The proposed rotor time constant estimation method can be applied to the direct vector control system of induction motor with flux observer In this paper the flux observer proposed by Gopinath model are used. This paper presents a new scheme for on-line estimation of rotor time constant using estimated rotor flux phase and current model rotor flux phase. The major advantage of this method are its dynamic correction capability, simplicity and accuracy as well as independence from change in motor parameter. simulation results are presented which demonstrate the effectiveness of the on line rotor time constant estimation.
In this paper, an all-metal domestic induction heating (IH) system that can quickly identify ferromagnetic and non-ferromagnetic pots considering temperature changes in the working coil is designed. Load modeling is performed after analyzing the parameters of the pot material and the central misalignment of the working coil. To improve the performance and stability of the all-metal IH cooking heater, a power curve-fitting model is used to design a control system that quickly responds to load parameter fluctuations. In addition, a power control algorithm is established to compensate for the reference value by reflecting the increase in working coil temperature during heating of the non-ferromagnetic pot. The validity of the proposed control algorithm for the all-metal IH is verified by experiments using a 3.2 kW all-metal IH cooking heater.
고 정밀도와 고 속응성의 물류 이송을 위한 자동피킹 시스템 (Automatic Picking System; APS) 구동용 선형 유도 모터 드라이브의 설계 및 강인한 위치 제어 기법이 제안된다. 모델 불확실성에 대한 강인한 위치 제어기 설계를 위해서 적분형 가변구조 제어 기법이 고려된다. APS의 외란추력, 질량 및 마찰계수 등의 기계적 파라미터 변화는 위치 제어 성능에 직접적 영향을 주며 이러한 불확실성 하에서도 강인한 위치 응답 성능을 보유하는 위치 제어기가 설계된다. 선형 유도 모터의 모델을 위한 Simulink 라이브러리가 상태방정식으로부터 개발되며 이를 활용한 Matlab - Simulink 기반의 비교 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 강인한 위치 응답 성능을 가지며 고 정밀도와 고 속응성을 요구하는 APS에 적합함이 입증된다.
본 논문에서는 유도 전동기의 기계적 결함을 진단하기 위해 진동신호와 질감 분석을 이용한 알고리즘을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 무늬, 색상 대비의 특징을 분석하고, 그레이레벨 동시발생행렬(Gray-Level Co-occurrence Model, GLCM)을통해 세 가지 질감특징을추출한다. 추출된 세 가지질감 특징을 RBF(Radial Basis Function) 커널 함수를 사용하는 다중레벨 서포터 벡터 머신(Multi-Level Support Vector Machine, MLSVM)의 입력으로 사용하여 결함 유형을 분류한다. 결함 유형을 분류하는 최적의 MLSVM을 위한 RBF 커널 함수의 매개변수를 찾기 위해 매개변수 값을 0.3부터 1.0으로 바꿔가며 분류성능을 평가한 결과, 결함 유형별로 0.3에서 0.6사이의 매개변수 값에서 100%에 가까운 분류 정확성을 보였다. 또한 15dB, 20dB의 잡음이 첨가된 진동신호를 이용한 실험에서도 평균 98%이상의 높은 분류 정확성을 보였다.
유도전동기의 벡터제어는 고성능 적용에서 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 이러한 드라이브 성능은 파라미터 변동에 의한 동조는 여전히 한계가 있다. 다양한 속도영역에서 운전하기 위하여 종래에는 PI과 같은 제어기를 보통 사용하였다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 조건에서 광범위한 운전에 대하여 제한된 양호한 성능을 나타낸다. 본 논문은 다중 적응 제어기를 사용하여 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 제시한다. 이 제어기는 FAM(Fuzzy Adaptation Mechanism)에 의 해 속도제어, MFC(Model Reference Adaptive Fuzzy Control)에 의해 전류제어 그리고 ANN을 이용하여 속도추정을 수행한다. 제시한 제어 알고리즘은 FAD MFC및 ANN 제어기를 사용하여 유도전동기 드라이브 시스템에 적용한다. 제시한 제어기의 성능은 유도전동기의 파라미터를 사용하여 다양한 동작조건에서 해석으로 평가한다. 또한, 본 논문은 제어기의 효용성을 입증하기 위하여 해석결과를 제시한다.
Objective: Midazolam is mainly metabolized by cytochrome P450 (CYP) 3A. Inhibition or induction of CYP3A can affect the pharmacological activity of midazolam. The aims of this study were to develop a population pharmacokinetic (PK) model and evaluate the effect of CYP3A-mediated interactions among ketoconazole, rifampicin, and midazolam. Methods: Three-treatment, three-period, crossover study was conducted in 24 healthy male subjects. Each subject received 1 mg midazolam (control), 1 mg midazolam after pretreatment with 400 mg ketoconazole once daily for 4 days (CYP3A inhibition phase), and 2.5 mg midazolam after pretreatment with 600 mg rifampicin once daily for 10 days (CYP3A induction phase). The population PK analysis was performed using a nonlinear mixed effect model ($NONMEM^{(R)}$ 7.2) based on plasma midazolam concentrations. The PK model was developed, and the first-order conditional estimation with interaction was applied for the model run. A three-compartment model with first-order elimination described the PK. The influence of ketoconazole and rifampicin, CYP3A5 genotype, and demographic characteristics on PK parameters was examined. Goodness-of-fit (GOF) diagnostics and visual predictive checks, as well as bootstrap were used to evaluate the adequacy of the model fit and predictions. Results: Twenty-four subjects contributed to 900 midazolam concentrations. The final parameter estimates (% relative standard error, RSE) were as follows; clearance (CL), 31.8 L/h (6.0%); inter-compartmental clearance (Q) 2, 36.4 L/h (9.7%); Q3, 7.37 L/h (12.0%), volume of distribution (V) 1, 70.7 L (3.6%), V2, 32.9 L (8.8%); and V3, 44.4 L (6.7%). The midazolam CL decreased and increased to 32.5 and 199.9% in the inhibition and induction phases, respectively, compared to that in control phase. Conclusion: A PK model for midazolam co-treatment with ketoconazole and rifampicin was developed using data of healthy volunteers, and the subject's CYP3A status influenced the midazolam PK parameters. Therefore, a population PK model with enzyme-mediated drug interactions may be useful for quantitatively predicting PK alterations.
This paper is proposed hybrid artificial intelligent(HAI) controller for high performance of induction motor drive. The design..of this algorithm based on fuzzy-neural network(FNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of experiment prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.414-427
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2006
This paper presents an adaptive feedback linearization control scheme for induction motors with simultaneous variation of rotor and stator resistances. Two typical modeling techniques, rotor flux model and stator flux model, have been developed and successfully applied to the controller design and adaptive observer design, respectively. By using stator fluxes as states, over-parametrization in adaptive control can be prevented and control strategy can be developed without the need of nonlinear transformation. It also decrease the relative degree for the flux modulus by one, thereby, yielding, a simple control algorithm. However, when this method is used for flux observer, it cannot guarantee the convergence of flux. Similarly, the rotor flux model may be appropriate for observers, but it is not so for adaptive controllers. In addition, if these two existing methods are merged into overall adaptive control system, it brings about structural complexies. In this paper, we did not use these two modeling methods, and opted for the airgap flux model which takes on only the positive aspects of the existing rotor flux model and stator flux model and prevents structural complexity from occuring. Through theoretical analysis by using Lyapunov's direct method, simulations, and actual experiments, it is shown that stator and rotor resistances converge to their actual values, flux is well estimated, and torque and flux are controlled independently with the measurements of rotor speed, stator currents, and stator voltages. These results were achieved under the persistent excitation condition, which is shown to hold in the simulation.
This paper presents a strategy to drive built in-type spindle induction motor which is used as CNC (Computer Numerical Control) in the industrial world. The direct vector control which is robust to the changed machine parameters in the high speed range is used in this motor control method. And electrical model of induction motor presents the basic idea based on observer structure, which is composed of voltage model and current model. But the former has the defects in low speed range, the latter has the defects of sensitivity to motor parameter. Thus Gopinath model flux estimator which is the closed loop flux observer based on two models for the rotor flut estimation is used in this paper. Moreover this paper presents to drive the spindle motor in the high speed range by using the flux weakening control.
High frequency full bridge series resonant inverters have become increasingly popular among power supply designers. One of the most important parameter for a High Frequency Full Bridge Series Resonant Inverter is optimal coil design. The optimal coil designing procedure is not a easy task. This paper deals with the New Approach to Optimal Design Procedure for a Real-time High Frequency Full Bridge Series Resonant Inverter in Induction Heating Equipment devices. A new design to experimental modelling of the physical properties and a practical power input simulation process for the non-sinusoidal input waveform is accepted. The design sensitivity analysis with Levenberg-Marquardt technique is used for the optimal design process. The proposed technique is applied to an Induction Heating Equipment devices model and the result is verified by real-time experiment. The main advantages of this design technique is to achieve more accurate temperature control with a huge amount of power saving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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