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이 논문의 연구 히스토리 (6)
2014
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In this paper, an advanced teaching-learning based optimization(TLBO) method for the magnetic levitation controller of Maglev transportation system is proposed to optimize the control performances. An attraction-type levitation system is intrinsically unstable and requires a delicate control. It is difficult to completely satisfy the desired performance through the methods using conventional methods and intelligent optimizations. In the paper, we use TLBO and clonal selection algorithm to choose the optimal control parameters for the magnetic levitation controller. To verify the proposed algorithm, we compare control performances of the proposed method with the genetic algorithm and the particle swarm optimization. The simulation results show that the proposed method is more effective than conventional methods.
목차
Abstract
1. 서론
2. 흡인식 자기부상시스템의 모델링
3. 지능형 최적화 알고리즘
4. 수업-학습기반 최적화 알고리즘과 클론선택 알고리즘을 이용한 지능형 최적화 기법
5. 시뮬레이션 및 결과 고찰
6. 결론
References
참고문헌 (2)
참고문헌 신청
K. Chandrasekar, N. V. Ramana. Performance Comparison of GA, DE, PSO and SA Approaches in Enhancement of Total Transfer Capability using FACTS Devices. Journal of Electrical Engineering & Technology. 2012
K. Lakshmi, S. Vasantharathna. Hybrid Artificial Immune System Approach for Profit Based Unit Commitment Problem. Journal of Electrical Engineering & Technology. 2013
K. Lakshmi, S. Vasantharathna. Hybrid Artificial Immune System Approach for Profit Based Unit Commitment Problem. Journal of Electrical Engineering & Technology. 2013
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