전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.326-330
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2001
A nonlinear speed control for a permanent magnet (PM) synchronous motor using a simple disturbance estimation technique is presented. By using a feedback linearization, scheme, the nonlinear motor model can be linearized. To compensate an undesirable output performance under the mismatch of the system parameters and load conditions the controller parameters will be estimated by using a disturbance observer theory. Since only the two reduced-order observers are used for the parameter estimation, the observer designs are considerably simple and the computational load of the controller for parameter estimation is negligibly small. The proposed control scheme is implemented on a PM synchronous motor using DSP TMS320C31 and the effectiveness is verified through the comparative experiments.
A model based SOC estimation scheme using parameter identification is described and applied to a Lithium-ion battery module that can be installed in electric vehicles. Simulation studies are performed to verify the effect of sensor faults on the SOC estimation results for terminal voltage sensor and load current sensor. The sensor faults should be detected and isolated as soon as possible because the SOC estimation error due to any sensor fault seriously affects the overall performance of the BMS. A new fault detection and isolation(FDI) scheme by which the fault of terminal voltage sensor and load current sensor can be detected and isolated is proposed to improve the reliability of the BMS. The proposed FDI scheme utilizes the parameter estimation of an input-output model and two fuzzy predictors for residual generation; one for terminal voltage and the other for load current. Recently developed dual polarization(DP) model is taken to develope and evaluate the performance of the proposed FDI scheme. Simulation results show the practical feasibility of the proposed FDI scheme.
A new control scheme based on dead beat control with adaptive parameter estimation for PWM Inverter is proposed. The proposed scheme updates dead beat control parameters continouously, and make PWM inverter excellent performance at any load or parameter condition. Simulation results show very attractive features in this proposed scheme.
Load modeling has a significant influence on power system analysis and control. In recent years, measurement-based load modeling has been widely practiced. In the load modeling algorithm, the model structure is determined and the parameters of the established model are estimated. For parameter estimation, least-squares optimization method is applied. The model parameters are estimated so that the error between the measured values and the predicted values is to be minimized. By introducing sliding window concept, on-line load modeling method can be performed which reflects the dynamic behaviors of loads in real-time. For the purpose of data acquisition, the measurement system including PMU is implemented in university level. In this paper, case studies are performed using real PMU data from Korea Univ. and Seoul National University of Science and Technology. The performances of modeling real and reactive power behaviors using exponential and ZIP load model are evaluated.
The structural design of arch roofs or bridges requires the analysis of their unstable behaviors depending on certain parameters defined in the arch shape. Their maintenance should estimate the parameters from observed data. However, since the critical parameters exist in the equilibrium paths of the arch, and a small change in such the parameters causes a significant change in their behaviors. Thus, estimation to find the critical ones should be carried out using a global search algorithm. In this paper we study the parameter estimation for a shallow arch by a quantum-inspired evolution algorithm. A cost functional to estimate the system parameters included in the arch consists of the difference between the observed signal and the estimated signal of the arch system. The design variables are shape, external load and damping constant in the arch system. We provide theoretical and numerical examples for estimation of the parameters from both contaminated data and pure data.
This paper propose a improved parameter estimations of five-phase squirrel-cage induction motor(IM) for speed control system on field oriented control(FOC). In order to high performance control of ac the motors using a FOC and DTC(direct torque control) algorithm, there are required precise motor parameters for slip calculation, flux observer, controller gain, rotor position and speed estimation, and so on. We are suggest a estimation method of the motor parameters that developing five-phase squirrel-cage IM have a stator of concentrated winding for experimental. There are results of stator winding test, no-load test, locked rotor test, and obtained equivalent circuits using manufactured experimental apparatus. For presenting the superior performance of the speed control system in adapted the parameters, experimental results are presented using a 32-bit fixed point TMS320F2812 DSP with 1.5[KW] IM.
객체지향 분석-합성 부호화는 일련의 영상들을 여러 개의 동 객체로 분할한 후 각 객체의 움직임을 추정하고 보상한다. 그것은 각 객체에 있는 움직임 정보를 추정하기 위해 변환 파라미터 기법을 적용하는데 이때 변환 파라미터 기법은 그레디언트 연산자를 사용하기 때문에 매우 복잡한 계산이 요구된다. 본 논문의 목적은 객체지향 분석-합성 부호화에서 계층적 구조를 사용한 효율적인 변환파라미터 기법을 개발하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문은 계층적 구조를 사용한 하이브리드 변환파라미터 추정 방법과 적응형 변환 파라미터 방법의 두 가지 알고리듬을 제안한다. 전자는 파라미터 검증 방법을 사용하는데 원 영상을 1/4로 축소한 저해상도 영상에서 파라미터 검증 처리 방법에 의해 6-파라미터 또는 8-파라미터로 추정한다. 후자는 동일한 계층적 방법을 적용한 다음 변환 파라미터를 적응적으로 추정하기 위해 temporal co-occurrence 행렬에 기반 한 움직임 량을 측정하는 움직임 판단기준을 사용한다. 이러한 방법은 고속이며, 병렬처리 기법을 사용할 경우 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있는 이점이 있다. 이론 분석 및 모의시험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 월등한 계산량 감축을 얻을 수 있었으며, 아울러 제안한 방법들에 의해 복원된 신호대 잡음비는 6-파라미터와 8-파라미터 추정 방법에 의해 복원된 결과들 사이에 있음을 보여 준다.
This paper proposes the hybrid Complex-PSO algorithm based on the complex search method and particle swarm optimization (PSO) for unconstrained optimization. This hybridization intends to produce faster and more accurate convergence to the optimum value. These hybrid will concentrate on determining the dynamic load model parameters, the ZIP model and induction motor model parameters. Measurement-based parameter estimation, which employs measurement data to derive load model parameters, is used. The theoretical foundation of the measurement-based approach is system identification. The main objective of this paper is to demonstrate how the standard particle swarm optimization and complex method can be improved through hybridization of the two methods and the results will be compared with that of their original forms.
The purpose of this study is to establish a standard for unit cooling load in central control type apartment applied district cooling. The model of unit household was selected. And the standard of coefficient of overall heat transmission, location of unit household, indoor air temperature, solar radiation & thermal conduction at window and interior load was selected, and region, expansion or non-expansion of balcony, pyeong type, azimuth, rate of window area was applied as parameter. And then cooling load simulation was performed. Based on the result of simulation, the synthetic district cooling load was presented for selecting heat source of apartment applied district cooling, and unit cooling load was analyzed according to design parameter.
This paper presents a self-tuning controller for pressurized water reactor (P.W.R.). This self-tuning controller includes two substantial steps, such as parameter identification and control-law building in each cycle. Extended least square algorithm is used for parameter identification, Kalman filter is used for state estimation, and discrete Riccati equation is used for optimal control. Effectiveness of this algorithm is shown through computer simulation and sensitivity analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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