The new method is proposed to improve high speed detection of grid voltage phase and magnitude during a voltage dip due to a grid faults. Usually, A LPF(Low Pass Filter) is used in the feedback loop of PLL (Phase Locked Loop) system because the measured grid voltage contains harmonic distortions and sensor noises. so, a new design method of the loop gain of the PI -type controller in the PLL system is proposed with the consideration of the dynamics of the LPF. As a result, a better transient response can be obtained with the proposed design method. The LPF frequency and PI controller gain are designed in coordination according to the steady state and dynamic performance requirement. This paper shows the feasibility and the usefulness of the proposed methods through the computer simulation and the lab-scale experiments.
Hydraulic actuators are important in modern industry due to high power, fast response, and high stiffness. In recent years, hybrid actuation system, which combines electric and hydraulic technology in a compact unit, can be adapted to a wide variety of force, speed and torque requirements. Moreover, the hybrid actuation system has dealt with the energy consumption and noise problem existed in the conventional hydraulic system. Therefore, hybrid actuator has a wide range of application fields such as plastic injection-molding and metal forming technology, where force or pressure control is the most important technology. In this paper, the solution for force control of hybrid system is presented. However, some limitations still exist such as deterioration of the performance of transient response due to the variable environment stiffness. Therefore, intelligent switching control using Learning Vector Quantization Neural Network (LVQNN) is newly proposed in this paper in order to overcome these limitations. Experiments are carried out to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm with large variation of stiffness of external environment. In addition, it is understood that the new system has energy saving effect even though it has almost the same response as that of valve controlled system.
Hydraulic actuators are important in modern industry due to high power, fast response, and high stiffness. In recent years, hybrid actuation system, which combines electric and hydraulic technology in a compact unit, can be adapted to a wide variety of force, speed and torque requirements. Moreover, the hybrid actuation system has dealt with the energy consumption and noise problem existed in the conventional hydraulic system. Therefore, hybrid actuator has a wide range of application fields such as plastic injection-molding and metal forming technology, where force or pressure control is the most important technology. In this paper, the solution for force control of hybrid system is presented. However, some limitations still exist such as deterioration of the performance of transient response due to the variable environment stiffness. Therefore, intelligent switching control using Learning Vector Quantization Neural Network (LVQNN) is newly proposed in this paper in order to overcome these limitations. Experiments are carried out to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm with large variation of stiffness of external environment. In addition, it is understood that the new system has energy saving effect even though it has almost the same response as that of valve controlled system.
Frequency is an important operating parameter of a power system. Frequency of a power system remains constant if sum of all the loads plus losses equals total generation in the system. However, the frequency starts to decrease if total generation is less than the sum of loads and tosses. On the other hand, the system frequency increases if total generation exceeds the sum of loads and losses. Electric power systems sustain transient frequency swings whenever the balance between generation and load does not no longer hold. To cope with this Constraints, it requires an accurate and high speedy frequency deviation estimation technique and suitable adjustment to obtain the power system energy balance. The fundamental frequency component of 3-phase signal is first extracted by using an algorithm based on FIR(finite duration impulse response) filter, a phase angle of a voltage. The rate change of the phase angle is used for estimation and speed in its process. Also, to confirm the validity of the proposed algorithm, the simulation results obtained by using EMTP(electro magnetic transients program) are shown.
Tunyasrirut, S.;Ngamwiwit, J.;Furuya, T.;Yamamoto, Y.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2000.10a
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pp.480-480
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2000
In this paper, we proposed a fuzzy-neuro controller to control the speed of wound rotor induction motor with slip energy recovery. The speed is limited at some range of sub-synchronous speed of the rotating magnetic field. Control speed by adjusting resistance value in the rotor circuit that occurs the efficiency of power are reduced, because of the slip energy is lost when it passes through the rotor resistance. The control system is designed to maintain efficiency of motor. Recently, the emergence of artificial neural networks has made it conductive to integrate fuzzy controllers and neural models for the development of fuzzy control systems, Fuzzy-neuro controller has been designed by integrating two neural network models with a basic fuzzy logic controller. Using the back propagation algorithm, the first neural network is trained as a plant emulator and the second neural network is used as a compensator for the basic fuzzy controller to improve its performance on-line. The function of the neural network plant emulator is to provide the correct error signal at the output of the neural fuzzy compensator without the need for any mathematical modeling of the plant. The difficulty of fine-tuning the scale factors and formulating the correct control rules in a basic fuzzy controller may be reduced using the proposed scheme. The scheme is applied to the control speed of a wound rotor induction motor process. The control system is designed to maintain efficiency of motor and compensate power factor of system. That is: the proposed controller gives the controlled system by keeping the speed constant and the good transient response without overshoot can be obtained.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.35D
no.11
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pp.38-45
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1998
A new set of MQW LD rate equations is proposed that include the interwell carrier transport effect assuming it is dominated by holes. Solving the rate equations, the DC transient response of MQW was obtained and it was shown that uneven carrier concentrations exist due to the interwell carrier transport effect. In addition, it was found that the large number of quantum wells can limit the LD modulation speed and InGaAlAs barriers with smaller valence band offsets can have larger modulation speeds. It is expected that the proposed rate equations can find useful applications in designing the optimal MQW LD structures for high speed applications.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.2
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pp.101-105
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2006
Disk radial runout creates a periodic relative motion between the laser beam spot and tracks formed on an optical disk. While only focus control is activated, the periodic relative motion yields sinusoid-like waves in the tracking error signal, where one cycle of the sinusoid-like waves corresponds to one track. The frequency of the sinusoid-like waves varies depending on the disk rotational speed and the amount of the disk radial runout. If the frequency of the tracking error signal in the off-track state is too high due to large radial runout of the disk, it is not a simple matter to begin track-following control stably. It might take a long time to reach a steady state or tracking control might fail to reach a stable steady state in the worst case. This article proposes a simple method for reducing the relative motion caused by the disk radial runout in the off-track state. The relative motion in the off-track state is effectively reduced by a drive input obtained through measurements of the tracking error signal and simple calculations based on the measurements, which helps reduce the transient response time of the track-following control. The validity of the proposed method is verified through an experiment using an optical disk drive.
Lee Jung-Chul;Lee Hong-Gyun;Lee Young-Sil;Nam Su-Myeong;Park Gi-Tae;Chung Dong-Hwa
Proceedings of the KIEE Conference
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summer
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pp.1248-1250
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2004
This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network controller(NFC) for speed control of surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive. The design of this algorithm based on NFC 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 NFC is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
In this paper, a magnetic analysis of SRM(Switched Reluctance Motor) using 3d finite element method considering end-coil effect is presented. SRM models with different stator pole shapes are taken into consideration for the analysis of magnetic characteristics. It is observed that a stator pole shape model having a pole shoe depth is the most suitable one for railway traction application because it gives an improved inductance and torque characteristic. For a speed control of SRM, the PI and sliding mode controllers are applied to designed SRM with magnetic characteristic data obtained from the magnetic analysis. The simulations are carried out using Matlab-Simulink and the control performance is analyzed. By employing the sliding mode controller, the transient response as well as the steady-state error are much improved under a load variation of railway resistance under operation.
The aircraft nose landing gear (NLG) can suffer of an unstable vibration called shimmy that is responsible of discomfort and of fatigue stress on the gear strut components. An adaptive controller is proposed in this paper to cope with the aforementioned problem. It is based on a method called Modified Simple Adaptive control (MSAC) which is able of governing the NLG motion by using a feedback signal that relies on just one output of the plant. The MSAC only asks for the passivity of the controlled plant. With this aim, a parallel feedforward compensator is employed in this work to let the system satisfies the almost strictly passivity (ASP) requirements. The nonlinear equations that govern the aircraft NLG shimmy vibration behavior are used to analyzed the controlled system transient response undergoing an initial disturbance and taking into account different taxiing speed values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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