Yoo, Anno;Han, Sang-Heon;Son, Young Ik;Yoon, Young-Doo;Hong, Chanook
Journal of Power Electronics
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제16권4호
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pp.1346-1354
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2016
This paper proposes a design guideline for the feedback gain of the adaptive full-order observer in the speed sensorless control of induction machines. The performance of the adaptive full-order observer is dependent on its feedback gain. This paper presents a pole placement method for the observer feedback gain design to improve the estimation performance of the speed adaptive observer. In the proposed method, the observer poles can be chosen independently of the induction motor poles. Instead, they can be positioned according to the operating speed. An analysis and experimental results obtained with the proposed method reveals better performances under general operating conditions.
This paper investigates the motion control of a hydraulic motor-load system using the Simple Adaptive Control (SAC) method. The plant transfer function has been modelled mathematically. The open-loop responses have been obtained experimentally in order to identify the design parameters of transfer function. The hydraulic motor-load system has been modelled using the 3D CAD and imbedded in the hydraulic circuit simulation program to verify the overall performance. The experimental results confirm that the SAC method gives a good tracking performance compared to the PID control.
A crane is very important mechanical systems in industrial applications to move huge objects. Especially, in marine port terminals, it is used to place container boxes at desired position within given operating time. However, such system is faced with environmental disturbance such as wind from the sea, thus crane control system is required to cope with this nature. This paper proposed robust and adaptive control algorithm of a complicated 3D crane against the environmental disturbance. We simplify a mathematical design procedure to derive our control algorithm. We conduct real-time experiment using a crane simulator to evaluate its superiority and reliability.
In this paper, a robust adaptive backstepping control is developed for efficiency optimization of induction motors with uncertainties. The proposed control scheme consists of efficiency flux control(EFC) using a sliding mode adaptive flux observer and robust speed control(RSC) using a function approximation for mechanical uncertainties. In EFC, it is important to find the flux reference to minimize power losses of induction motors. Therefore, we proposed the optimal flux reference using the electrical power loss function. The sliding mode flux observer is designed to estimate rotor fluxes and variation of inverse rotor time constant. In RSC, the unknown function approximation technique employs nonlinear disturbance observer(NDO) using fuzzy neural networks(FNNs). The proposed controller guarantees both speed tracking and flux tracking. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the approaches proposed.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network. This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current md voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using adaptive teaming fuzzy neural network and estimation of speed using artificial neural network. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network.
Unified power flow controller (UPFC) is the most reliable device in the FACTS concept. It has the ability to adjust all three control parameters effective in power flow and voltage stability. In this paper, a linearized model of a power system installed with a UPFC has been presented. UPFC has four control loops that by adding an extra signal to one of them, increases dynamic stability and load angle oscillations are damped. In this paper, after open loop eigenvalue (electro mechanical mode) calculations, state-space equations have been used to design damping controller and it has been considered to influence active and reactive power flow durations as the input of damping controller, in addition to the common speed duration of synchronous generators as input damper signal. To increase stability, further Lead-Lag and LQR controllers, a novel on-line adaptive controller has been used analytically to identify power system parameters. Closed-loop calculations of the electro mechanical mode verify the improvement of system pole placement after controller designing. Suitable operation of adaptive controller to decrease rotor speed oscillations against input mechanical torque disturbances is confirmed by the simulation results.
Rain attenuation and intercell interference are two crucial factors in the performance of broadband wireless access networks such as local multipoint distribution systems (LMDS) operating at frequencies above 20 GHz. Power control can enhance the performance of downlink CDMA-based LMDS systems by reducing intercell interference under clear sky conditions; however, it may damage system performance under rainy conditions. To ensure robust operation under both clear sky and rainy conditions, we propose a novel power-control scheme which applies an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for downlink CDMA-based LMDS systems. In the proposed system, the rain rate and the number of users are two inputs of the fuzzy inference system, and output is defined as channel quality, which is applied in the power control scheme to adjust the power control region. Moreover, ITU-R P.530 is employed to estimate the rain attenuation. The influence of the rain rate and the number of users on the distance-based power control (DBPC) scheme is included in the simulation model as the training database. Simulation results indicate that the proposed scheme improves the throughput of the DBPC scheme.
We derive a new joint power and rate control rule with which we can minimize the mean transmission delay in CDMA networks for a given mean transmission power. We show that it is optimal to respectively control the power inverse-linearly and the rate linearly to the square root of channel gain while maintaining the signal-to-interference ratio at a constant. We also show that the proposed joint power/rate control rule achieves excellent performance results in terms of the probability of the instantaneous delay being within a target delay against one-dimensional control schemes.
Based on the conventional PID algorithm and the adaptive PID (AD-PID) algorithm, a separate sampling adaptive PID (SSA-PID) algorithm is proposed to improve the transient response of digitally controlled DC-DC converters. The SSA-PID algorithm, which can be divided into an oversampled adaptive P (AD-P) control and an adaptive ID (AD-ID) control, adopts a higher sampling frequency for AD-P control and a conventional sampling frequency for AD-ID control. In addition, it can also adaptively adjust the PID parameters (i.e. $K_p$, $K_i$ and $K_d$) based on the system state. Simulation results show that the proposed algorithm has better line transient and load transient responses than the conventional PID and AD-PID algorithms. Compared with the conventional PID and AD-PID algorithms, the experimental results based on a FPGA indicate that the recovery time of the SSA-PID algorithm is reduced by 80% and 67% separately, and that overshoot is decreased by 33% and 12% for a 700mA load step. Moreover, the SSA-PID algorithm can achieve zero overshoot during startup.
본 논문에서는 CR (Cognitive Radio) 시스템의 무선 적응전송에 대한 연구 기반을 마련하기 위해 CR 시스템 환경 및 시나리오 모델을 제시하고, 제시된 시스템 환경 모델에서 CR 시스템을 위한 간섭온도 인지 기반의 적응 전송 기법을 제안한다. 제안된 CR 적응전송 기법은 CR-APC (CR-Adaptive Power Control)를 사용하여 주 사용자에게 간섭 영향을 미치지 않는 범위 내에서 CR 사용자에게 최대 전송전력을 제공하고, CR-AMC (CR-Adaptive Modulation and Coding)를 적용하여 주어진 채널 상태에서 CR 사용자에게 최적의 전송률을 보장할 수 있는 방식이다. 모의실험 결과, 제안된 CR 적응전송 기법을 사용한 경우 주 사용자에게는 간섭 영향을 거의 미치지 않아 비트오율 성능 열화가 거의 없었으며, CR 사용자에게는 주어진 채널 상태에서 최적의 전송률을 보장할 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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