KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4145-4164
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2016
Energy harvesting is an increasingly attractive source of power for cellular networks, and can be a promising solution for green networks. In this paper, we consider a cellular network with power beacons powering multiple mobile terminals with microwave power transfer in energy beamforming. In this network, the power beacons are powered by grid and renewable energy jointly. We adopt a dual-level control architecture, in which controllers collect information for a core controller, and the core controller has a real-time global view of the network. By implementing the water filling optimized power allocation strategy, the core controller optimizes the energy allocation among mobile terminals within the same cluster. In the proposed green energy cooperation paradigm, power beacons dynamically share their renewable energy by locally injecting/drawing renewable energy into/from other power beacons via the core controller. Then, we propose a new water filling optimized green energy cooperation management strategy, which jointly exploits water filling optimized power allocation strategy and green energy cooperation in cellular networks. Finally, we validate our works by simulations and show that the proposed water filling optimized green energy cooperation management strategy can achieve about 10% gains of MT's average rate and about 20% reduction of on-grid energy consumption.
Lalonde, Eric R.;Dai, Kaoshan;Bitsuamlak, Girma;Lu, Wensheng;Zhao, Zhi
Wind and Structures
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v.30
no.6
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pp.663-678
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2020
Robust semi-active vibration control of wind turbines using tuned mass dampers (TMDs) is a promising technique. This study investigates a 1.5 megawatt wind turbine controlled by eight different types of tuned mass damper systems of equal mass: a passive TMD, a semi-active varying-spring TMD, a semi-active varying-damper TMD, a semi-active varying-damper-and-spring TMD, as well as these four damper systems paired with an additional smaller passive TMD near the mid-point of the tower. The mechanism and controllers for each of these TMD systems are explained, such as employing magnetorheological dampers for the varying-damper TMD cases. The turbine is modelled as a lumped-mass 3D finite element model. The uncontrolled and controlled turbines are subjected to loading and operational cases including service wind loads on operational turbines, seismic loading with service wind on operational turbines, and high-intensity storm wind loads on parked turbines. The displacement and acceleration responses of the tower at the first and second mode shape maxima were used as the performance indicators. Ultimately, it was found that while all the semi-active TMD systems outperformed the passive systems, it was the semi-active varying-damper-and-spring system that was found to be the most effective overall - capable of controlling vibrations about as effectively with only half the mass as a passive TMD. It was also shown that by reducing the mass of the TMD and adding a second smaller TMD below, the vibrations near the mid-point could be greatly reduced at the cost of slightly increased vibrations at the tower top.
Researching and developing mobile robot are quite important. Autonomous driving of mobile robot is important in various working environment. For its autonomous driving, mobile robot detects obstacles and avoids them. Purpose of this thesis is to analyze kinematics model of the mobile robot and show the efficiency of type-2 fuzzy self-tuning PID controller used for controling steering angle. Type-2 fuzzy is more flexible in verbal expression than type-1 fuzzy because it has multiple values unlike previous one. To compare these two controllers, this paper conduct a simulation by using MATLAB Simulink. The result shows the capability of type-2 fuzzy self-tuning PID is effective.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.36
no.1
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pp.25-32
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2000
A combination steering system was designed to provide the flexibility in controlling the steering wheel in fishing operations of the inshore and coastal fishing vessels. The designed steering system basically is consisted of three driving units, such as a electrically driven hydraulic pump unit with a solenoid control valve, a DC motor driven hydraulic pump unit and a manually driven hydraulic pump unit, and two controllers to provide remote steering on the deck, respectively. The steering torque was measured and analyzed to investigate the dynamic performance of the developed steering system. The steering system showed excellent linearity between the working pressure of cylinder and the torque of rudder post in case of increasing in rudder angle from $5^{\circ} to 35^{\circ}$ that is, the steering torque increased from $10.4 kgf{\cdot}m$ to $105.3 kgf{\cdot}m$ and then the working pressure of cylinder fluctuated from 6.3 kgf/cm super(2) to 16.4 kgf/cm super(2). The steering time of 3.2 sec in remote hydraulic steering by the on/off solenoid valve control was much faster than 13.2 sec in the manual steering by the helmsman and 11.6 sec in the electric steering by a DC motor, and then it was verified that operation of one unit does not affect other units in combination steering system in any way. Furthermore, the developed steering system can be remotely controlled in multiple stations of the deck during the fishing operation and the automatic pilot steering unit can be used to add hydraulic steering.
A load-following operation in APR+ nuclear plants is necessary to reduce the need to adjust the boric acid concentration and to efficiently control the control rods for flexible operation. In particular, a disproportion in the axial flux distribution, which is normally caused by a load-following operation in a reactor core, causes xenon oscillation because the absorption cross-section of xenon is extremely large and its effects in a reactor are delayed by the iodine precursor. A model predictive control (MPC) method was used to design an automatic load-following controller for the integrated thermal power level and axial shape index (ASI) control for APR+ nuclear plants. Some tracking controllers employ the current tracking command only. On the other hand, the MPC can achieve better tracking performance because it considers future commands in addition to the current tracking command. The basic concept of the MPC is to solve an optimization problem for generating finite future control inputs at the current time and to implement as the current control input only the first control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, the procedure to solve the optimization problem is then repeated. The support vector regression (SVR) model that is used widely for function approximation problems is used to predict the future outputs based on previous inputs and outputs. In addition, a genetic algorithm is employed to minimize the objective function of a MPC control algorithm with multiple constraints. The power level and ASI are controlled by regulating the control banks and part-strength control banks together with an automatic adjustment of the boric acid concentration. The 3-dimensional MASTER code, which models APR+ nuclear plants, is interfaced to the proposed controller to confirm the performance of the controlling reactor power level and ASI. Numerical simulations showed that the proposed controller exhibits very fast tracking responses.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.251-254
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2002
In the design of mobile wireless communication system, the location of BTS(Base Transciver Stations), RSC(Base Station Controllers), and MSC(Mobile Switching Center) is one of the most important parameters. Designing wireless communication system, the cost of equipment is need to be made low by combining various, complex parameters. We can solve this problem by combinatorial optimization algorithm, such as Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm, Random Walk Algorithm that have been extensively used for global optimization. This paper shows the four kind of algorithms which are applied to the location optimization of BTS, BSC, and MSC in designing mobile communication system and then we compare with these algorithms. And also we analyze the experimental results and shows the optimization process of these algorithms. As a the channel of a CDMA system is shared among several users, the receivers face the problem of multiple-access interference (MAI). Also, the multipath scenario leads to intersymbol interference (ISI). Both components are undesired, but unlike the additive noise process, which is usually completely unpredictable, their space-time structure helps to estimate and remove them.
Grid-connected inverters (GCIs) with an LCL output filter have the ability of attenuating high-frequency (HF) switching ripples. However, by using only grid-current control, the system is prone to resonances if it is not properly damped, and the current distortion is amplified significantly under highly distorted grid conditions. This paper proposes a synchronous reference frame equivalent proportional-integral (SRF-EPI) controller in the αβ stationary frame using the parallel virtual resistance-based active damping (PVR-AD) strategy for grid-interfaced distributed generation (DG) systems to suppress LCL resonance. Although both a proportional-resonant (PR) controller in the αβ stationary frame and a PI controller in the dq synchronous frame achieve zero steady-state error, the amplitude- and phase-frequency characteristics differ greatly from each other except for the reference tracking at the fundamental frequency. Therefore, an accurate SRF-EPI controller in the αβ stationary frame is established to achieve precise tracking accuracy. Moreover, the robustness, the harmonic rejection capability, and the influence of the control delay are investigated by the Nyquist stability criterion when the PVR-based AD method is adopted. Furthermore, grid voltage feed-forward and multiple PR controllers are integrated into the current loop to mitigate the current distortion introduced by the grid background distortion. In addition, the parameters design guidelines are presented to show the effectiveness of the proposed strategy. Finally, simulation and experimental results are provided to validate the feasibility of the proposed control approach.
The evolution of networking technology such as commercialization of 5G systems provides foundation for information exchange and control of systems over the network. In addition, importance of controlling a system with delay is increasing significantly, since various phenomena in the network are associated with delay. In this paper, with a predictive control which has been studied for designing a controller with low complexity, we propose a novel predictive control for a system with multi-inputs such that it can keeps the complexity almost the same regardless of the number of inputs and degree of delay. The asymptotic stability of the proposed control with a static output feedback is also proved. The numerical simulation shows that the proposed method is superior in complexity and the performance of finding feasible controllers to the existing predictive control and a conventional method based on augmented states.
For decades, creating a desired locomotive motion in a goal-oriented manner has been a challenge in character animation. Data-driven methods using generative models have demonstrated efficient ways of predicting long sequences of motions without the need for explicit conditioning. While these methods produce high-quality long-term motions, they can be limited when it comes to synthesizing motion for challenging novel scenarios, such as punching a random target. A state-of-the-art solution to overcome this limitation is by using a GAN Discriminator to imitate motion data clips and incorporating reinforcement learning to compose goal-oriented motions. In this paper, our research aims to create characters performing combat sports such as boxing, using a novel reward design in conjunction with existing GAN-based approaches. We experimentally demonstrate that both the Adversarial Motion Prior [3] and Adversarial Skill Embeddings [4] methods are capable of generating viable motions for a character punching a random target, even in the absence of mocap data that specifically captures the transition between punching and locomotion. Also, with a single learned policy, multiple task controllers can be constructed through the TimeChamber framework.
Yeong Jun Yu;SeongHoon Kang;JuHwan Kim;SeongIn No;GiHyeon Lee;Seung Yong Lee;Chul-hee Lee
Journal of Drive and Control
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v.20
no.4
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pp.1-8
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2023
In recent years, robots have been utilized in various industries to reduce workload and enhance work efficiency. The following mobility offers users convenience by autonomously tracking specific locations and targets without the need for additional equipment such as forklifts or carts. In this paper, deep learning techniques were employed to recognize individuals and assign each of them a unique identifier to enable the recognition of a specific person even among multiple individuals. To achieve this, the distance and angle between the robot and the targeted individual are transmitted to respective controllers. Furthermore, this study explored the control methodology for mobility that tracks a specific person, utilizing Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Proportional-Integral-Derivative (PID) control techniques. In the PID control method, a genetic algorithm is employed to extract the optimal gain value, subsequently evaluating PID performance through simulation. The SLAM method involves generating a map by synchronizing data from a 2D LiDAR and a depth camera using Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-MAP). Experiments are conducted to compare and analyze the performance of the two control methods, visualizing the paths of both the human and the following mobility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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