This study develops a digital control scheme with power factor correction for a front-end converter in an electric vehicle battery charger. The front-end converter acts as the boost-type switching-mode rectifier. The converter assumes the two roles of the battery charger, which include power factor control and robust charging performance. The proposed control scheme consists of a charging control algorithm and a grid current control algorithm. The scheme aims to obtain unity input power factor and robust performance. Based on the linear average model of the converter, a constant-current constant-voltage charging control algorithm that passes through only one proportional-integral controller and a current feed-forward path is proposed. In the current control algorithm, we utilized a second band pass filter, a single-phase phase-locked loop technique, and a duty-ratio feed-forward term to control the grid current to be in phase with the grid voltage and achieve pure sinusoidal waveform. Simulations and experiments were conducted to verify the effectiveness of the proposed control scheme, both simulations and experiments.
This paper presents a robust finite-time sliding mode control (SMC) scheme for unknown disturbance and unmodeled nonlinear friction and dynamics in the robotic manipulator. A finite-time SMC (FSMC) surface and finite-time sliding mode controller are constructed to obtain faster error convergence than the conventional infinite-time based SMC. By adding prescribed constraint control term to a finite-time SMC to compensate for unknown disturbance and uncertainties, a robust control scheme can be designed as well as faster convergence control. In addition, simpler controller structure is built by using feed-forwarding upper bound coefficients of each manipulator dynamic parameters instead of model-based control or adaptive observer to estimate unknown manipulator parameters. Simulation and experimental evaluations highlight the efficacy of the proposed control scheme for an articulated robotic manipulator.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.543-553
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2020
This paper examines the effect of COVID-19 pandemic on the Philippine stock exchange, peso-dollar rate and retail price of diesel using robust least squares regression and vector autoregression (VAR). The robust least squares regression using MM-estimation method concluded that COVID-19 daily infection has negative and statistically significant effect on the Philippine stock exchange index, peso-dollar exchange rate and retail pump price of diesel. This is consistent with the results of correlation diagnostics. As for the VAR model, the lag values of the independent variable disclose significance in explaining the Philippine stock exchange index, peso-dollar exchange rate and retail pump price of diesel. Moreover, in the short run, the impulse response function confirmed relative effect of COVID-19 daily infections and the variance decomposition divulge that COVID-19 daily infections have accounted for only minor portion in explaining fluctuations of the Philippine stock exchange index, peso-dollar exchange and retail pump price of diesel. In the long term, the influence levels off. The Granger causality test suggests that COVID-19 daily infections cause changes in the Philippine stock exchange index and peso-dollar exchange rate in the short run. However, COVID-19 infection has no causal link with retail pump price of diesel.
We consider the robust control problem for nonminimum phase(NMP) systems with parametric uncertainty which appear often in aircraft and missile control. First, a new method that makes such an uncertain NMP system to be factored as a interval minimum phase(MP) transfer function and a time delay term in the Pade approximation form has been presented. The controller to be proposed consists of a compensator $C_{Q}$(s) with Smith predictor in the internal model control(IMC) structure, so that it can have good robustness and performance against the structured uncertainty and the time delay behaviour due to NMP plant the $C_{Q}$(s) is designed on the MP model by using QFT. The stability and performance of overall system has been evaluated by the generalized Kharitonov theorem.rem.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.771-788
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2020
Detection of abandoned objects for smart video surveillance should be robust and accurate in various situations with low computational costs. This paper presents a new algorithm for abandoned object detection based on the dual background model. Through the template registration of a candidate stationary object and presence authentication methods presented in this paper, we can handle some complex cases such as occlusions, illumination changes, long-term abandonment, and owner's re-attendance as well as general detection of abandoned objects. The proposed algorithm also analyzes video frames at specific intervals rather than consecutive video frames to reduce the computational overhead. For performance evaluation, we experimented with the algorithm using the well-known PETS2006, ABODA datasets, and our video dataset in a live streaming environment, which shows that the proposed algorithm works well in various situations.
In this paper a novel robust adaptive fuzzy controller for the nonlinear system with state-dependent uncertainty is proposed. The conventional adaptive fuzzy controller determines the function of state variable bounding the state-dependent uncertain term in the system dynamics on the local state space by off-line calculation. Whereas the proposed method determines that function by the fuzzy inference so that it guarantees the stability of the closed loop system globally on the whole state space. In addition, the method is applicable to the multi-input system. We applied the proposed method to the Burn Control of the Tokamak fusion reactor whose dynamics contains the state-dependent uncertainty and proved the effectiveness of the scheme by using the simulation results.
유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.
We propose an estimator design method of Stewart platform, which gives the 6DOF, positions and velcities of Stewart platform from the measured cylinder length. The solution of forward kinematics is not solved yet as a useful realtime application tool because of the complexity of the equation with multiple solutions. Hence we suggest an nonlinear estimator for the forward kinematics solution using Luenberger observer with nonlinear error correction term. But the way of residual gain selection of the estimator is not clear, so we suggest an algebraic Riccati equation for gain matrix using Lyapunov method. This algorithm gives the sufficient condition of the stability of error dynamics and can be extended to general nonlinear system.
This paper presents a new adaptive impulse noise cancelling technique based on the adaptive nonlinear suppressing function. The proposed "adaptive threshold algorithm (ATA)" is controlled by the normalized power prior input data term, and this adaptive threshold makes the cancelling system highly robust against additive impulse noise. For the performance evaluation, we have tested the proposed algorithm with the observed signals simulated in various impulsive noise environments and real EMG signals. As a result the proposed algorithm shows superior performance of 51.7% to the available techniques in the points of SNR and MSE.
Recently, optical disk drives are increasingly demanded to have higher speed as well as high information density, especially for applications like CD ROM drives. To this end, improvement of their optical pickup structure and control is recognized the very challenging issue. In this paper, the pickup is first analytically modelled in a plane to describe its coupled auto-focusing and auto-tracking motions. Subsequently, the model is linearized and combined with actuator dynamics for the auto-focusing system. With its unmeasurable parameters being estimated based on experimental data, an approximate I-DOF linear model is obtained neglecting the coupling term. To design the high speed and robust positional servo controller realistic design specifications are addressed, and H control method is employed based on the approximate model. Finally, taking the pickup in a commerical high speed CD ROM drive as an example performance of the designed controller is verified through realtime experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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