In this paper, we describe the algorithm which controls an unknown nonlinear system with multilayer neural network. The multilayer neural network can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy. With the former fact, we approximate unknown nonlinear function on the nonlinear system by using of multilayer neural network. The weight-update rule of multilayer neural network is derived to satisfy Lyapunov stability. The whole control system constitutes controller using feedback linearization method. The weight of neural network which is used to implement nonlinear function is updated by the derived update-rule. The proposed control algorithm is verified through computer simulation.
In this paper, we describe the algorithm which controls an unknown nonlinear system with disturbance a using multilayer neural network. The multilayer neural network can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy. With the former fact, we approximate an unknown nonlinear system by using of multilayer neural netowrk. WE include a disturbance among the modelling error, and the weight-update rule of multilayer neural network is derived to satisfy Laypunov stability. The whole control system constitutes controller using the feedback linearization method. The weight of neural network which is used to implement nonlinear function is updated by the derived update-rule. The proposed control algorithm is verified through computer simulation.
Based on the fact that renewable energies such as photovoltaic, wind power, etc. are increasingly used in distribution systems recently which affects overvoltage, this paper implements an unified power flow controller(UPFC) to compensate voltage swell. The implemented scheme employs an ac chopper and a low-pass filter along with a series transformer. The ac chopper converts the amplitude of the voltage down to the nominal value. The low pass filter makes the rough waveform of the output voltage of the ac chopper due to switching smoothly by eliminating harmonics. To verify the effectiveness of the implemented UPFC, the results by Electro-Magnetic Transients Program(EMTP) are presented for various overvoltage cases.
For several decades, VSC has gained much attention as one of the useful design tools for handling the practical system with uncertainties or disturbances. Generally, the disturbances in the matching condition can be perfectly rejected via VSC; however, these in the mismatching condition are known to be hardly rejected. There have been some trials on it, in which the resulting controls in fact belong to the class of robust control guaranteeing disturbance ${\gamma}$-attenuation. Therefore, in this paper, we propose a new Variable Structure Control (VSC) for a system with mismatched disturbances. The proposed controller is composed of linear and nonlinear parts; the former plays a role in stabilizing the system and the latter takes care of attenuating the disturbances. The main contribution is to introduce the concept of switching-zone, rather than switching-surface, that is designed through piece-wise Lyapunov functions. The resulting non-convex conditions are formulated with an iterative linear programming algorithm, which provides an excellent performance of almost rejecting the disturbances.
This paper presents a new adaptive-neuro control scheme to control the velocity and position of SCARA robot with parameter uncertainties. The adaptive control of linear system found wiedly in many areas of control application. While techniques for the adaptive control of linear systems have been well-established in the literature, there are a few corresponding techniques for nonlinear systems. In this paper an attempt is made to present a newcontrol scheme for theadaptive control of ponlinear robot based on a feedforward neural network. The proposed approach incorporates a neuro controller used within a reinforcement learning framework, which reduces the problem to one of learning a stochastic approximation of an unknown average error surface Emphasis is focused on the fact that the adaptive-neuro controoler dose not need any input/output information about the controlled system. The simulation result illustrates the effectiveness of the proposed adaptive-neuro control scheme.
This paper presents a new rotor resistance identification algorithm for induction motors. The algorithm is derived form the fact that the slip frequency given in the d-q rotating frame is equal to that measured in the x-y fixed frame. Rotor resistance varies greatly with the machine temperature. In certain cases, the rotor resistance can increase 100 % over its ambient or nominal value. This deteriorates the dynamic performance of vector control systems for induction motors. However, the control scheme proposed in this paper is robust with respect to variations in rotor resistance because an efficient identification algorithm for rotor resistance is employed. To illuminate the performance of the proposed controller further, the simulation results are presented.
This paper deals with an $H_{\infty}$ output feedback controller design for uncertain singularly perturbed T-S fuzzy systems. Integral quadratic constraints are used to describe various kinds of uncertainties of the plant. It is shown that the $H_{\infty}$ norm of the uncertain singularly perturbed fuzzy system is less than $\gamma$ for a sufficiently small $\varepsilon$ > 0 if the $H_{\infty}$ norms of both the slow and fast subsystem are less than $\gamma$. Using this fact, we develop a linear matrix inequality based design method which is independent of the singular perturbation parameter $\varepsilon$. A numerical example is provided to demonstrate the efficacy of the proposed design method.
In this productive system, it needs to control the each axis motion harmoniously to perform accurately for the manufacturing, transporting and printing. Independent Axis Control usually used for this objection. However, if Independent Axis Control mismatched the parameter of each axis system or in the case of free curve tracking or the case of high speed control, there would be big contour error so that cannot achieve control objection. As a result, there is Contour Control method suggested to supply for this defect. This paper carried modeling of biaxial system and implemented Independent Axis Control & Contouring Control on straight line, circular, and coner path by simulation and experiment. If feedrate increased, contour error growed. In consequence, according to this factor, we introduced contouring controller, so we could find the fact that contour error was reduced more than that of independent axis control about each path.
When using a conventional power factor correction circuit, a comparatively huge capacitor is used to boost-up output voltage. It has a large amount of harmonic distortion in the input current waveform. To improve the input current waveform of diode rectifiers, we propose a new operating principle for the power factor correction circuit. Due to the fact that the proposed circuit uses smaller ones and a smaller reactor, the output voltage increases and obtains higher input current waveforms. These are suitable for the harmonics guidelines. The proposed circuit is able to obtain higher power factor and efficiency. Also, it has reduced switching loss and held over-shooting by using an inverter of eliminated dead-time HPWM that has non-linear impedance circuits to make up diodes, capacitance and a reactor. We compared the conventional PWM inverter and proposed HPWM inverters and found that a high input power factor of 97[%] and an efficiency of 98[%] were also obtained.
A coupled inductor-dual boost-inverter (CIDBI) with a differential structure has been presented for application to a micro-inverter photovoltaic module system due to its turn ratio of a high-voltage level. However, it is difficult to design a CIDBI converter with a conventional PI regulator to be stable and achieve good dynamic performance, given the fact that it is a high order system. In view of this situation, a sliding mode control (SMC) strategy is introduced in this paper, and two different sliding mode controllers (SMCs) are proposed and adopted in the left and right side of two Boost sub-circuits to implement the corresponding regulation of the voltage and current. The schemes of the SMCs have been elaborated in this paper including the establishment of a system variable structure model, selection of the sliding surface, determination of the control law, and presentation of the reaching conditions and sliding domain. Finally, the mathematic analysis and the proposed SMC are verified by experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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