Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.14
no.1
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pp.38-46
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2000
This study have established proper mathematical equivalent model of Brushless DC (BLDC) motor and estimated the motor parameter by means of the back-emf measurement as being the step input to the controlled target BLDC motor. And the validity of proposed estimation method is confirmed by the test result of step response. As well, we have designed the reasonable digital controller as a consequence of the root locus method which is obtained from the open-loop transfer function of BLDC motor with hall sensor, and the determination of control gain for variable speed control. Here, revised Ziegler-Nichols tuning method is applied for the proper digital gain establishment, and the system stability is verified by the frequency domain analysis with Bode-plot and experimentation.
This paper, we propose a new phase-locked loop (PLL) system with the controllable output phase, independent from the output frequency, and lock-up time. This PLL system has a dual control loop is described, the inner loop greatly improved VCO characteristic such as faster speed response as well as higher operation bandwidth, to minimize the effect of the VCO noise and the power supply variation and also get better linearity of VCO output. The main loop is the heart of this PLL which greatly improved the output frequency instability due to the external high frequency noise coupling to the input reference frequency also the main loop can control the output phase, independent from the output frequency, and reduce the lock-up time of the step frequency response. The experimental results confirm the validity of the proposed strategy.
This paper presents a new speed control scheme of the spindle induction motor (IM) using fuzzy-logic control in field weakening region. The implementation of the proposed FLC-based spindle IM are investigated and compared to those obtained from the conventional PI controller based drive system, we have confirmed good simulation and experimental results at different dynamic operating conditions such as sudden change in command speed, step change, etc.
This paper presents the DQ transfomation and space vector modulation method to develop a control algorithm of distribution STATCON(STATic CONdenser) for line voltage regulation, dc link voltage regulation and harmonics compensation. The Performance analysis of a PI with ramp comparision and synchronous reference frame current controller is carried out. Based on these analysis, the control performances are desirable to compensate the harmonics and to regulate de link and line voltage of Distribution line.
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.
In this paper, we describe about control system for eletro-hydraulic LVAD(Left Ventricular Assist Device) and control algorithm for two operation mode. One is asynchronous operation mode and the other is synchronous operation mode synchronized with natural heart's R pulse. We also present implementation method of software PI algorithm for velocity control of motor used in LVAD system and its response.
This paper designed a robust control of an induction motor using a disturbance cancellation observer of a feedforward control. The speed response of conventional PI controller characteristic is affected by variations of load torque disturbance. In the proposed system, the speed control characteristic using a feedforward control isn't affected by a load torque disturbance. High speed calculation and processing for vector control is carried out by ADMC300 digital signal processor. Validity of the proposed control method is verified through simulation and experimental result.
This paper presents a modified PI control algorithm using pole placement for DC-to-DC converter of a magnetic levitation system(MAGLEV). The gains of the control algorithm were selected based on pole locations formulated from a prototype Bessel transfer function model. The design incorporate tradeoffs in DC-to-DC converter hardware parameters and pole locations. In order to confirm the superiority of the proposed pole selection and controller, simulation and experiment results are presented.
Mo A Son;Hyeon Ho Jeon;Seung Yun Baek;Seung Min Baek;Wan Soo Kim;Yeon Soo Kim;Dae Yun Shin;Ryu Gap Lim;Yong Joo Kim
Korean Journal of Agricultural Science
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v.50
no.4
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pp.773-784
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2023
In this study, we developed a dynamic model and steering controller model for an autonomous tractor and evaluated their performance. The traction force was measured using a 6-component load cell, and the rotational speed of the wheels was monitored using proximity sensors installed on the axles. Torque sensors were employed to measure the axle torque. The PI (proportional integral) controller's coefficients were determined using the trial-error method. The coefficient of the P varied in the range of 0.1 - 0.5 and the I coefficient was determined in 3 increments of 0.01, 0.05, and 0.1. To validate the simulation model, we conducted RMS (root mean square) comparisons between the measured data of axle torque and the simulation results. The performance of the steering controller model was evaluated by analyzing the damping ratio calculated with the first and second overshoots. The average front and rear axle torque ranged from 3.29 - 3.44 and 6.98 - 7.41 kNm, respectively. The average rotational speed of the wheel ranged from 29.21 - 30.55 rpm at the front, and from 21.46 - 21.63 rpm at the rear. The steering controller model exhibited the most stable control performance when the coefficients of P and I were set at 0.5 and 0.01, respectively. The RMS analysis of the axle torque results indicated that the left and right wheel errors were approximately 1.52% and 2.61% (at front) and 7.45% and 7.28% (at rear), respectively.
This paper proposes a simultaneous control of frequency deviation and electric vehicles (EVs) battery state of charge (SOC) using load frequency control (LFC) and EV controllers. In order to provide both frequency stabilization and SOC schedule near optimal performance within the whole operating regions, a multiple-input multiple-output model predictive control (MIMO-MPC) is employed for the coordination of LFC and EV controllers. The MIMO-MPC is an effective model-based prediction which calculates future control signals by an optimization of quadratic programming based on the plant model, past manipulate, measured disturbance, and control signals. By optimizing the input and output weights of the MIMO-MPC using particle swarm optimization (PSO), the optimal MIMO-MPC for simultaneous control of the LFC and EVs, is able to stabilize the frequency fluctuation and maintain the desired battery SOC at the certain time, effectively. Simulation study in a two-area interconnected power system with wind farms shows the effectiveness of the proposed MIMO-MPC over the proportional integral (PI) controller and the decentralized vehicle to grid control (DVC) controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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