This study proposes a scheme to design control parameters for a data center facility with a vibration controller on its top floor and a secondary isolation device with its own vibration controller designed to protect vibration-sensitive computer equipment. The aim is to reduce the effects of acceleration and drift from an earthquake on computer servers placed on the isolation device that must operate during a seismic event. A linear elastic model is constructed and the evaluation function of the linear quadratic Gaussian (LQG) control is formulated. The relationship between the control parameters and the responses is examined, and based on the observations, a control parameter design scheme is constructed to reduce the responses of both the building and the computer server effectively.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.2
no.2
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pp.38-46
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1998
A theoretical and an empirical application of the speed control of a single-shaft turbo-jet engine was done using an observer for Linear Quadratic Gausian(LQG) that is one of the robust control fields. Based on a general controller design with state feedback, a controller with output feedback was designed to find out a sufficient condition in finding an Asymptotic Stability After defining of the total system through the modeling of a real turbo-jet engine, a Tracking Control was carried out. Furthermore, a saturation of the control input was theoretically considered in the output feedback controller to simulate more similar real condition.
In this paper, the problem of controlling deterministic contimuous linear system with a slightly modified quadratic performance criteria is studied. When the number of out put variables is much lesser then that of state variables, either the controller becomes complex or the performance measure becomes much higher with only output feedback. So the design philosphy treated in this paper lies in finding a compromising point between the controller complexity and the performance measure. thd controller is composed of stasic plus dynamic compensator with order equal to the mtmber of output variables. Several unknowns are unknown parameters are bundled into one, and using Pontryagin's minimum principle, conditions and formula for optimum control are induced which are different from that of Kalman optimal regulator.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.5
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pp.99-107
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2003
In a winding process, important control specifications include regulation of web tension and velocity. In this research, an adaptive controller has been developed for controlling web tension and velocity in winding processes. For the controller design, the linear quadratic regulator theory has been adopted and a gain-scheduling scheme has been incorporated. A prototype winding system has been constructed, and the controller has been implemented in a real-time PC-based environment. The performance of the closed loop system has been evaluated via simulation and experiments, and it was observed that both the web tension and velocity could be regulated within a small tolerance.
This paper describes the development of a clustering based fuzzy controller of an electromagnetic suspension vehicle using gain scheduling method and Kalman filter for a simplified single magnet system. Electromagnetic suspension vehicle systems are highly nonlinear and essentially unstable systems For achieving the levitation control of the DC electromagnetic suspension system, we considered a fuzzy system modeling method based on clustering algorithm which a set of input/output data is collected from the well defined Linear Quadratic Gaussian(LQG) controller. Simulation results show that the proposed clustering based fuzzy controller methodology robustly yields uniform performance with adequate gap response over the mass variation range.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.23
no.5
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pp.630-636
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1999
In this paper in optimal modulation controller for position control and anti-sway of container crane systems is designed by a recursive algorithm that determines the state weighting matrix Q of a linear quadratic performance. The optimal modulation controller is based on optimal control. The basic feature of the recursive algorithm is the reduction of the number of iterations as well as minimization of the calculations involved So in order to obtain a mathematical model which rep-resents the equation of motion of the trolley and load Lagrange equation is used. The optimal modulation controller has been verified and simulated to show that it is robust when a load dis-turbance is applied and a reference is changed.
This paper addresses linear quadratic regulation (LQR) for variable speed variable pitch wind turbines. Because of the inherent nonlinearity of wind turbines, a set of operating conditions is identified and then a LQR controller is designed for each of the operating points. The feedback controller gains are then interpolated linearly to get a control law for the entire operating region. In addition, the aerodynamic torque and effective wind speed are estimated online to get the gain-scheduling variable for implementing the controller. The potential of this method is verified through simulation with the help of MATLAB/Simulink and GH Bladed. The performance and mechanical load when using LQR are also compared with those obtained when using a PI controller.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.7
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pp.107-114
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2004
This paper presents a two-time scale approach for vibration reduction of a high speed Cartesian manipulator. High speed manipulators would be subject to mechanical vibration due to high inertia forces acting on linkages. To achieve high throughput capability, such motion induced vibration would have to be damped quickly, to reduce settling time of the manipulator end-effector. This paper develops a two-time scale model fer a structurally-flexible Cartesian manipulator. Based on the two-time scale model, a composite controller consisting of a computed torque method for the slow time-scale rigid body subsystem, and a linear quadratic state-feedback regulator for the fast time-scale flexible subsystem, is designed. Simulation results show that the proposed two time-scale controller yields good performance in attenuating structural vibration arising due to excitation from inertial forces.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.12
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pp.2365-2370
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2008
In this paper, applications of wavelet neural network controller to position control of nonlinear system are considered. Wavelet neural network is used in the objectives which improve the efficiency of LQR controllers. It is possible to make unstable nonlinear systems stable by using LQR(Linear Quadratic Regulator) technique. And, in order to be adapted to disturbance effectively in this system it uses wavelet neural network controller. Applying this method to the position control of nonlinear system, its usefulness is verified from the results of experiment.
Due to the clutch's non-linear dynamics, time-delays, external disturbance and parameter uncertainty, the automated clutch is difficult to control precisely during the launch process or automatic mechanical transmission (AMT) vehicles. In this paper, an enhanced fuzzy sliding mode controller (EFSMC) is proposed to control the automated clutch. The sliding and global stability conditions are formulated and analyzed in terms of the Lyapunov full quadratic form. The chattering phenomenon is handled by using a saturation function to replace the pure sign function and fuzzy logic adaptation system in the control law. To meet the real-time requirement of the automated clutch, the region-wise linear technology s adopted to reduce the fuzzy rules of the EFSMC. The simulation results have shown hat the proposed controller can achieve a higher performance with minimum reaching time and smooth control actions. In addition, our data also show that the controller is effective and robust to the parametric variation and external disturbance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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