In this paper, we analyze the antenna performance variation by the ferrite absorbers which are widely used to optimize the antenna performance in near-field communications(NFC). Using various commercial absorbers, it was confirmed that the absorbers affect the electric performance of NFC antenna, and how to experimentally analyze the electrical influence of the absorbers in NFC antennas is proposed.
This paper proposes high performance control of induction motor drive using fuzzy neural network precompensation PI(FNPPI) controller. To apply industrial processes, control methods is requested technique that can be demonstrate high performance and robust about load disturbance, parameter variation and uncertainty of model, etc. The PI controller dose not show satisfactory performance due to fixed gain. Therefore, this paper proposes FNPPI which is adjusted input values of PI controller according to operating conditions of motor by FNN controller mixed neural network and fuzzy. And this paper proves validity of proposed control algorithm through result analysis.
A high level CVT ratio control algorithm is proposed to improve the engine performance by considering the powertrain response lag. In this algorithm, the desired CVT speed ratio is modified from the vehicle velocity, which is estimated after the time delay due to the powertrain response lag. In addition, the acceleration map is constructed to estimate the vehicle acceleration from the throttle pedal position and the CVT ratio. Using the CVT ratio control algorithm and the acceleration map, vehicle performance simulations are performed to evaluate the engine performance and fuel economy. It is found that the fuel economy can be improved about 3.6% for FUDS by the ratio control algorithm for the target vehicle. In selecting the appropriate time delay, compromise between the fuel economy and the acceleration performance is required.
This paper suggests a speed control algorithm for the ICC(Intelligent Cruise Controller) system. The speed controller is designed using the fuzzy controller which shows the good performance in nonlinear system having the complex mathematical model. The fuzzy controller was equipped with the capability of a self-learning in real time in order to maintain the good performance of the speed controller in a time-varying environment the self-learning properties and the performance of the fuzzy controller are showed via computer simulation. The suggested fuzzy controller will be applied to the PRV-III which is our test vehicle.
This paper is proposed adaptive hybrid artificial intelligent(HAI) controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on fuzzy-neural network(FNN) 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 adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of experiment prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
This paper proposes improvement on sensorless vector control performance of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) with sliding mode observer. An adaptive observer gain and second order cascade low-pass filter (LPF) were used to improve the estimation accuracy of the rotor position and speed. The adaptive observer gain was applied to suppress the chattering intensity and obtained by using the Lyapunov's stability criterion. The second order cascade LPF was designed for the system to escalate the filtering performance of the back-emf estimation. Furthermore, genetic algorithm was used to optimize the system PI controller's performance. Simulation results showed the effectiveness of the suggested improvement strategy. Moreover, the strategy was useful for the sensorless vector control of PMSM to operate on the low-speed area.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.3
no.1
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pp.29-39
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1986
An adaptive controller which is robust to the unknown load disturbance is developed for electro-hydraulic speed control systems. Since the load disturbance degrades the performance of the controller such as a steady state error and rise time in the conventional control system, appropriate adjustment of the controller is necessary in order to obtain the desired performances. The adaptation mechanism was designed to tune the feedforward gain, based upon minimization of ITAE (integral of time-multiplied absolute error) performance. The unknown load distrubance was identified by using an analog computer from the relationship between the velocity of the hydraulic motor and the load pressure. To evaluate the performance of the controller a series of simulations and experiments were conducted for various load conditions. Both results show that the proposed adaptive controller shows abetter performance than the conventional controller in terms of the steady state error and rise time.
The non-ideal elements inherent in all categories of AC drives have a significant influence on the performance of speed control. For the high performance of speed control, these non-ideal elements must be considered. This paper discusses the side effects of non-ideal elements such as the offset current of A/D converter, asymmetry of motor and so on and proposes simple compensation methods which are also applicable to any kinds of the motor drive systems. In the experimental results, it is observed that the proposed compensation methods improve the performance of speed control.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.10
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pp.1900-1907
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2010
In this paper, a recurrent cerebellar modulation articulation control with praticle swarm optimization (PSO) method has been investigated for improvement of noise attenuation performance in active noise control system. For narrow band noise, FXLMS and RCMAC has a partial satisfactory noise attenuation. However, noise attenuation performance is poor for broad band noise and nonlinear path since it has linear filter structure. To improve this problem, a RCMAC with PSO is proposed and it is shown that satisfactory noise attenuation performance is obtained by some simulations in duct system using harmonic motor noise and KTX cabin noise as a noise source.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.12
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pp.1649-1654
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2014
This paper proposes the method which is improved a performance of PO MPPT control in PV system. The PO method is continually changed voltage toward direction that increases power, and if output power is decreased by changing voltage, a power of the conventional PO method is changed to a power before one step. These operations causes reduce of MPPT performance. Therefore, this paper proposes the MPPT method that can be improved the performance of the conventional PO method. When voltage is changed to direction of reducing power, the method proposed in this paper is changed to the voltage the opposite direction of twice step size. The MPPT performance of proposed method in this paper is compared with conventional PO method and proved the validity of this paper using these results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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