서보 드라이브의 성능 향상을 위해 AC 서보 전동기의 MRAC (Model Reference Adaptive Control) 기반 적응 전류 제어 기법이 제시된다. 인버터 구동 전류 제어 기법 중 예측형 전류 제어 기법은 이상적인 과도 응답 및 정상 상태 응답을 주지만, 전동기 파라미터 변화 시 정상상태 응답 성능이 저하된다. 이러한 제한 점을 극복하기 위해 파라미터 변화에 의한 외란이 MRAC 기법에 의해 추정되어 전향 제어에 의해 보상된다. 제안된 방식은 기존의 외란 추정 방식과 달리 관측기 구성을 위한 인버터의 상전압 측정을 필요로 하지 않는다. 제안된 적응 제어 방식의 점근안정성과 효과적으로 서보 드라이브에 적용될 수 있음이 입증된다. 제안된 방식이 DSP TMS320C31을 이용하여 구현되고 유용성이 시뮬레이션과 실험을 통해 입증된다.
In order to support various studies for assessment of onshore and offshore wind turbine system including foundations, the land-based version of 2MW PMSG direct drive wind turbine has been analyzed using HAWC2 that account for the coupled dynamics of the wind inflow, elasticity, and controls of the turbine. this work presents the steady-state response of the system and natural frequency of the first thirteen structure turbine modes as a function of wind speed. Rotor, generator speeds, pitch angle, power production, thrust force, deflections of tower and blade are compared for one case below and one case above the rated wind speed.
본 논문에서는 유도전동기의 전 속도 영역에서 출력토오크를 최대화 할 수 있는 새로운 약계자 제어기를 제시하였다. 전압제한과 전류제한을 모두 고려한 약계자 영역에서의 최적해를 구하였다. 제안된 알고리즘은 자속과 속도를 근거로 하여 변동하는 전압 제한 조건을 만족시키는 전류 기준값을 구하게 된다. 따라서 고정자 전압을 최대한 활용하므로 정상상태 뿐만 아니라 전동기의 자속의 크기가 변화하는 과도상태에서도 최대 출력 토오크와 빠른제어 응답성을 얻을 수 있다. 시뮬레이션 및 실험결과를 통해 제안된 약계자 기법의 효용성을 보였다.
This paper is proposed an adaptive fuzzy-neural network(A-FNN) controller based on the vector controlled induction motor drive system. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed estimation of induction motor using A closed-loop state observer. The rotor position is calculated through the stator flux position and an estimated flux value of rotation reference frame. A closed-loop state observer is implemented to compute the speed feedback signal. The results of analysis prove that the proposed control system has strong robustness to rotor parameter variation, and has good steady-state accuracy and transitory response.
This paper is proposed hybrid artificial intelligent (HAI) controller based on the vector controlled induction motor drive system. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed estimation of induction motor using a closed-loop state observer. The rotor position is calculated through the stator flux position and an estimated flux value of rotation reference frame. A closed-loop state observer is implemented to compute the speed feedback signal. The results of analysis prove that the proposed control system has strong robustness to rotor parameter variation, and has good steady-state accuracy and transitory response.
In this paper, The authors apply a state feedback control using an optimal control theory to improve the stability of the control and the dynamic response of the DC-DC converter system with a number of different loads. To execute a this state feedback control, The authors present the pole placement technique using Linear Quadratic Regulator(LQR) to optimally control the system. An integrator can also be included in the open-loop path in order to minimize the steady-state error of the output voltage. To confirm the superiority of the controller, The simulation results are presented.
본 연구에서는 응답의 과도영역에서 특징점의 각 영역과 $e-{\Delta}e$ 위상평면을 이용하여 이중 퍼지룰을 구성하였다. 구성된 퍼지 제어룰은 기본 퍼지제어 룰에 비해 상승시간, 지연시간, 최대오브슈트 등을 줄일 수 있었으며 퍼지 룰의 제안방법은 $e-{\Delta}e$ 위상평면에서 하나의 퍼지룰은 과도영역에서 정상상태오차를 일으키고 다른 퍼지 제어 룰은 정상상태오차를 감소시키고 수렴영역에서 빠르게 수렴하도록 교대로 사용한다. 또한 $e-{\Delta}e$ 위상평면에서의 두 개의 퍼지 룰은 플랜트의 응답 특성에 따라 교체시기를 결정한다. DSP 프로세서를 사용하는 유압서보 모터 제어시스템을 통한 실험의 결과로서 제안된 이중 퍼지 제어 룰은 기본 퍼지 제어 룰에 비해 빠른 상승시간, 정정시간등 양호한 응답을 얻을 수 있음을 확인하였다.
기존의 다중 모듈러스 기반 자기복원 등화 유형은 등화 초기에 적용되지 못하고 정상상태 성능 개선에 활용되었다. 본 논문에서는 다중 모듈러스를 원하는 응답으로 하는 유형의 자기복원 등화에서, 오차를 증강하여 오차의 역동성을 확장함으로써 초기 수렴 성능을 개선하고, 그 특성을 분석하였다. 제안 방법에서 오차 증강은 등화기 출력에 대한 심볼 판정에 비례하여 이루어진다. 아울러 제안 방법은 오차 역동성의 확장으로 인한 초기 수렴 기능을 갖기 때문에, 초기 수렴속도와 정상상태 오차 레벨에서 우수한 성능을 보인다. 특히 제안 방법은 등화의 전 과정을 하나의 알고리즘으로 진행하므로 기존의 다른 동작 모드로의 전환이나 선택 방법, 또는 다른 알고리즘과의 동시 동작 등이 불필요하다. 다중경로 전파와 부가 잡음이 있는 채널 조건하에서 이루어진 고차 신호점에 대한 자기복원 등화의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 제안 방법의 유용성을 검증하였다.
The repetitive control (RC) strategy is widely used in AC power systems because of its high performance in tracking period signal and suppressing steady-state error. However, the dynamic response of RC is determined by the fundamental period delay $T_0$ existing in the internal model. In the current study, a ($nk{\pm}i$)-order harmonic RC structure is proposed to improve dynamic performance. The proposed structure has less data memory and can improve the tracking speed by n/2 times. $T_0$ proves the effectiveness of the ($nk{\pm}i$)-order RC strategy. The simulation and experiments of ($6k{\pm}1$)-order and ($4k{\pm}1$)-order RC strategy used in the voltage source inverter is conducted in this study to control the harmonic current source, which shows the validity and advantages of the proposed structure.
정상상태시각유발전위 (Steady-State Visually Evoked Potentials)는 특정 주파수를 가진 시각자극에 대한 자연반응 신호이며 3.5Hz~75Hz의 주파수 범위를 갖는 시각 자극에 의해 동일한 주파수로 후두엽 영역이 전기적 활성화되는 특성이 있다. 본 논문에서 이러한 SSVEP 특성을 기반으로 EEG 분석을 수행하는 실험 패러다임을 구축하여 행동유발특성을 가지는 특정 객체에 대한 영상입력 시각자극에서의 주파수 패턴에 대응하는 EEG의 주파수 특징을 검출하고 이를 기반으로 객체와 관련된 행동유발특성을 Mirror Neuron System을 통해 측정한다. 이 때 측정된 EEG 기반 행동유발특성 데이터에 대한 선형판별분석을 수행하여 객체 패턴분류를 실시간으로 수행한다. 이러한 SSVEP 관측 실험을 기반으로 사용자의 내재적 의도를 파악하기 위한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템을 제안했다. Speller 등으로 대표되는 기존의 SSVEP 응용시스템은 격자영상패턴에 대응하는 뇌파특성 분석에 따른 패턴분류의 수행이 가능하나 본 논문의 SSVEP 기반 BCI는 다양한 형태의 사물을 입력객체로 활용하여 분류가 가능함으로 인해 범용성이 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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