In this paper, we proposed that the problem of controlling induction motor with magnetic saturation is studied from an input-output feedback linearization with adaptive algorithm. The $\pi$-model of induction motor is considered. An adaptive input-output feedback linearizing controller is considered under the assumption of known motor parameters and unknown load torque. Simulation results are provided for illustration.
MIMO 비최소위상 시스템에 대한 입출력 선형화 제어에 대해서 새로운 접근 방식을 제안한다. 처음에 몇가지 조건 하에서 비선형 궤환과 상태 변환을 하고 또한 magnitude & time scaling을 해서 일반적인 비선형 시스템을 특이 섭동 시스템으로 변환할 수 있다는 것을 보였다. 특히 제안된 방법에 의하여 변환된 특이 섭동 시스템에서 숨겨진 동적 특성이 fast subsystem의 역할을 하게 된다. 그 다음에는 잘 알려진 composite control 기법을 적용하여 시스템이 거의 선형적이고 비간섭적인 I/O 동적 특성을 갖게 하고 내부 상태가 안정화되도록 한다. 기존의 방식 보다 제안된 제어 방법의 가장 큰 이점은 적용될 수 있는 비최소위상 시스템의 범위를 보다 넓히게 되었다는 것이다. 게다가 특이 섭동 방법은 제어기 설계 과정을 단순화시켜 제어기 구현에 있어서 계산 시간을 단축시킨다.
In this paper, we execute identification, linearization, and control of a nonlinear system using recurrent neural networks. In general nonlinear control system become complex because of nonlinearity and uncertainty. And though we compose nonlinear control system based on the model, it is difficult to get good control ability. So we identify the nonlinear control system using the recurrent neural networks and execute feedback linearization of identified model, In this process we choose the optional linear system, and the system which will have to be feedback linearized if trained to follow the linearity between input and output of the system we choose. We the feedback linearized system by applying standard linear control strategy and simulation. And we evaluate the effectiveness by comparing the result which is linearized theoretically.
비선형성을 가지는 실제 플랜트의 제어기를 설계하기 위해서는 플랜트와 외부환경에 대한 충분한 정보를 필요로 한다. 그러나, 제어기 설계 시에는 실제 플랜트의 수학적 해석의 어려움, 모델링 오차와 외란 등의 원인으로 고려해야 할 복잡한 사항들이 있다. 이를 해결 하기 위한 기존 연구로는 플랜트에 대한 시스템 식별과 선형화를 통하여 공칭모델을 선정하고, 이를 제어하는 Model-based 방법과 모델이 아닌 실제 플랜트의 입출력 데이터를 토대로 제어기의 게인들을 반복 조절하는 Model-free 방법 등이 있다. 본 논문에서는 Model-free 방법 중에 하나인 반복 게인 조절 알고리즘을 기반으로 이 방법의 단점인 수렴속도지연을 보상하기 위한 목적으로 Model-based 방법 중에 하나인 외란 관측기(Disturbance Observer)를 결합한 새로운 제어 알고리즘을 제안하고, ODD(Optical Disk Drive)에서 사용되는 플 랜트에 적용한 모의 실험을 통하여 그 유용성을 보였다.
A torque trajectory control of the IPM synchronous motor using an adaptive input-output linearization technique is proposed. The input-output linearization is performed using the estimated torque output with the knowledge of machine parameters. The linearized model gives the output torque error under the variation of the flux linkage. To give a good torque tracking in the presence of the flux linkage variation, the flux linkage will be estimated where the adaptation law h derived by the Popov's hyperstability theory and the positivity concept. This estimated value is also used for the generation of the d-axis current command for the maximum torque control. Thus, a good torque tracking and the exact maximum torque-per-current operation will be obtained.
본 논문에서는 넓은 범위의 비선형 시스템들을 잘 표현할 수 있는 TSK(Takagai Sugeno Kang) 퍼지 시스템의 평형점의 지역 안정도를 해석하는 방법을 제시한다. TSK퍼지 모델은 TSK퍼지 규칙들로 구성되며, 각 규칙의 결론부는 상수항을 갖는 선형 입출력 방정식이다. TSK퍼지모델은 다수의평형점을 가질수 있으며, 각 평형점은 안정도에 있어서 역시 서로 단른 특징을 가질수 있다. 평형점의 지역 안정도는 평형점 부근에서 TSK퍼지 모델의 선형화로 얻어지는 자코비안 행렬의 교유치에 의해 결정된다. 본 논문에서는 연속시간 및 이산시간 시스템에 대한 안정도 해석을 위한 방법이 각각 제시된다.
본 논문에서는 모듈형 계통연계 태양광 PCS (photovoltaic power conditioning system)를 제안하였다. 능동-클램프 회로와 듀얼 직렬-공진 정류 회로를 이용하여 높은 입출력 전압 비를 효과적으로 구현하고 효율을 높인 승압형 DC-DC 컨버터를 제안하였다. 최대 전력점 추종 특성을 개선한 IncCond (incremental conductance) 방식의 MPPT (maximum power point tracking) 알고리즘을 사용하였다. 이 때 DC 전류 센서를 사용하지 않고 태양전지 모듈 (PV module)의 전류를 예측한다. 선형화 기법을 사용한 출력 전류 제어기로 인버터를 제어하여 단위 역률을 실현하였다. 모든 알고리즘과 제어기를 하나의 마이크로컨트롤러로 구현하고 제안된 DC-DC 컨버터와 제어기의 우수성을 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 광범위한 비선형 함수 근사 성질을 갖고 있는 온라인 적응 신경회로망을 이용하여 헬리콥터 비행 제어 시스템을 설계하였다. 기존의 시스템 모델링 오차를 보상하는 방식과는 달리, 시스템의 입출력 정보를 통해 피드백 선형화 기법에서 필요한 두 개의 비선형 함수를 신경회로망을 이용하여 대체하는 방법을 적용하였다. 두 개의 비선형 함수를 신경회로망으로 대체하여 구성된 폐회로 시스템의 추적 성능과 내부 안정성을 보장하기 위하여 신경회로망의 가중치 학습 방법을 리야프노프 함수를 이용하여 유도하였다. 그리고 헬리콥터 저속 비행 모드에 대한 수치 시뮬레이션 결과를 통해 신경회로망을 적용한 제어 시스템의 성능을 검증하였다.
본 논문은 단일입력 단일출력 비선형 계통에 대해서 강인한 출력궤환 제어기를 제시한다. 이전의 출력궤환 비선형 제어기가 모두 동적인 관측기 기반으로 설계된 반면 본 논문에서는 출력의 과거값들만을 이용하여 상태변수를 추정하는 새로운 방식을 제안하고 이를 후방차분 상태추정기라 명했다. 실제 상태변수값과 추정치와의 오차를 보상하기 위해서 제어입력에 강인제어항을 추가하였고 그것의 이득을 자동으로 조정하는 적응 알고리듬을 채택했다. 전체 폐루프 시스템은 출력 추종 오차가 점근적으로 안정하도록 그리고 모든 신호가 유계이도록 제어입력과 적응법칙이 설계된다. 제시된 제어기를 역진자 계통에 적용한 모의실험을 통해서 성능을 검증하였다.
In this paper, we present a reduced-order observer for a class of nonlinear systems based on the input output linearization. While the most results in the literature presented full-order nonlinear observer, we proposed a procedure for the design of reduced-order observer far nonlinear systems that are not necessarily observable. Assuming that there exists a global observer fer internal dynamics and that certain functions are globally Lipschitz, we can design a global reduced-order observer An illustrative example is included that demonstrate the design procedure of the proposed reduced-order observer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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