Ramesh, Tejavathu;Panda, Anup Kumar;Kumar, S. Shiva
Journal of Power Electronics
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제15권3호
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pp.730-740
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2015
This paper presents model reference adaptive system speed estimators based on Type-1 and Type-2 fuzzy logic controllers for the speed sensorless direct torque and flux control of an induction motor drive (IMD) using space vector pulse width modulation. A Type-1 fuzzy logic controller (T1FLC) based adaptation mechanism scheme is initially presented to achieve high performance sensorless drive in both transient as well as in steady-state conditions. However, the Type-1 fuzzy sets are certain and cannot work effectively when a higher degree of uncertainties occurs in the system, which can be caused by sudden changes in speed or different load disturbances and, process noise. Therefore, a new Type-2 FLC (T2FLC) - based adaptation mechanism scheme is proposed to better handle the higher degree of uncertainties, improve the performance, and is also robust to different load torque and sudden changes in speed conditions. The detailed performance of different adaptation mechanism schemes are performed in a MATLAB/Simulink environment with a speed sensor and sensorless modes of operation when an IMD is operates under different operating conditions, such as no-load, load, and sudden changes in speed. To validate the different control approaches, the system is also implemented on a real-time system, and adequate results are reported for its validation.
In this paper, a new speed sensorless control based on an instantaneous reactive power and a fuzzy PI compensator are proposed for the interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) drives. The conventional fixed gain PI and PID controllers are very sensitive to step change of command speed, parameter variations and load disturbance. Also, to the estimated speeds are compensated by using an instantaneous reactive power in synchronously rotating reference frame. In a fuzzy compensator, the system control parameters are adjusted by a fuzzy rule based system, which is a logical model of the human behavior for process control. The effectiveness of algorithm is confirmed by the experiments.
본 논문에서는 쌍선형 시스템으로 표현되는 화력발전소 과열기에 대한 퍼지 제어기법을 제안한다. 증기온도를 제어하기 위하여 쌍선형 관측기로부터 얻어진 추정값과 기준값의 오차면적과 시간 변화율을 고려하여 입력변수를 구성하고, T. Takagi와 M. Sugeno의 퍼지모델을 기반으로 제어규칙을 추론하였다. 제안된 방법의 유용성은 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 의해서 검증하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제22권3호
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pp.320-327
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1998
The purpose of this study is to design the intelligent speed control system for marine diesel engine by combining the Model Matching Method and the Nominal Model Tracking Method. Recently for the speed control of a diesel engine some methods using the advanced control techniques such as LQ control Fuzzy control or H$\infty$ control etc. have been reported. However most of speed controllers of a marine diesel engine developed are still using the PID control algorithm But the performance of a marine diesel engine depends highly on the parameter setting of the PID controllers. The authors proposed already a new method to tune efficiently the PID parameters by the Model Mathcing Method typically taking a marine diesel engine as a non-oscillatory second-order system. It was confirmed that the previously proposed method is superior to Ziegler & Nichols's method through simulations under the assumption that the parameters of a diesel engine are exactly known. But actually it is very difficult to find out the exact model of the diesel engine. Therefore when the model and the actual diesel engine are unmatched as an alternative to enhance the speed control characteristics this paper proposes a Model Refernce Adaptive Speed Control system of a diesel engine in which PID control system for the model of a diesel engine is adopted as the nominal model and a Fuzzy controller is adopted as the adaptive controller, And in the nominal model parameters of a diesel engine are adjusted using the Model Matching Method. it is confirmed that the proposed method gives better performance than the case of using only Model Matching Method through the analysis of the characteristics of indicial responses.
This paper deals with the trajectory tracking control of wheeled mobile robots with input constraint. The proposed method converts the trajectory tracking problem to the system stability problem using the control inputs composed of feedforward and feedback terms, and then, by using Taylor series, nonlinear terms in origin system are transformed into polynomial equations. The composed system model can make it possible to obtain the control inputs using numerical tool named as SOSTOOL. From the simulation results, the mobile robot can track the reference trajectory well and can have faster convergence rate of the trajectory errors than the existing nonlinear control method. By using the proposed method, we can easily obtain the control input for nonlinear systems with input constraint.
This paper is proposed the speed and position sensorless control of surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) with adaptive fuzzy and observer. A adaptive fuzzy controller is applied for speed control of SPMSM drive. A adaptive state observer is used for the mechanical state estimation of the motor. The observer was developed based on nonlinear model of SPMSM, that employs a d - q rotating reference frame attached to the rotor. A adaptive observer is implemented to compute the speed and position feedback signal. The validity of the proposed sensorless scheme is confirmed by various response characteristics.
In order to improve stability and controllability of SUV vehicle, Integrated Dynamics Control system with Steering system (IDCS) was developed. Eight degree of freedom vehicle model and front and rear steering system model were used to design IDCS system. It also employs Fuzzy logic control method to design integrate control system. The performance of IDCS was evaluated with two road conditions and several driving conditions. The result shows that SUV vehicle with IDCS tracked the reference yaw rate under all tested conditions. IDCS reduced the body slip angle also. It represents IDCS improves vehicle stability and steerability.
In this paper, the double inverted pendulum having a single actuator is built and the controller for the system is proposed. The lower link is hinged on the plate to free for rotation in the x-z plane. The upper link is connected to the lower link through a DC motor. The double inverted pendulum built can be kept upright posture by controlling the position of the upper link even though the proposed inverted pendulum has no actuator in lower hinge. The algorithm to control the inverted pendulum is consisted of a state feedback controller within a linearizable range and a fuzzy logic controller coupled with a feedback linearization control for the rest of the range. Concept of the virtual work is employed to drive the linearlized model for the state feedback controller. The feedback linearization controller drives a DC motor with the modified reference joint angle from the fuzzy controller which adjusts a upright posture of a proposed pendulum system. Finally, the experiments are conducted to show the validity of the proposed controller.
In order to estimation the optimum PID parameter of the turbine speed controller, the response cure of the object plant was compared with the reference pattern and then the magnitude peak value error and peak time error was calculated. With the calculated errors as input into the Fuzzy inference Method was introduced to propose the tuning method for each parameter. And the computer simulation was performed with the above Fuzzy inference method in which the Chunju hydro power plant turbine governor system was used as a model. This Study also aims to develop the exclusive tuner for govenor using industrial computer.
Holakooie, Mohammad Hosein;Taheri, Asghar;Sharifian, Mohammad Bagher Bannae
Journal of Power Electronics
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제15권5호
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pp.1274-1285
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2015
This paper deals with model reference adaptive system (MRAS) speed estimators based on a secondary flux for linear induction motors (LIMs). The operation of these estimators significantly depends on an adaptation mechanism. Fixed-gain PI controller is the most common adaptation mechanism that may fail to estimate the speed correctly in different conditions, such as variation in machine parameters and noisy environment. Two adaptation mechanisms are proposed to improve LIM drive system performance, particularly at very low speed. The first adaptation mechanism is based on fuzzy theory, and the second is obtained from an LIM mechanical model. Compared with a conventional PI controller, the proposed adaptation mechanisms have low sensitivity to both variations of machine parameters and noise. The optimum parameters of adaptation mechanisms are tuned using an offline method through chaotic optimization algorithm (COA) because no design criterion is given to provide these values. The efficiency of MRAS speed estimator is validated by both numerical simulation and real-time hardware-in-the-loop (HIL) implementations. Results indicate that the proposed adaptation mechanisms improve performance of MRAS speed estimator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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