한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.899-902
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1993
A neural model predictive control strategy combining a neural network for plant identification and a nonlinear programming algorithm for solving nonlinear control problems is proposed. A constrained nonlinear optimization approach using successive quadratic programming combined with neural identification network is used to generate the optimum control law for complex continuous chemical reactor systems that have inherent nonlinear dynamics. The neural model predictive controller (MNPC) shows good performances and robustness. To whom all correspondence should be addressed.
The control loop time delay caused by sampling, the zero-order-holder effect and calculations is inevitable in the digital control of dc-dc switching converters. The time delay will limit the bandwidth of the control loop and therefore degrade the transient performance of digital systems. In this paper, the quantization time delay effects with different time delay values based on a generic second-order system are analyzed. The conclusion that the bandwidth of digital control is reduced by about 20% with a one cycle delay and by 50% with two cycles of delay in comparison with no time delay is obtained. To compensate the time delay and to increase the control loop bandwidth, a duty ratio predictive control scheme based on linear extrapolation is proposed. The compensation effect and a comparison of the load variation transient response characteristics with analogy control, conventional digital control and duty ratio predictive control with different time delay values are performed on a point-of-load Buck converter by simulations and experiments. It is shown that, using the proposed technique, the control loop bandwidth can be increased by 50% for a one cycle delay and 48.2% for two cycles of delay when compared to conventional digital control. Simulations and experimental results prove the validity of the conclusion of the quantization effects of the time delay and the proposed control scheme.
In this paper, we propose a new discrete-time predictive current controller for a PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor). The main objectives of the current controllers are to ensure that the measured stator currents tract the command values accurately and to shorten the transient interval as much as possible, in order to obtain high-performance of ac drive system. The conventional predictive current controller is hard to implement in full digital current controller since a finite calculation time causes a delay between the current sensing time and the time that it takes to apply the voltage to motor. A new control strategy in this paper is seen the scheme that gets the fast adaptation of transient current change, the fast transient response tracking and is proposed simplified calculation. Moreover, the validity of the proposed method is demonstrated by numerical simulations and the simulation results will be verified the improvements of predictive controller and accuracy of the current controller.
In this paper, a new torque predictive control method of interior permanent magnet synchronous motor is developed based on an extended rotor flux. Also, a duty ratio prediction method is proposed and allows the duty ratio of the active stator voltage vector to be continuously calculated. The proposed method makes it possible to relatively reduce the torque ripple under the steady state as well as to remain the good dynamic response in the transient state. With the duty ratio prediction method, the magnitude and time interval of the active stator voltage vector applied can be continuously controlled against the varying operation conditions. This paper shows a comparative study among the switching table direct torque control(DTC), the SVM-DTC, conventional torque predictive control, and the proposed torque predictive control. Simulation results show validity and effectiveness of this work.
As aeration is an energy-intensive process, its control has become more important to save energy and to meet strict effluent limits. In this study, predictive aeration control based on the respirometric method has been applied to the sequencing batch reactor (SBR) process. The variation of the respiration rate by nitrification was great and obvious, so it could be a very useful parameter for the predictive aeration control. The maximum respiration rate due to nitrification was about 60 mg O2/L·h and the maximum specific nitrification rate was about 7.5 mg N/g MLVSS·h. The aeration time of the following cycle of the SBR was daily adjusted in proportion to that which was previously determined based on the sudden decrease of respiration rate at the end of nitrification in the respirometer. The aeration time required for nitrification could be effectively predicted and it was closely related to influent nitrogen loadings. By the predictive aeration control the aerobic period of the SBR has been optimized, and energy saving and enhanced nitrogen removal could be obtained.
This study introduces a model predictive control method for controlling a cascaded flying capacitor multilevel rectifier used as an AC-DC rectifier of a solid-state transformer for DC distribution systems. The proposed method reduces the number of states that need to be considered in model predictive control by separately controlling input current, output DC link voltage, and flying capacitor voltage. Thus, calculation time is shortened to facilitate the level expansion of the cascaded flying capacitor multilevel rectifier. The selection of weighting factors did not present difficulties because the weighting factors in the cost function of the conventional model predictive control are not used. The effectiveness of the proposed method is verified through computer simulation using powersim and experiment.
Abderrahmane Berkani;Mofareh Hassan Ghazwani;Karim Negadi;Lazreg Hadji;Ali Alnujaie;Hassan Ali Ghazwani
Ocean Systems Engineering
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제14권1호
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pp.17-52
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2024
In this paper, the authors explore the modeling and control of a point absorber wave energy converter, which is connected to the electric grid via a power converter that is based on a linear permanent magnet synchronous generator (LPMSG). The device utilizes a buoyant mechanism to convert the energy of ocean waves into electrical power, and the LPMSG-based power converter is utilized to change the variable frequency and voltage output from the wave energy converter to a fixed frequency and voltage suitable for the electric grid. The article concentrates on the creation of a predictive control system that regulates the speed, voltage, and current of the LPMSG, and the modeling of the system to simulate its behavior and optimize its design. The predictive model control is created to guarantee maximum energy output and stable grid connection, using Matlab Simulink to validate the proposed strategy, including control side generator and predictive current grid-side converter loops.
This paper proposes a fault-tolerant control strategy with finite control set model predictive control (FCS-MPC) based on hierarchical optimization for five-level H-bridge neutral-point-clamped (5L-HNPC) inverter-fed induction motor drives. Fault-tolerant operation is analyzed, and the fault-tolerant control algorithm is improved. Adopting FCS-MPC based on hierarchical optimization, where the voltage is used as the controlled objective, called model predictive voltage control (MPVC), the postfault controller is simplified as a two layer control. The first layer is the voltage jump limit, and the second layer is the voltage following control, which adopts the optimal control strategy to ensure the current following performance and uniqueness of the optimal solution. Finally, simulation and experimental results verify that 5L-HNPC inverter-fed induction motor drives have strong fault tolerant capability and that the FCS-MPVC based on hierarchical optimization is feasible.
We apply a "sliding-window" Maximum Likelihood(ML) estimator to estimate traffic parameters On-Off source and develop a method for estimating stochastic predicted individual cell arrival rates. Based on these results, we propose a simple Connection Admission Control(CAC)scheme for delay sensitive services in broadband onboard packet switching satellite systems. The algorithms are motivated by the limited onboard satellite buffer, the large propagation delay, and low computational capabilities inherent in satellite communication systems. We develop an algorithm using the predicted individual cell loss ratio instead of using steady state cell loss ratios. We demonstrate the CAC benefits of this approach over using steady state cell loss ratios as well as predicted total cell loss ratios. We also derive the predictive saturation probability and the predictive cell loss ratio and use them to control the total number of connections. Predictive congestion control mechanisms allow a satellite network to operate in the optimum region of low delay and high throughput. This is different from the traditional reactive congestion control mechanism that allows the network to recover from the congested state. Numerical and simulation results obtained suggest that the proposed predictive scheme is a promising approach for real time CAC.
This paper presents a new predictive current control (PCC) method to achieve the coordinate control of power and current of the matrix converter under unbalanced input voltages. In order to control the power fluctuation in the input side, the flexible source current reference is generated based on the positive-negative sequence components of the input voltage. The optimal switching state to adjust source and load currents is selected by minimization the cost function which is obtained from the sum of the absolute errors between the current references and their predictive values. Simulation results are given to validate the effectiveness of the proposed PCC method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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