In general, the LLC resonant topology consists of three stages as; square wave generator, resonant network, and rectifier network. LLC resonant converter has the time slowly varying parameters. However, the power LEDs as the load of LLC converter can be regarded as fast time varying parameters. In this paper, the mathematical model of half-bridge resonant converter including with the power LEDs is introduced for the current controller design model. Using this controller design model, the parameter adaptive output feedback controller will be designed to control the power LEDs current. In order to show the validities of the proposed model, the parameter adaptive output feedback controller, the experimental investigation will be presented.
고정도 전류-모드 신호 처리와 집적 회로 설계를 위한 새로운 전류 미러를 제안하였다. 제안한 전류 미러는 입력 임피던스를 줄이기 위해 적응성 귀환 기법을 사용하였고, 출력 임피던스를 높이기 위해 조절된 캐스코드 전류 미러의 출력단을 이용하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 전류 미러는 Vcc=5V의 공급기 전압에서 0.9Ω의 입력 임피던스, 415 MΩ의 출력 임피던스, 그리고 0.96의 전류 이득을 가진다. 소비 전력은 1.5㎽이다. 제안한 전류 미러의 응용성을 확인하기 위해 이를 이용한 전압-전류 변환기를 설계하였다. 시뮬레이션 결과, 이 변환기는 이론식과 일치된 결과를 얻었고 월슨 전류 미러를 이용한 전압 전류 변환기보다 3배 이상의 우수한 변환 특성을 가졌다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권3호
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pp.326-333
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2015
This paper reports an adaptive positive feedback bias control technique for operational transconductance amplifiers to adjust the bias current based on the output current monitored by a current replica circuit. This technique enables operational transconductance amplifiers to quickly adapt their power consumption to various analog workloads when they are configured with negative feedback. To prove the concept, a test voltage follower is fabricated in $0.5-{\mu}m$ CMOS technology. Measurement result shows that the power consumption of the test voltage follower is approximately linearly proportional to the load capacitance, the signal frequency, and the signal amplitude for sinusoidal inputs as well as square pulses.
This paper presents an adaptive cutting force controller for milling process, which can be attached to most commercial CNC machining centers in a practical way. The cutting forces of X,Y and Z axes measured indirectly from the use of currents drawn by AC feed-drive servo motors. A typical model for the feed-drive control system of a horizontal machining center is developed to analyze cutting force measurement from the drive motor. The pulsating milling forces can be measured indirectly within the bandwidth of the current feedback control loop of the feed-drive system. It is shown that indirectly measured cutting force signals can be used in the adaptive controller for cutting force regulation. The robust controller structure is adopted in the whole adaptive control scheme. The conditions under which the whole scheme is globally convergent and stable are presented. The suggested control scheme has been implemented into a commercial machining center, and a series of cutting experiments on end milling and face milling processes are performed. The adaptive controller reveals reliable cutting force regulating capability under various cutting conditions.
디지털 전치 왜곡기법은 비선형 전력증폭기의 역함수에 해당하는 디지털 전치왜곡 특성을 찾아 송신신호를 미리 왜곡 시켜줌으로써 비선형 전력증폭기를 선형화시키는 기술이다. 일반적으로 전력증폭기는 시간과 전력 그리고 온도에 따라 비선형 특성이 변하기 때문에 디지털 전치왜곡기법에서는 송신신호와 되먹임 신호를 주기적으로 메모리(RAM)에 저장하여 전력증폭기 특성 함수의 역함수인 전치 왜곡 계수를 찾게 된다. 하지만 적응형 알고리즘이 원하는 전치왜곡 계수에 수렴하기 위해서는 긴 샘플이 요구되는데 이는 많은 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 전치왜곡 엔진부에서 짧은 길이의 메모리를 사용하지만 이 메모리의 샘플을 재활용하여 반복 연산 수행을 통해 긴 용량의 메모리를 이용하여 구현하였을 경우와 유사한 성능을 얻는 방법을 제안하며 이를 컴퓨터 모의실험을 통해 성능 비교 분석한다.
Recently, many active queue management (AQM) algorithms have been proposed to address the performance degradation. of end-to-end congestion control under tail-drop (TD) queue management at Internet routers. However, these AQM algorithms show performance improvement only for limited network environments, and are insensitive to dynamically changing network situations. In this paper, we propose an adaptive queue management algorithm, called PID-controller, that uses proportional-integral-derivative (PID) feedback control to remedy these weak-Dalles of existing AQM proposals. The PID-controller is able to detect and control congestion adaptively and proactively to dynamically changing network environments using incipient as well as current congestion indications. A simulation study over a wide range of IP traffic conditions shows that PID-controller outperforms other AQM algorithms such as Random Early Detection (RED) [3] and Proportional-Integral (PI) controller [9] in terms of queue length dynamics, packet loss rates, and link utilization.
This paper proposes actuator fault detection and adaptive fault-tolerant control algorithms using performance index and human-like learning for longitudinal autonomous vehicles. Conventional longitudinal controller for autonomous driving consists of supervisory, upper level and lower level controllers. In this paper, feedback control law and PID control algorithm have been used for upper level and lower level controllers, respectively. For actuator fault-tolerant control, adaptive rule has been designed using the gradient descent method with estimated coefficients. In order to adjust the control parameter used for determination of adaptation gain, human-like learning algorithm has been designed based on perceptron learning method using control errors and control parameter. It is designed that the learning algorithm determines current control parameter by saving it in memory and updating based on the cost function-based gradient descent method. Based on the updated control parameter, the longitudinal acceleration has been computed adaptively using feedback law for actuator fault-tolerant control. The finite window-based performance index has been designed for detection and evaluation of actuator performance degradation using control error.
Adaptive has gained significant attention in Education Technology (EdTech), with personalized learning experiences becoming increasingly important. Next-generation chatbots, including models like ChatGPT, are emerging in the field of education. These advanced tools show great potential for delivering personalized and adaptive learning experiences. This paper reviews previous research on adaptive learning and the role of chatbots in education. Based on this, the paper explores current and future chatbot technologies to propose a framework for using ChatGPT or similar chatbots in adaptive learning. The framework includes personalized design, targeted resources and feedback, multi-turn dialogue models, reinforcement learning, and fine-tuning. The proposed framework also considers learning attributes such as age, gender, cognitive ability, prior knowledge, pacing, level of questions, interaction strategies, and learner control. However, the proposed framework has yet to be evaluated for its usability or effectiveness in practice, and the applicability of the framework may vary depending on the specific field of study. Through proposing this framework, we hope to encourage learners to more actively leverage current technologies, and likewise, inspire educators to integrate these technologies more proactively into their curricula. Future research should evaluate the proposed framework through actual implementation and explore how it can be adapted to different domains of study to provide a more comprehensive understanding of its potential applications in adaptive learning.
An adaptive feedback linearization technique of a PM synchronous motor with specified output dynamic performance is proposed. The adaptive parameter estimation is achieved by a model reference adaptive technique where the stator resistance and flux linkage can be estimated with the current dynamic model and the state observer. Using these estimated parameters, the linearizing control inputs are calculated and a nonlinear coupled model of a PM synchronous motor is input-output linearized. The resultant model has the load torque disturbance. To get ti perfect decoupled model, the load torque is estimated. The adaptation laws are derived by the hyperstability theory and positivity concept. The robustness of the proposed control scheme will be proven through the computer simulations.
Naheem, Khawar;Choi, Young-Sik;Mwasilu, Francis;Choi, Han Ho;Jung, Jin-Woo
Journal of Power Electronics
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제14권4호
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pp.704-711
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2014
This paper proposes a combined fuzzy adaptive sliding-mode voltage controller (FASVC) for a three-phase UPS inverter. The proposed FASVC encapsulates two control terms: a fuzzy adaptive compensation control term, which solves the problem of parameter uncertainties, and a sliding-mode feedback control term, which stabilizes the error dynamics of the system. To extract precise load current information, the proposed method uses a conventional load current observer instead of current sensors. In addition, the stability of the proposed control scheme is fully guaranteed by using the Lyapunov stability theory. It is shown that the proposed FASVC can attain excellent voltage regulation features such as a fast dynamic response, low total harmonic distortion (THD), and a small steady-state error under sudden load disturbances, nonlinear loads, and unbalanced loads in the existence of the parameter uncertainties. Finally, experimental results are obtained from a prototype 1 kVA three-phase UPS inverter system via a TMS320F28335 DSP. A comparison of these results with those obtained from a conventional sliding-mode controller (SMC) confirms the superior transient and steady-state performances of the proposed control technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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