유한정정 특성은 시간영역에서 디지털 제어시스템 설계를 위해 잘 정립이 되어 있다. 그러나 연속시간 제어시스템에서는 유한정정 특성은 불가능한데, 그 이유는 디지털 제어시스템에서 사용하는 이론으로 유한정정 특성을 나타내게 설계하여도 샘플링점에서는 유한정정이 되나, 샘플링점간에 리플이 존재하기 때문이다. 그러나 몇몇 학자들이 지연요소를 제안하여 이러한 문제를 해결하였다. 지연요소는 연속계에서 유한라플라스변환의 성질로부터 얻은 개념이다. 유한정정제어기 설계를 위해서는 유한정정외에 내부모델안정성, 실현가능성 등의 조건들을 추가로 설정하고, 이런 조건들이 만족되게 오차 전달함수의 미지계수, 팍점 등을 구할 수 있다. 지연소자로 된 미지 다항식을 계산할 수 있다. 실시스템에 대한 적용을 위해서는 이러한 조건외데 견실성에 관한 조건이 첨가될 수 있다. 본 논문에서는 1개 지연요소를 사용하여 오차전달함수를 표시하고, 유한정정에 관련된 조건들외에 견실성을 고려한다. 견실성의 지표로는 가중감도함수를 선택하고, 이의 $H_{infty}$놈이 최소가 되도록 유한정정제어기를 설계한다. 즉 오차전달함수의 극점을 초기값을 계속 사용하지 않고 견실성지표의 $H_{infty}$놈이 최소화되도록 극점을 최적화하여 최적설계를 한다.
To show a retina shape and thickness on the computer monitor, a laser has been used in Scanning Laser Ophthalmoscope(SLO) equipment using the travelling difference. This method requires exact synchronous control of laser travelling in optic system to show a clear 3-dimensional image of retina. To obtain this image, this exact synchronism is very important for making the perfect plane scanning. In this study, a synchronous control of the galvanometer using deadbeat torque observer to make 3-dimensional retina image is presented. For the more, a very simple mathematical model of the galvanometer is approved by experimental result.
컴퓨터 모니터를 통해 안구망막의 형태와 두께를 보기 위해서 레이저의 경로차를 이용하는 SLO 장비가 사용되고 있다. 이러한 방법으로 망막의 선명한 3차원 영상을 보기 위해서는 레이저 광경로 시스템의 정확한 동기제어가 필요하다. 이 영상을 얼기 위해서는 평면주사를 하는데 있어서 정밀동기제어가 매우 중요하다. 본 논문에서는 안구의 3차원 영상을 만들기 위해 고속 동기제어를 구현한다. 또한 고속 제어시 부하 관성에 의해 발생하는 위치 응답의 오차를 보상하기 위해서 기존 PI(Proportional-Integral) 제어기에 데드비트 외란 관측기를 추가한다. 제안된 제어시스템은 고속 제어시 발생하는 토크 변화에 강인하고 정밀한 시스템이 된다. 이상의 제안된 시스템의 안정성과 유용함이 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인되었다.
This paper deals with an analytic design of feedback regulator and signal state estimator in discrete linear systems. On the way of developing the deadbeat regulator, some necessary conditions for control policy have been derived, it is proved that the q periods delay in the control causes q periods delay in the point at which deadbeat response occurs. We have derived some relations such that the eigenvalue of system plant can be arbitrarily changed by the characteristics of minor loop compensator which is introduced in feedback path. And also we show that the signal state estimator which estimates the state of given signal sequence must satisfy some conditions. Theorems and conclusions are described with some simplel nontrivial numerical examples and signal state tracking application problems.
This paper presents neural load torque observer tha used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gun by parameter estimator. As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is adopted. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller. The parameter estimator li combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper
This paper presents external load disturbance compensation that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a deadbeat observer To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is adopted. The parameter compensator with RLSM(recursive least square method) parameter estimator is suggested to increase the performance of the load torque observer and main controller The proposed estimator is combined with a high performance load torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
This paper presents neural load disturbance observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator. As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is proposed. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is suggested to increase the performance of the load torque observer and main controller. The proposed estimator is combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
This paper presents neural load torque observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator. As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is adopted. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller. The parameter estimator is combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
In this paper, a new fully digital current control method of UPS inverter, which is based on an internal model control, is proposed. In the proposed control system, overshoots and oscillations due to the computation time-delay are compensated by explicit incorporation of the time-delay in the current control loop transfer function. The internal model controller is adopted to a second order deadbeat reference-to-output response which means that its response reaches the reference in two sampling time including computational time-delays. That is, the average current of filter capacitor is been exactly equal to the reference current with a time lag of two sampling intervals. Therefore, this method has an essentially overshoot free reference-to-output response with a minimum possible rise time. The effectiveness of the proposed control system has been verified by the simulation and experimental respectively. From the simulation and experimental results, the proposed system is achieved the robust characteristics to the calculation time delay and parameter variation as well as very fast dynamic performance, thus it can be effectively applied to the power supply for the critical load.
Kim, Gwang-Seob;Lee, Kyo-Beum;Lee, Dong-Choon;Kim, Jang-Mok
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권4호
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pp.752-759
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2013
This paper proposes a method for fault diagnosis and fault-tolerant control of DC-link voltage sensor for two-stage three-phase grid-connected PV inverters. Generally, the front-end DC-DC boost converter tracks the maximum power point (MPP) of PV array and the rear-end DC-AC inverter is used to generate a sinusoidal output current and keep the DC-link voltage constant. In this system, a sensor is essential for power conversion. A sensor fault is detected when there is an error between the sensed and estimated values, which are obtained from a DC-link voltage sensorless algorithm. Fault-tolerant control is achieved by using the estimated values. A deadbeat current controller is used to meet the dynamic characteristic of the proposed algorithm. The proposed algorithm is validated by simulation and experiment results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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