This paper presents a new multi-machine robust control based on an electric differential system for electric vehicle (EV) applications which is composed of four in-wheel permanent magnet synchronous motors. It is based on a new master-slave direct torque control (DTC) algorithm, which is used for the control of bi-machine traction systems based on a speed model reference adaptive system observer. The use of an electric differential in the design of a new EV constitutes a technological breakthrough. A classical system with a multi-inverter and a multi-machine comprises a three-phase inverter for each machine to be controlled. Another approach consists of only one three-phase inverter for several permanent magnet synchronous machines. The control of multi-machine single-inverter systems is the subject of this study. Several methods have been proposed for the control of multi-machine single-inverter systems. In this study, a new master-slave based DTC strategy is developed to generate an electric differential system. The entire system is simulated by Matlab/Simulink. The simulation results show the effectiveness of the new multi-machine robust control based on an electric differential system for use in EV applications.
Kim, Hyun-Soo;Chung, Se-Kyo;Kim, Kyeong-Hwa;Youn, Myung-Joong
Proceedings of the KIEE Conference
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1996.07a
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pp.574-577
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1996
In order to reduce the torque pulsation caused by non-sinusoidal flux distribution of the brushless direct drive motor(BLDDM), a new torque control technique is proposed. The linkage flux of the BLDDM is first estimated by using the model reference adaptive system (MRAS) technique and the instantaneous torque of the BLDDM is then estimated from the mathematical model including this estimated linkage flux. By using the estimated instantaneous torque of the BLDDM, the minor torque control loop to suppress the undesirable torque pulsation is designed. To show the effectiveness of the proposed control scheme, the simulations and experiments are carried out for the DSP-based BLDDM drive system with a power rate of 120W. It is well demonstrated from these results that the torque and speed control performance of the BLDDM is much improved by employing the proposed control scheme.
This paper presents sensorless vector control of induction motor drives with an improved model reference adaptive system observer for rotor speed estimation and parameters identification from measured stator currents, stator voltages and estimated rotor fluxes. The aim of the proposed sensorless control method is to compensate simultaneously stator resistance and rotor time constant variations which are subject of large changes during operation. PI controllers have been used in the model reference adaptive system adaptation mechanism and in the closed loops of speed and currents regulation. The stability of the proposed observer is proved by the Lyapunov's theorem and its feasibility is verified by experimentation. The experimental results are obtained with an 1 kW induction motor using Matlab/Simulink and a dSPACE system with DS1104 controller board showing the effectiveness of the proposed approach in terms of dynamic performance.
Lee Young-Sil;Lee Jung-Chul;Lee Hong-Gyun;Nam Su-Myeong;Kim Jong-Kwan;Chung Dong-Hwa
Proceedings of the KIPE Conference
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2004.07a
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pp.42-45
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2004
This paper is proposed an adaptive fuzzy controller of induction motor drive. The adaptive fuzzy controller approach for an estimate of the rotor time constant which is used to adjust the estimate of the slip angular speed. An estimate of the rotor time constant was obtained using an model reference adaptive system(MRAS) in a fuzzy control scheme. The rotor time constant was estimated by utilizing the rotor nut estimates. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new method.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.17
no.3
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pp.266-273
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2012
In this paper, the new open fault detection and tolerant operation method for 3 phase PWM rectifier is proposed. When open fault occurred on the inverter switches of 3 Phase PWM rectifier, the DC link voltage ripple is increased because the input current of the faulty phase is distorted. In this case, the quality of electric power would decrease, and the life time of DC link capacitor is decreased. The open fault is detected by a simple MRAS(Model Reference Adaptive System) without additional hardware sensors, and the tolerant operation carried out by turning on the opposite switch of the faulty switch without any redundancy. By the proposed method, the faulty phase input current can be controlled, so that 3-phase input current is balanced relatively under the faulty condition and the voltage ripple of DC link output is reduced. The validity of the proposed technique is proved on the 6kW 3-phase PWM rectifier system by simulation and experiment.
Background: In a previous study undertaken to quantify capsular volume in rotator cuff interval or axillary pouch, significant differences were found between controls and patients with instability. However, the results obtained were derived from two-dimensional cross sectional areas. In our study, we sought correlation between three-dimensional (3D) capsular volumes, as measured by magnetic resonance arthrography (MRA), and multidirectional instability (MDI) of the shoulder. Methods: The MRAs of 21 patients with MDI of the shoulder and 16 control cases with no instability were retrospectively reviewed. Capsular areas determined by MRA were translated into 3D volumes using 3D software Mimics ver. 16 (Materilise, Leuven, Belgium), and glenoid surface area was measured in axial and coronal MRA views. Then, the ratio between capsular volume and glenoid surface area was calculated, and evaluated with control group. Results: The ratio between 3D capsular volume and glenoid surface area was significantly increased in the MDI group ($3.59{\pm}0.83cm^3/cm^2$) compared to the control group ($2.53{\pm}0.62cm^3/cm^2$) (p<0.01). Conclusions: From these results, we could support that capsular volume enlargement play an important role in MDI of the shoulder using volume measurement.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.3
no.1
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pp.23-35
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1998
A new instantaneous torque control is presented for a high performance control of a permanent magnet(PM) synchronous motor. In order to deal with the torque pulsating problem of a PM synchronous motor in a low speed region, new torque estimation and cotrol techniques are proposed. The linkage flux of a PM synchronous motor is estimated using a model reference adaptive system technique and the torque is instantaneously controlled by the proposed torque controller combining an integral variable structure control with a space vector PWM. The proposed control provides the advantage of reducing the torque pulsation caused by the non-sinusoidal flux distribution. This control strategy is applied to the high torque PM synchronous motor drive system for direct drive applications and implemented by using a software of the DSP TMS320C30. The simulations and experiments are carried out for this system and the results well demonstrate the effectiveness of proposed control.
In this paper, each parameter was identified by the gradient descent method to overcome difficulty deciding fuzzy rules of FLC for the unknown process and the type of membership Junctions. Usually PID or optimal control theories have been mostly usee in control field so far. However, optimal control requires much time for calculation because of adaptation for disturbance and nonlinearity. And intricate technique such as MRAS which can be realized only by an expert are limited to be used in the systems requiring rapid and precise response because of comparatively longer calculating time and complicateness. Gradient descent method is a method to find Z minimizing a function about a certain vector Z. And required output of FLC is gained using gradient approaching method in order to adapt control rule parameters of FLC. Simulation proved validation of this algorithm.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.5
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pp.22-33
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2011
An induction motor operated with a conventional direct self controller(DSC) shows a sluggish response during startup and under changes of torque command. Fuzzy logic controller(FLC) is used in conjection with DSC to minimize these problems. A FLC chooses the switching states based on a set of fuzzy variables. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as fuzzy state variables. Fuzzy rules are determinated by observing the vector diagram of flux and currents. This paper proposes hybrid fuzzy controller for direct torque control(DTC) of induction motor drives. The speed controller is based on adaptive fuzzy learning controller(AFLC), which provide high dynamics performances both in transient and steady state response. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as FLC state variables. The speed is estimated with model reference adaptive system(MRAS) based on artificial neural network(ANN) trained on-line by a back-propagation algorithm. This paper is controlled speed using hybrid fuzzy controller(HFC) and estimation of speed using ANN. The performance of the proposed induction motor drive with HFC controller and ANN is verified by analysis results at various operation conditions.
The present study aimed to develop growth prediction models of Listeria monocytogenes in processed meat products, such as mixed pressed hams, to perform accurate microbial risk assessments. Considering cold storage temperatures and the amount of time in the stages of consumption after opening, the growth of L. monocytogenes was determined as a function of temperature at 0, 5, 10, and $15^{\circ}C$, and time at 0, 1, 3, 6, 8, 10, 15, 20, 25, and 30 days. Based on the results of these measurements, a Baranyi model using the primary model was developed. The input parameters of the Baranyi equation in the variable temperature for polynomial regression as a secondary model were developed: $SGR=0.1715+0.0199T+0.0012T^2$, $LT=5.5730-0.3215T+0.0051T^2$ with $R^2$ values 0.9972 and 0.9772, respectively. The RMSE (Root mean squared error), $B_f$ (bias factor), and $A_f$ (accuracy factor) on the growth prediction model were determined to be 0.30, 0.72, and 1.50 in SGR (specific growth rate), and 0.10, 0.84, and 1.35 in LT (lag time), respectively. Therefore, the model developed in this study can be used to determine microorganism growth in the stages of consumption of mixed pressed hams and has potential in microbial risk assessments (MRAs).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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