. The dietary treatments were included 1) CON (basal diet; Control), 2) MP1 (basal diet added $0.02\%$ of medicinal plant mixtures), 3) MP2 (basal diet added $0.04\%$ of medicinal plant mixtures) and 4) MP3 (basal diet added $0.06\%$ of medicinal plant mixtures). Through entire experimental period, as medicinal plants mixture (MP) increased, there was a decrease (linear, P<0.08) in average daily feed intake and an increase (linear, P<0.02; quadratic, P<0.08) in gain/feed. The backfat thickness tended to decrease in pigs fed MP diet compared to pigs fed CON diet (linear, P<0.09; quadratic, P<0.01). Increasing medicinal plane mixture tended to increase in IGF-1 content in serum (linear, P<0.09). The hunter $a^{*}$ (redness) (linear, P<0.01) and $b^{*}$ (yellowness) (linear, P<0.02) values of longissimus muscle were affected by the dietary MP treatments. The color of longissimus muscle was higher in the dietary MP treatments than that of the muscle in the control diet (linear, P<0.03). In conclusion, the result obtained from this feeding triad suggest that the medicinal plants mixture supplementation below $0.06\%$ in diets for growing-finishing pigs can be improved growth performance, IGF-1 and meat quality.
A testing and estimation procedure is considered for changes at unknown time point in simple linear regression model. A test statistic of quadratic form is suggested. We also discuss the asymptotic distribution and its level control. The proposed method is compared with the likelihood ratio test through a example.
A new control design methodology is presented here which is based on a nonlinear time-series reference model. It is indicated by highly nonlinear simulations that such designs successfully stabilize troublesome aircraft maneuvers undergoing large changes in angle of attack as well as large electric power transients due to line faults. In both applications, the nonlinear controller was significantly better than the corresponding linear adaptive controller. For the electric power network, a flexible a.c. transmission system (FACTS) with series capacitor power feedback control is studied. A bilinear auto-regressive moving average (BARMA) reference model is identified from system data and the feedback control manipulated according to a desired reference state. The control is optimized according to a predictive one-step quadratic performance index (J). A similar algorithm is derived for control of rapid changes in aircraft angle of attack over a normally unstable flight regime. In the latter case, however, a generalization of a bilinear time-series model reference includes quadratic and cubic terms in angle of attack. These applications are typical of the numerous plants for which nonlinear adaptive control has the potential to provide significant performance improvements. For aircraft control, significant maneuverability gains can provide safer transportation under large windshear disturbances as well as tactical advantages. For FACTS, there is the potential for significant increase in admissible electric power transmission over available transmission lines along with energy conservation. Electric power systems are inherently nonlinear for significant transient variations from synchronism such as may result for large fault disturbances. In such cases, traditional linear controllers may not stabilize the swing (in rotor angle) without inefficient energy wasting strategies to shed loads, etc. Fortunately, the advent of power electronics (e.g., high-speed thyristors) admits the possibility of adaptive control by means of FACTS. Line admittance manipulation seems to be an effective means to achieve stabilization and high efficiency for such FACTS. This results in parametric (or multiplicative) control of a highly nonlinear plant.
This paper presents a pitch controller which can hold output power constant at the rated value. Although wind turbine contains complicated nonlinearities, its behaviour within a certain operating range of a point can be approximated by that of a linear model. By doing so, we can apply rather simple and systematic linear control techniques such as PID and LQR(Linear Quadratic Regulator) to design a linear pitch controller. Because these linear controllers are valid only in a sufficiently small range around an operating point, linearized wind turbine model under the condition of varying wind speed needs a linear pitch controller can achieve the aims of tracking the rated rotor rotational speed. We propose an improved linear pitch controller taking each merit of LQR and PI controller under the condition of varying operating points in this paper.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2000.04b
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pp.365-370
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2000
A sliding mode fuzzy control (SMFC) algorithm is applied to design a controller for a benchmark problem on a wind- excited building. The structure is a 76-story concrete office tower with a height of 306 meters, hence the wind resistance characteristics are very important for the serviceability as well as the safety. A control system with an active tuned mass damper is assumed to be installed on the top floor. Since the structural acceleration is measured only at ,limited number of locations without measurement of the wind force, the structure of the conventional continuous sliding mode control may have the feed-back loop only. So, an adaptive least mean squares (LMS) filter is employed in the SMFC algorithm to generate a fictitious feed-forward loop. The adaptive LMS filter is designed based on the information of the stochastic characteristics of the wind velocity along the structure. A numerical study is carried out. and the performance of the present SMFC with the ,adaptive LMS filter is investigated in comparison with those of' other control, of algorithms such as linear quadratic Gaussian control, frequency domain optimal control, quadratic stability control, continuous sliding mode control, and H/sub ∞///sub μ/, control, which were reported by other researchers. The effectiveness of the adaptive LMS filter is also examined. The results indicate that the present algorithm is very efficient .
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.23
no.2
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pp.157-163
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2014
In this paper, a robust MRAC (model reference adaptive control) scheme is applied to control an electrohydraulic positioning system under various loads. The inverse dead-zone compensator in the control system cancels out the dead-zone response, and an integrator added to the controller provides good position-tracking ability. LQG/LTR (linear quadratic Gaussian control with loop transfer recovery) closed-loop model is used as the reference model for learning the MRAC system. LQG/LTR provides a systematic technique to design the linear controller that optimizes the objective function using some compromise between the control effort and the system performance in the frequency domain. Different external load tests are performed to investigate the effectiveness of the designed MRAC system in real time. The experimental results show that the tracking performance of the proposed system is highly accurate, which offers considerable robustness even with a large change in the load.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.6
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pp.411-416
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2016
This paper presents the design methodology of an unknown input observer for Lipschitz nonlinear systems with unknown inputs in the framework of convex optimization. We use an unknown input observer (UIO) to consider both nonlinearity and disturbance. By deriving a sufficient condition for exponential stability in the linear matrix inequality (LMI) form, existence of a stabilizing observer gain matrix of UIO will be assured by checking whether the quadratic stability margin of the error dynamics is greater than the Lipschitz constant or not. If quadratic stability margin is less than a Lipschitz constant, the coordinate transformation may be used to reduce the Lipschitz constant in the new coordinates. Furthermore, to reduce the maximum singular value of the observer gain matrix elements, an object function to minimize it will be optimally designed by modifying its magnitude so that amplification of sensor measurement noise is minimized via multi-objective optimization algorithm. The performance of UIO is compared to a nonlinear observer (Luenberger-like) with an application to a flexible joint robot system considering a change of load and disturbance. Finally, it is validated via simulations that the estimated angular position and velocity provide true values even in the presence of unknown inputs.
The problem of fine manipulation is considered in this paper. By fine manipulation, we mean the positioning of the object relative to the palm as opposed to gross manipulation by the arm. The compliance in the fingers and the object is modeled by linear springs. It is shown that the motion of the fingers and object can be predicted by minimizing a quadratic objective function. A method for simulating position control algorithms is developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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