본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용되는 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 그러므로 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 비선형 시스템 제어에 이용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기를 설정하기 위해서 먼저 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 구한다. 다음에 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 연결강도를 조절한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 역 진자 시스템을 제어하는데 적용한다.
본 논문에서는 직접 구동용 브러쉬 없는 직류 전동기(BLDD)에 있어서 외란에 강인한 위치 제어를 하기 위한 새로운 제어 방법으로 적응 제어형 외란 관측기를 제시하였다. 정밀 위치 제어를 위해서 Field-orientation 방법을 통해 선형화 하였다. BLDC 전동기는 뒤틈(backlash)이 없는 반면에 높은 가격과 비선형 특성에 의한 복잡한 제어기가 필요하다는 단점이 있다. 또한 외부 외란은 전동기의 축에 직접 영향을 미치고 있다. 이 외란은 영향을 줄이기 위해서 Lyapunov 안정성 이론을 이용하였다. 이 이론을 바탕으로 제안된 시스템의 안정성을 증명하였으며, 관측기에서 취한 값을 순간적으로 등가 전류로 계산하여 정궤환(feedforward)하여 보상하였다.
기동 시나 갑작스런 토크명령 변동에 빠른 토크응답 특성을 갖는 퍼지 논리 제어기를 이용한 농형 유도 전동기의 직접 토크제어 방식을 제안하였다. 퍼지 제어 알고리즘은 기존의 DSC(Direct Self Controller) 제어 원리를 기저로 하여 제안하였으며 퍼지 추론 및 비 퍼지화를 거쳐 수행된다. 유도전동기의 자속과 토크는 광범위한 속도 영역에서 비 간섭 및 우수한 동특성을 갖는 회전자 자속 기준 동특성 모델을 사용하였다. 실험 결과 제시한 퍼지 제어 알고리즘은 우수한 동특성 및 적응적 특성을 갖으며 전동기 변수와 동작 조건의 변동에 민감하지 않고 강인하다.
This paper is concerned with the stability analysis and the design of an auto pilot using direct model reference adaptive control for BTT missile with unknown dynamics when subjected to the longitudinal and lateral gusts. A motion of BTT missile can be separated into the longtudinal and lateral motione. The proposed algorithm is introduced different leakage terms about each motion into adaptation so as to prevent drift of the adaptive gain and alleviate gust effects and cross-coupling. The algorithm is applied to the 6DOF motion of an EMRAAT missile.
A robust adaptive technique for the longitudinal control of a platoon of automated vehicles is presented. A nonlinear model is used to represent the vehicle dynamics of each vehicle within the platoon. The external disturbance such as wind gust and a disturbance term due to engine transmission variations and so on are considered. The state observer is used to avoid direct measurement of the relative velocity or acceleration between the controlled and leading vehicles or the controlled vehicle's acceleration. It is shown that platoon stability can be recovered in operation even if a speed dependent spacing policy is adopted, which incorporates a constant time headway in addition to the constant distance. The simulation results demonstrate excellent tracking even in the presence of disturbances.
In this paper, a novel quasi-direct power control (Q-DPC) scheme based on a resonant frequency adaptive proportional-resonant (PR) current controller with a variable frequency resonant phase locked loop (RPLL) is proposed, which can achieve a fast power response with a unity power factor. It can also adapt to variations of the generator frequency in T-type Three-level shaft synchronous generator (SSG) converters. The PR controller under the static α-β frame is designed to track ac signals and to avert the strong cross coupling under the rotating d-q frame. The fundamental frequency can be precisely acquired by a RPLL from the generator terminal voltage which is distorted by harmonics. Thus, the resonant frequency of the PR controller can be confirmed exactly with optimized performance. Based on an instantaneous power balance, the load power feed-forward is added to the power command to improve the anti-disturbance performance of the dc-link. Simulations based on MATLAB/Simulink and experimental results obtained from a 75kW prototype validate the correctness and effectiveness of the proposed control scheme.
Stator core loss has significant adverse effects when an induction motor is controlled by the conventional vector control method. Therefore, taking core toss into account should make it possible to control the torque very precisely. This paper proposes a speed sensorless vector control method for an induction motor at optimum efficiency and high response taking core loss account. The proposed vector control system consists of a speed adaptive rotor flux observer which takes core loss into account and employs a direct vector control which compensates for the influence of core loss. Also, in this paper, a vector controlled induction motor with a deadbeat rotor flux controller is developed. The method ensures optimum efficiency in the steady state without degradation of the dynamic response. The validity of the proposed technique is confirmed by simulation results for induction motor drive system.
The backdrivable servovalve is a desirable component for force and interaction control of hydraulic actuation systems because it provides direct force generation mechanical impedance reduction by its own inherent backdrivability. However, high parametric uncertainty and friction effects inside the hydraulic actuation system significantly degrade its advantage. To solve this problem, this letter presents a disturbance-adaptive robust internal-loop compensator (DA-RIC) to generate ideal interactive control performance from the backdrivable-servovalve-based system. The proposed control combines a robust internal-loop compensator structure (RIC) with an explicit disturbance estimator designed for asymptotic disturbance tracking, such that the controlled system provide stable and ideal dynamic behavior for impedance control, while completely compensating the disturbance effects. With the aid of a backdrivable servovalve, we show that the proposed control structure can be implemented based on a simplified nominal model, and the controller enables implementation without accurate knowledge of the target system parameters and disturbances. The performance and properties of the proposed controller are verified by simulation and experiments.
In this paper, we propose a direct robust adaptive backstepping speed controller for induction motors system. A robust adaptive backstepping controller is designed using high order neural networks(HONN), which avoids the singularity problem in adaptive nonlinear control. The stability of the resulting adaptive system with proposed adaptive controller is guaranteed by suitable choosing the design parameter and initial conditions. HONN are used to approximate most of uncertainties which are derived from unknown motor parameters, load torque disturbances and unknown nonlinearities. The applicability of the proposed scheme is tested simulation.
Recently, the development of novel control methodology enables us to improve the performance of AC-machine drives by using pulse width modulation (PWM) technique. Usually, the dynamic characteristic of induction motor (IM) has been represented by the 5-th order nonlinear differential equation. This dynamics, however, can be reduced to 3-rd order dynamics by applying direct control of IM input current. This methodology concludes that it is much easier to control IM by means of the field-oriented methods employing the current controller. Therefore a precise current control is crucial to achieve a high control performance both in dynamic and steady state operations. This paper presents an adaptive fuzzy current controller with artificial neural network (ANN) for field-oriented controlled IM. This new control structure is able to adaptively minimize a current ripple while maintaining constant switching frequency. Especially the proposed controller employs neuro-computing philosophy as well as adaptive learning pattern recognizing principles with respect to variations of the system parameters. The proposed approach is applied to the IM drive system, and its performance is tested through various simulations. Simulation results show that the proposed system, compared among several known classical methods, has a superb performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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