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Performance of Preview Control based on Evolutionary Algorithms

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJAST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.38 (2012.01)바로가기
  • 페이지
    pp.37-52
  • 저자
    Nidhika Birla, Akhilesh Swarup
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A166997

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Preview Control is a field well suited for application to systems that have reference signals known a priori. The use of advance knowledge of reference signal can improve the tracking quality of the concerned control system. The classical solution to the Preview Control problem is obtained using the Algebraic Riccati Equation. The solution obtained is good but it is not optimal and has a scope of improvement, as the Preview Control problem has many parameters to be defined and optimized. The Evolutionary Algorithms, inspired by real-time natural systems, are a solution to this multi-dimensional problem.
This paper studies the performance of Preview Control optimized by three Evolutionary Algorithms (Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization and Marriage in Honey Bees Optimization) for two bench-mark control systems: Industrial Servo and Inverted Pendulum System in terms of processing time, convergence characteristics and the quality of solution obtained.
The results of this paper illustrate the benefits and weaknesses of the Evolutionary Algorithms for solving the Preview Control problem. The PSO algorithm proves to be the best for Preview Control based problems. It performs well in both small and large search spaces. The study reveals that the MBO algorithm requires more computation time while the performance of GA degrades with the increase in number of parameters to be tuned.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Preliminaries
  2.1 Preview Control Problem
  2.2 Evolutionary Algorithms
 3. Synthesis of Preview Controller Using Evolutionary Algorithms
  3.1 Tuning of Critical Parameters
  3.2 Tuning of Preview Gains
 4. System Description
  4.1 Industrial Servo System
  4.2 Inverted Pendulum System
 5. Results and Discussion
  5.1 Tuning of Q, R and γ Values
  5.2 Tuning of Preview Gains
 6. Conclusion
 References

키워드

Preview Control Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization Marriage in Honey Bees Algorithm

저자

  • Nidhika Birla [ Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology ]
  • Akhilesh Swarup [ Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJAST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJAST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Science and Technology
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4238
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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