Autonomous underwater vehicles (AUVs) are unmanned, underwater vessels that are used to investigate sea environments in the study of oceanography. Docking systems are required to increase the capability of the AUVs, to recharge the batteries, and to transmit data in real time for specific underwater works, such as repented jobs at sea bed. This paper presents a visual :em control system used to dock an AUV into an underwater station. A camera mounted at the now center of the AUV is used to guide the AUV into dock. To create the visual servo control system, this paper derives an optical flow model of a camera, where the projected motions of the image plane are described with the rotational and translational velocities of the AUV. This paper combines the optical flow equation of the camera with the AUVs equation of motion, and deriver a state equation for the visual servo AUV. Further, this paper proposes a discrete-time MIMO controller, minimizing a cost function. The control inputs of the AUV are automatically generated with the projected target position on the CCD plane of the camera and with the AUVs motion. To demonstrate the effectiveness of the modeling and the control law of the visual servo AUV simulations on docking the AUV to a target station are performed with the 6-dof nonlinear equations of REMUS AUV and a CCD camera.
Al-Othman, A.K.;AlSharidah, M.E.;Ahmed, Nabil A.;Alajmi, Bader. N.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.11
no.2
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pp.405-415
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2016
This paper presents a model predictive control for shunt active power filters in synchronous reference frame using space vector pulse-width modulation (SVPWM). The three phase load currents are transformed into synchronous rotating reference frame in order to reduce the order of the control system. The proposed current controller calculates reference current command for harmonic current components in synchronous frame. The fundamental load current components are transformed into dc components revealing only the harmonics. The predictive current controller will add robustness and fast compensation to generate commands to the SVPWM which minimizes switching frequency while maintaining fast harmonic compensation. By using the model predictive control, the optimal switching state to be applied to the next sampling time is selected. The filter current contains only the harmonic components, which are the reference compensating currents. In this method the supply current will be equal to the fundamental component of load current and a part of the current at fundamental frequency for losses of the inverter. Mathematical analysis and the feasibility of the suggested approach are verified through simulation results under steady state and transient conditions for non-linear load. The effectiveness of the proposed controller is confirmed through experimental validation.
This study proposes a voltage and reactive coordinative control strategy with distributed generator (DG) in a distribution power system. The aim is to determine the optimum dispatch schedules for an on-load tap changer (OLTC), distributed generator settings and all shunt capacitor switching on the load and DG generation profile in a day. The proposed method minimizes the real power losses and improves the voltage profile using squared deviations of bus voltages. The results indicate that the proposed method reduces the real losses and voltage fluctuations and improve receiving power factor. This paper proposes coordinated voltage and reactive power control methods that adjust optimal control values of capacitor banks, OLTC, and the AVR of DGs by using a voltage sensitivity factor (VSF) and dynamic programming (DP) with branch-and-bound (B&B) method. To avoid the computational burden, we try to limit the possible states to 24 stages by using a flexible searching space at each stage. Finally, we will show the effectiveness of the proposed method by using operational cost of real power losses and voltage deviation factor as evaluation index for a whole day in a power system with distributed generators.
In this paper, a new algorithm of optimal voltage control is proposed for the Distribution Automation System (DAS) based on constants of four terminal network modeling. In the proposed method, the voltage profiles along feeders are estimated from the measurement of the current and power factor by a Feeder Remote Terminal Unit (FRTU) installed at each node. Whenever the voltage profile violates the restriction, the voltage control strategy is applied to keep the voltage levels along the feeders within the pre-specified range through the modification and coordination of the transformer under-load tap changers (ULTC), step voltage regulator (SVR), as well as shunt condenser. In the case studies, the estimation and control of the voltages have been testified in a radial distribution system with 11 nodes.
Kim, Nam-Hun;Kim, Min-Ho;Kim, Min-Huei;Kim, Dong-Hee;Hwang, Don-Ha
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.07b
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pp.986-988
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2001
This paper presents a digitally speed sensorless control system for induction motor with direct torque control (DTC). Some drawbacks of the classical DTC are the relatively large torque ripple in a low speed range and notable current pulsation during steady state. They are reflected speed response and increased acoustical noise. In this paper, the DTC quick response are preserved at transient state, while better qualify steady state performance is produced by space vector modulation (SVM). The system are closed loop stator flux and torque observer for wide speed range that inputs are currents and voltages sensing of motor terminal, model reference adaptive control (MRAC) with rotor flux linkages for the speed fuming signal at low speed range, two hysteresis controllers and optimal switching look-up table. Simulation results of the suggest system for the 2.2 [kW] general purposed induction motor are presented and discussed.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.24
no.3
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pp.88-98
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2000
In this paper, a robust controller using $H_{\infty}$ control theory has been designed for the load frequency control of interconnected 2-area power system. The main advantage of the proposed $H_{\infty}$ controller is that uncertainties of power system can be included at the stage of controller design. Representation of uncertainties is modeled by multiplicative uncertainly. In the mixed sensitivity problems, disturbance attenuation and uncertainty of the system is treated simultaneously. The robust stability and the performance of model uncertainties are represented by frequency weighted transfer function. The design of load frequency controller for each area was based on state-space approach. The comparative computer simulation results for the proposed controller and the conventional techniques such as the optimal control and the PID one were analyzed at the additions of various disturbances. Their deviation magnitude of frequency and tie line power flow at each area were mainly evaluated. Also the testing results of robustness for the cases that the perturbations of the all parameters of power system were amounted to about 20% were introduced. It was approved that the resultant performances of the proposed $H_{\infty}$ controller with mixed sensitivity were more robust and stable than the one of conventional controllers.
Concentrations of substrates, glucose, and ammionia in biological processes have been on-line monitored by using glucose-flow injection (FIA) and ammonia-FIA systems. Based on the on-line monitored data the concentrations of substrates have been controlled by an on-off controller, a PID controller, and a neural network (NN) based controller. A simulation program has been developed to test the control quality of each controller and to estimate the control parameters. The on-off controller often produced high oscillations at the set point due to its low robustness. The control quality of a PID controller could have been improved by a high analysis frequency and by a short residence time of sample in a FIA system. A NN-based controller with 3 layers has been developed, and a 3(input)-2(hidden)-1(output) network structure has been found to be optimal for the NN-based controller. The performance of the three controllers has been tested in a simulated process as well as in a cultivation process of Saccharomyces cerevisiae, and the performance has also been compared to simulation results. The NN-based controller with the 3-2-1 network structure was robust and stable against some disturbances, such as a sudden injection of distilled water into a biological process.
Penetration of renewable energy sources makes the modern interconnected power systems to have more intelligence and flexibility in the control. Hence, it is essential to maintain the system frequency and tie-line power exchange at nominal values using Load Frequency Control (LFC) for efficient, economic and reliable operation of power systems. In this paper, intelligent tuning of the Proportional Integral Derivative (PID) controller for LFC in an interconnected power system is considered as a main objective. The chosen problem is formulated as an optimization problem and the optimal gain parameters of PID controllers are computed with three innovative swarm intelligent algorithms named Particle Swarm Optimization (PSO), Bacterial Foraging Optimization Algorithm (BFOA) and hybrid Bacterial Foraging Particle Swarm Optimization (BFPSO) and a comparative study is made between them. A new objective function designed with necessary time domain specifications using weighted sum approach is also offered in this report and compared with conventional objective functions. All the simulation results clearly reveal that, the hybrid BFPSO tuned PID controller with proposed objective function has better control performances over other optimization methodologies.
Wind power producers face many regulation costs in deregulated environment, which remarkably lowers the value of wind power in comparison with conventional sources. One of these costs is associated with the real-time variation of power output and being paid in frequency control market according to the variation band. This paper presents a new approach to coordination of battery energy storage in wind generation system for reducing the payment in frequency control market. The approach depends on the statistic data of wind generation and the prediction of frequency control market price to determine the optimal variation band which is then kept by the real-time charging and discharging of batteries, ultimately the minimum cost of frequency regulation can be obtained. The optimization problem is formulated as trade-off between the decrease in the regulation payment and the increase in the cost of using battery, and vice versus. The approach is applied to a study case and the results of simulation show its effectiveness.
When a train is delayed because of a disturbance, the time interval deviation between successive trains increases, and high frequency metro lines can become unstable. Thus, it is necessary to control the traffic regularity to prevent any such instability. In this paper, we propose a simple but effective traffic regulation algorithm that gurantees system stability. In the proposed method, the control algorithm for running time is designed using a discrete traffic model where control input is determined from a linear combination of departure time deviations and control input of the preceding train to ensure an optimal time interval between successive trains. The results of the computer simulation are also given to demonstrate the validity of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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