This paper presents an intelligent control system for an ac servo motor dirve to track periodic commands using a neural network. AC servo motor drive system is rather similar to a linear system. However, the uncertainties, such as machanical parametric variation, external disturbance, uncertainty due to nonideal in transient state. therefore an intelligent control system that isan on-line trained neural network controller with adaptive learning rates.
This paper describes the procedure of getting information about auto-tuning of PID regulator by the injection of high step input, called limited input, during a transient time of control. The key point is that system identification and control could be continuously executed. This means that the system information obtained by limited input despite of system uncertainty can be continuously applied to the PI regulator. Simulation and experiment result of brushless DC motor system having monotone increasing step response demonstrate the usefulness of proposed auto-tuning algorithm.
This paper presents a method for designing a full state feedback linear static control law. This will stabilize a given linear uncertain system and also guarantee the performance of the system. The uncertain systems are described by state equation which contains uncertain parameters in system and input distribution matrices. The method is based on the guaranteed cost control of Chang and Peng(1972). The controller gain can be obtained by the solution of a algebraic Riccati equation in which the input weighting matrices depend on the uncertainty bounds. The algebraic Riecati equation in this paper is same as that of weighted LQ regulator problem.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1996.10a
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pp.532-539
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1996
Existing assessment methodologies present a considerable problem because of fuzzy situation of deterioration mechanism of concrete bridges; namely, qualitative, subjective or inconsistent. This paper discusses current assessment methods in aspect of uncertainty. The expert system, COBDA, is developed for consistent and fast assessment of deteriorantion of concrete bridges. Briefly introduced in this paper are the structure of expert system and several methodologies for decision making of deterioration situation and providing repair option. COBDA is configured by PROLOG for logic approach and expert system shell based on Bayesian subjective probability. The methodologies are illustrated and discussed by comparison of condition assessment results in a case study.
We introduce Adaptive Fuzzy Impedance Controller for position and force control when robot contact with environment. Because Robot and environment was always effected by nonlinear conditions, it need to deal with parameter’s uncertainty. For solving this problem, it induced Fuzzy System in Impedance Control so fuzzy system is impedance’s stiffness gain. We apply adaptive fuzzy impedance controller in One-Link Robot System, it shows the good performance on desired position control and force control about contacting with arbitrarily environment.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.4
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pp.457-466
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2013
Wind energy is rapidly becoming significant generating technologies in electricity markets. As probabilistic nature of wind energy creates many uncertainties in the short-term scheduling, additional actions for reliable market operation should be taken. This paper presents a novel approach to evaluate ramping capability requirement for changes in imbalance energy between day-ahead market and real-time market due to uncertainty of wind generation as well as system load. Dynamic ramp rate model has been applied for realistic solution in unit commitment problem, which is implemented in day-ahead market. Probabilistic optimal power flow has been used to verify ramping capability determined by the proposed method is reasonable in economic and reliable aspects. This approach was tested on six-bus system and IEEE 118-bus system with a wind farm. The results show that the proposed approach provides ramping capability information to meet both forecasted variability and desired confidence level of anticipated uncertainty.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.6
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pp.553-562
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2013
Vehicle vibrations arise from engine and road surface excitations. The engine mount system of a passenger car sustains the engine weight and insulates the excitation force from the engine system. The dynamic properties of viscoelastic material used for the vehicle engine mounts have large variation due to environmental factors such as environmental temperature and humidity etc. The present study aims to investigate the variability of dynamic characteristics in rubber engine mounts considering both environmental temperature change and material model errors/uncertainty. The engine mounts for a passenger car were modeled using finite element method. Then, the dynamic stiffness variability of the engine mounts were estimated using Monte Carlo simulation method. In order to estimate the variations in the storage and loss moduli of the viscoelastic materials, the material properties of the synthetic rubber were expressed as a fractional-derivative model. Next, in order to simulate the uncertainty propagation of the dynamic stiffness for the engine mounts due to the storage and loss moduli variations, the Monte Carlo simulation was used. The Monte Carlo simulation results showed large variation of the engine-mount stiffness along frequency axis.
A broadband CARS system is constructed for shot by shot measurement of a full CARS spectrum, which consists of a frequency doubled Nd:Yag laser, broadband mode-less laser and optical multi-channel analyzer installed in a double grating monochromator. To increase the accuracy of CARS temperature measurement and get better the fitting goodness, we have measured the slit function of the detection system and determined the analytical functional form of the slit function. Accuracy of the CARS system for temperature measurement is evaluated from the difference between the best-fit temperature of CARS spectrum and temperature of thermocouple reading. The uncertainty of the temperature measurement is found to be less than 1.5% in temperature range from 300 K to 1300 K.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.14
no.1
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pp.89-93
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2000
Robust control for DC motor is needed according to the highest precision of industrial automation. However, when a motor control system has an effect of load disturbance, it is very difficult to guarantee the robustness of control system. Generally, it is known that sliding mode controller has robustness. But, after it is assumed that we known the disturbance uncertainty, sliding mode controller is designed. Thereafter, if we are not known th disturbance uncertainty then controller design is difficult. As a method solving this problem, in this paper, Expert sliding mode control method for motor control system is presented.The proposed controller can eliminate load disturbance effectively. The effectiveness of the control scheme is verified by simulation results.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.48
no.5
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pp.373-381
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2020
Quadrotor is simple to model because of the symmetric structure but it has the disadvantage of being relatively sensitive to the external disturbance and system uncertainty. The PID technique applied for the attitude control of quadrotor has been applied comprehensively, but it has a disadvantage that is hard to precise control in the nonlinear system. In this work, a quadrotor attitude control law using the super twisting algorithm is studied, which has robust characteristics against disturbance and system uncertainty. To evaluate the attitude performance by the proposed technique, simulation studies and actual flight tests are carried out, and compared with the conventional PID controller.
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