Dai, Zhiyong;Lin, Hui;Tian, Yanjun;Yao, Wenli;Yin, Hang
Journal of Power Electronics
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제16권3호
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pp.1067-1075
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2016
This paper presents an adaptive observer-based approach to estimate voltage parameters, including frequency, amplitude, and phase angle, for single-phase power systems. In contrast to most existing estimation methods of grid voltage parameters, in this study, grid voltage is treated as a dynamic system related to an unknown grid frequency. Based on adaptive observer theory, a full-order adaptive observer is proposed to estimate voltage parameters. A Lyapunov function-based argument is employed to ensure that the proposed estimation method of voltage parameters has zero steady-state error, even when frequency varies or phase angle jumps significantly. Meanwhile, a reduced-order adaptive observer is designed as the simplified version of the proposed full-order observer. Compared with the frequency-adaptive virtual flux estimation, the proposed adaptive observers exhibit better dynamic response to track the actual grid voltage frequency, amplitude, and phase angle. Simulations and experiments have been conducted to validate the effectiveness of the proposed observers.
본 논문은 시간지연을 갖는 퍼지 시스템에 대한 보장 비용과 H/sub ∞/ 외란감쇄 성능을 갖는 퍼지 필터링 문제를 다룬다. 본 연구는 외란감쇄에 대한 확장 L₂ 노옴 제한조건과 LQ 비용함수의 성능 상한치 제한조건을 만족하는 필터링 설계 방법이다. Lyapunov 함수를 이용하여 필터의 존재성에 대한 충분조건을 유도하고 선형행렬부등식(LMI: linear matrix inequality)으로 나타낸다. 필터 설계는 LMI 해를 구함으로써 바로 구할 수 있다. 제안한 방법의 설계 과정을 설명하기 위한 시뮬레이션 예제를 또한 나타낸다.
채터링 현상은 VSS의 주요한 약점이며 이 문제를 극복하기위하여 많은 연구들이 발표되었다. 슬라이딩 섹터 이론이 최근에 발표되었으며, 섹터 안에서 제어입력 없이 상태의 놈이 감소하고 상태가 섹터 안에 있는 동안에 상태의 놈은 영으로 수렴한다. 슬라이딩 섹터 이론은 기본적인 연구단계에 있으며 선형시스템에 대하여 연구되어있다. 본 논문에서는 슬라이딩 섹터를 이용하여 불안정한 비선형시스템의 추적제어하는 새로운 방식을 제안하며 슬라이딩 섹터에 리아프노프 함수를 이용하여 안정도를 분석한다. 역진자 시스템에 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 슬라이딩 섹터 제어가 채터링을 줄일 수 있는 것을 확인한다.
채터링 현상은 VSS의 주요한 약점이며 이 문제를 극복하기위하여 많은 연구들이 발표되었다. 슬라이딩 섹터 이론이 최근에 발표되었으며, 섹터 안에서 제어입력 없이 상태의 놈이 감소하고 상태가 섹터 안에 있는 동안에 상태의 놈은 영으로 수렴한다. 슬라이딩 섹터 이론은 기본적인 연구단계에 있으며 선형시스템에 대하여 연구되어있다. 본 논문에서는 슬라이딩 섹터를 이용하여 불안정한 비선형시스템의 안정화하는 새로운 방식을 제안하며 슬라이딩 섹터에 리아프노프 함수를 이용하여 안정도를 분석한다. 역진자 시스템에 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 슬라이딩 섹터 제어가 채터링을 줄일 수 있는 것을 확인한다.
Signals of the Electroencephalogram (EEG) can reflect the electrical background activity of the brain generated by the cerebral cortex nerve cells. This has been the mostly utilized signal, which helps in effective analysis of brain functions by supervised learning methods. In this paper, an approach for improving the accuracy of EEG signal classification is presented to detect epileptic seizures. Moreover, Independent Component Analysis (ICA) is incorporated as a preprocessing step and Short Time Fourier Transform (STFT) is used for denoising the signal adequately. Feature extraction of EEG signals is accomplished on the basis of three parameters namely, Standard Deviation, Correlation Dimension and Lyapunov Exponents. The Artificial Neural Network (ANN) is trained by incorporating Levenberg-Marquardt(LM) training algorithm into the backpropagation algorithm that results in high classification accuracy. Experimental results reveal that the methodology will improve the clinical service of the EEG recording and also provide better decision making in epileptic seizure detection than the existing techniques. The proposed EEG signal classification using feed forward Backpropagation Neural Network performs better than to the EEG signal classification using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) classifier in terms of accuracy, sensitivity, and specificity.
본 논문에서 불확실한 근사화 오차 유계 추정을 이용한 불확실한 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 제안하였다. 계통 출력이 기준 출력을 추종하기 위해 시스템의 불확실성은 결론부 파라미터의 적응 알고리즘에 의해 온라인으로 조정되는 IF-THEN 규칙을 가지는 퍼지 시스템에 의해 근사화하였다. 또한 근사화 오차가 미지의 상수에 의해 유계된다는 가정 하에 리아프노프 합성법으로 근사화 오차 유계 추정 알고리즘을 제안하였다. 전체 제어 시스템은 제어기내의 모든 신호가 균등 유계이고 추종오차가 점근 안정함을 보장한다. 제안한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 도립진자 계통에 대한 컴퓨터 모의실험을 통해 입증하였다.
This paper introduces feedback linearization (FL) based adaptive sliding mode control (ASMC) effective against ground effects of the quadrotor UAV. The proposed control has the capability of estimation and effective rejection of those effects by adaptive mechanism, which resulting stable attitude and positioning of the quadrotor. As output variables of quadrotor, x-y-z position and yaw angle are chosen. Dynamic extension of the quadrotor dynamics is obtained for terms of roll and pitch control input to be appeared explicitly in x-y-z dynamics, and then linear feedback control including a ground effect is designed. A sliding mode control (SMC) is designed with a class of FL including higher derivative terms, sliding surfaces for which is designed as a class of integral type of resulting closed loop dynamics. The asymptotic stability of the overall system was assured, based on Lyapunov stability methods. It was evaluated through some simulation that attitude control capability is stable under excessive estimation error for unknown ground effect and initial attitude of roll, pitch, and yaw angle of $30^{\circ}$ in all. Effectiveness of the proposed method was shown for quadrotor system with ground effects.
Due to nonlinear-synthetic uncertainty including the total unknown nonlinear load torque, the total parameter variation and the fixed load torque, a synchronous reluctance motor (SynRM) driving a continuously variable transmission (CVT) system causes a lot of nonlinear effects. Linear control methods make it hard to achieve good control performance. To increase the control performance and reduce the influence of nonlinear time-synthetic uncertainty, an admixed recurrent Gegenbauer orthogonal polynomials neural network (ARGOPNN) with a modified particle swarm optimization (MPSO) control system is proposed to achieve better control performance. The ARGOPNN with a MPSO control system is composed of an observer controller, a recurrent Gegenbauer orthogonal polynomial neural network (RGOPNN) controller and a remunerated controller. To insure the stability of the control system, the RGOPNN controller with an adaptive law and the remunerated controller with a reckoned law are derived according to the Lyapunov stability theorem. In addition, the two learning rates of the weights in the RGOPNN are regulating by using the MPSO algorithm to enhance convergence. Finally, three types of experimental results with comparative studies are presented to confirm the usefulness of the proposed ARGOPNN with a MPSO control system.
This paper presents a model-free system based on a framework of a backstepping sliding mode control (BSMC) with a radial basis function neural network (RBFNN) and adaptive mechanism for electro-hydraulic systems (EHSs). First, an EHS mathematical model was dedicatedly derived to understand the system behavior. Based on the system structure, BSMC was employed to satisfy the output performance. Due to the highly nonlinear characteristics and the presence of parametric uncertainties, a model-free approximator based on an RBFNN was developed to compensate for the EHS dynamics, thus addressing the difficulty in the requirement of system information. Adaptive laws based on the actor-critic neural network (ACNN) were implemented to suppress the existing error in the approximation and satisfy system qualification. The stability of the closed-loop system was theoretically proven by the Lyapunov function. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, proportional-integrated-derivative (PID) and improved PID with ACNN (ACPID), which are considered two complete model-free methods, and adaptive backstepping sliding mode control, considered an ideal model-based method with the same adaptive laws, were used as two benchmark control strategies in a comparative simulation. The simulated results validated the superiority of the proposed algorithm in achieving nearly the same performance as the ideal adaptive BSMC.
연구배경 : 양성 및 음성 정신분열병 환자간의 뇌파를 비선형적으로 분석하고 그 결과를 대조군과 비교하여 뇌파의 비선형 분석을 통한 정신분열병의 병태생리를 이해하기 위하여 양성 정신분열병 환자 8명, 음성 정신분열병 환자 9명과 정상 대조군 8명을 대상으로 하여 16전극에서 뇌파를 기록하여 비선형 분석을 시행하였다. 결과 : 좌측측두부 최대 양수 리아프노프 지수 값이 음성 정신분열병군에서 양성 정신분열병군과 정상 대조군에 비하여 유의하게 낮았으며, 일부 전극에서 양성증상은 좌측 두뇌의 카오스적 성상과 정상관이 있었으며 우측두뇌의 카오스적 성상과는 역상관이 있었다. 결론 : 본 연구결과를 통하여 정신분열병 환자의 두뇌 기능을 조사하는 데에 있어서 카오스적 역동을 응용한 뇌파분석이 임상적 유용성이 있음을 알 수 있었으며, 임상적 변인을 잘 통제한 연구가 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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