This paper presents a new velocity estimation strategy of a non-salient permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive without high frequency signal injection or special PWM pattern. This approach is based on the d-axis current regulator output voltage of the drive system that has the information of rotor position error. The rotor velocity can be estimated through a rotor position tracking PI controller that controls the position error to zero. For zero and low speed operation, PI controller gains of rotor position tracking controller have a variable structure according to the estimated rotor velocity. In order to boost the bandwidth of PI controller around zero speed, a loop recovery technique is applied to the control system. The proposed method only requires the flux linkage of permanent magnet and is insensitive to the parameter estimation error and variation. The designers can easily determine the possible operating range with a desired bandwidth and perform the vector control even at low speeds. The experimental results show the satisfactory operation of the proposed sensorless algorithm under rated load conditions.
As intelligent autonomous driving vehicle development has become a big topic around the world, accurate reference dynamics estimation has been more important than before. Current systems generally use speed and heading information sensed from a distant point as a vehicle reference dynamic, however, the dynamics between different points are not same especially during rotating motions. In order to estimate properly estimate the reference dynamics from the information such as velocity and heading sensed at a point distant from the reference point such as center of gravity, this study proposes estimating reference dynamics from any location in the vehicle by combining the Bicycle and Ackermann models. A test system was constructed by implementing multiple GNSS/INS equipment on an Robot Operating System (ROS) and an actual car. Angle and speed errors of 10° and 0.2 m/s have been reduced to 0.2° and 0.06 m/s after applying the suggested method.
Appropriate speed limits at a reasonable level in urban roads are highly important factors for efficient and safe movement. Thus, it is greatly necessary to develop the objective models or methodology based on engineering study considering factors such as traffic accident rates, roadside development levels, and roadway geometry characteristics etc. The purpose of this study is to develop the estimate model of appropriate speed limits at each road sections in urban roads using traffic information big data and field specific data and to review the effects of accident decrease. In this study, the estimate method of appropriate speed limits in directional two or more lanes of urban roads is reflecting features of actual variables in a form of adjustment factor on the basis of the maximum statutory speed limits. As a result of investigating and testing influential variables, the main variables to affect the operating speed are the function of road, the existence of median, the width of lane, the number of traffic entrance/exit path and the number of traffic signal or nonsignal at intersection and crosswalk. As a result of testing this model, when the differences are bigger between the real operating speed and the recommended speed limits using model developed in this study, the accident rate generally turns out to be higher. In case of using the model proposed in this study, it means accident rate can be lower. When the result of this study is applied, the speed limits of directional two or more lane roads in Seoul appears about 11km/h lower than the current speed limits. The decrease of average operating speed caused by the decrease of speed limits is 2.8km/h, and the decrease effect of whole accidents according to the decrease of speed is 18% at research road. In case that accident severity is considered, the accident decrease effects are expected to 17~24% in fatalities, 11~17% in seriously injured road user, 6~9% in slightly injured road user, 5~6% in property damage only accidents.
본 연구는 주행속도 프로파일 모형의 구성요소 중 주행속도 예측모형과 관련한 것으로서 지방부 왕복 4차로 도로를 대상으로 하고 있으며, 기존 연구들과는 대상도로, 속도 조사방법론 및 선형유형 구분에서 그 차별점이 있다. 기존의 대다수 연구들은 평면곡선부 및 평면직선부 중앙의 지점속도를 측정하고 이 자료를 활용하여 각각의 주행속도 예측모형을 개발하였다. 이러한 방법은 감가속이 평면직선부에서만 발생하고 평면곡선부에서는 일정한 속도를 유지한다는 주행행태에 대한 전통적인 가정에 기반한 것으로서, 구축된 모형에 의해 예측된 주행속도가 과대 과소추정 되거나 또는 실제 운전자의 주행행태를 제대로 묘사하지 못할 가능성이 높다는 한계가 있다. 이와 비교하여 본 연구는 현장에서 약100m 간격으로 연속 조사된 속도자료를 활용하여 실제 도로상에서 관측되는 주행속도 프로파일을 작성하였으며, 연속적인 속도변화를 분석한 결과를 토대로 모형구축에 활용될 자료를 추출하였다. 주행속도 예측모형은 평면선형과 종단선형의 조합에 따라 6가지 선형유형으로 구분되어 개발되었다. 본 연구에서 활용한 주행속도 조사방법 및 선형유형 구분은 주행속도 예측모형에 활용되는 자료 및 이를 기반으로 개발된 모형의 신뢰도를 제고함과 더불어, 연속적인 속도 변화 흐름을 상세하게 분석 평가할 수 있도록 하여 가감속 행태 분석 등 향후 주행행태 관련 분석에 효과적으로 활용될 수 있으며, 더 나아가 설계속도 기반의 현 도로설계기준을 주행속도 기반의 기준으로 보완하는데 활용되어 도로설계자 또는 정책결정자가 아닌 실제 도로를 이용하는 운전자의 관점에서 도로가 설계될 수 있도록 하는데 기여할 것으로 기대된다.
Since the fuzzy neural network(FNN) is universal approximators, the development of FNN control systems have also grown rapidly to deal with non-linearities and uncertainties. However, the major drawback of the existing FNNs is that their processor is limited to static problems due to their feedforward network structure. This paper proposes the recurrent FNN(RFNN) for high performance and robust control of SynRM. RFNN is applied to speed controller for SynRM drive and model reference adaptive fuzzy controller(MFC) that combine adaptive fuzzy learning controller(AFLC) and fuzzy logic control(FLC), is applied to current controller. Also, this paper proposes speed estimation algorithm using artificial neural network(ANN). The proposed method is analyzed and compared to conventional PI and FNN controller in various operating condition such as parameter variation, steady and transient states etc.
This paper is proposed hybrid artificial intelligent(HAI) controller for speed control of surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive. The design of this algorithm based on HAI 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 HAI controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
This paper combines the adaption of MRAS with the ability of NN for better modeling of nonlinear systen It presents an MRAS using an NN in the adaption mechanism. The technique is applied to a IPMSM drive. The torque constant and stator resistance variations on the speed and position estimations over a wide speed range has been studied. The NN estimators are able to track the varying parameter of different speeds with consistent performance. The validity of the proposed estimator is confirmed by the operating characteristics controlled by neural networks control.
Autonomous vehicles operated in the rough terrain environment must satisfy various technical requirements in order to improve the speed. Therefore, in order to design and implement a technical architecture that satisfies the requirements for speed improvement of autonomous vehicles, it is necessary to consider the overall technology of hardware and software to be mounted. In this study, the technical architecture of the autonomous vehicle operating in the rough terrain environment is presented. In order to realize high speed driving in pavement driving environment and other environment, it should be designed to improve the fast and accurate recognition performance and collect high quality database. and it should be determined the correct running speed from the running ability analysis and the frictional force estimation on the running road. We also improved synchronization performance by providing precise navigation information(time) to each hardware and software.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권4호
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pp.20-26
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1996
Recently, for the speed control of a diesel engine, some methods using the modern control theory such as LQ control technique, or $\textit{H}_{\infty}$control theory etc., have been reported. However, most of speed controlers of a diesel engine ever developed are still using the PID control algorithm. And, as another approach to the speed control of a diesel engine, the authors proposed already a new method to adjust the parameters of the PID controller by a model matching method. In the previous paper, the authors confirmed that the proposed new method is superior to Ziegler & Nichols's method through the analysis of results of the digital simulations under the assumption that the parameters of a diesel engine are known exactly. But, actually, it is very difficult to find out the value of parameters of a diesel engine accurately. And the parameters of a diesel engine are changigng according to the operating condition of a diesel engine. So, in this paper, a method to estimate the parameters of the PID controller for the speed control of a diesel engine by means of the model matching method are proposed. Also, the digital simulations are carried out in cases either with or without measurement noise. And this paper confirms that the proposed method here is superior to Ziegler & Nichols's method through the analysis of the characteristics of indicial responses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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