• Journal of Power Electronics
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• 제19권6호
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• pp.1505-1514
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• 2019

The permanent magnet synchronous motor (PMSM) is widely used in various fields and the proportional-integral (PI) controller is popular in PMSM control systems. However, the motor parameters are usually unknown, which can lead to a complicated PI controller design and poor performance. In order to design a PI controller with good performance when the motor parameters are unknown, a control algorithm based on stability margin is proposed in this paper. First of all, based on the mathematical model of the PMSM and the least squares (LS) method, motor parameters are estimated offline. Then based on the estimation values of the motor parameters, natural angular frequency and phase margin, a PI controller is designed. Performance indices including the natural angular frequency and the phase margin are used directly to design the PI controller in this paper. Scalar functions of the d-loop and the q-loop are selected. It can be seen that the designed controller parameters satisfy Lyapunov large scale asymptotic stability theory if the natural angular frequencies of the d-loop and the q-loop are large than 0. Experimental results show that the parameter estimation method has good accuracy and the designed PI controller proposed in this paper has good static and dynamic performances.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권1호
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• pp.92-101
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• 2010

본 연구에서는 회전체를 지지하는 자기 베어링에 관하여, 2장에서는 적분형 서보계를 이용하여 횡축형 자기베어링 시스템(Horizontal-shaft Magnetic Bearing System: HMBS)에 대한 불확실성을 고려하면서 과도상태 응답개선에 대한 이론적인 고찰과 제어기설계 수식을 유도한다. 그리고 HMBS에 대해 물리 퍼래미터 변동에 대한 강인성과 외란의 영향을 저감하고 기준위치 변경에 따른 추종성을 갖도록 상태 피드백 제어기를 LMI 기법을 이용하여 설계한다. 3장에서는 설계한 제어칙을 가지고 시스템 불확실성의 변동에 대해 시간영역의 설계사양을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우에 대하여 시뮬레이션을 행하고 실제 적용 가능성을 검토한다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.91-96
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• 2001

This paper presents a neural net based nonlinear adaptive controller for an autonomous underwater vehicle (AUV). AUV's dynamics are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operational conditions, so it is necessary for the high performance control system of an AUV to have the capacities of learning and adapting to the change of the AUV's dynamics. In this paper a linearly parameterized neural network is used to approximate the uncertainties of the AUV's dynamics, and a sliding mode control is introduced to attenuate the effects of the neural network's reconstruction errors and the disturbances of AUV's dynamics. The presented controller is consist of three parallel schemes; linear feedback control, sliding mode control and neural network. Lyapunov theory is used to guarantee the asymptotic convergence of trajectory tracking errors and the neural network's weights errors. Numerical simulations for motion control of an AUV are performed to illustrate to effectiveness of the proposed techniques.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제14권2호
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• pp.172-182
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• 2013

This paper focuses on the modeling and intelligent control of the new Eight-Rotor MAV, which is used to solve the problem of the low coefficient proportion between lift and gravity for the Quadrotor MAV. The Eight-Rotor MAV is a nonlinear plant, so that it is difficult to obtain stable control, due to uncertainties. The purpose of this paper is to propose a robust, stable attitude control strategy for the Eight-Rotor MAV, to accommodate system uncertainties, variations, and external disturbances. First, an interval type-II fuzzy neural network is employed to approximate the nonlinearity function and uncertainty functions in the dynamic model of the Eight-Rotor MAV. Then, the parameters of the interval type-II fuzzy neural network and gain of sliding mode control can be tuned on-line by adaptive laws based on the Lyapunov synthesis approach, and the Lyapunov stability theorem has been used to testify the asymptotic stability of the closed-loop system. The validity of the proposed control method has been verified in the Eight-Rotor MAV through real-time experiments. The experimental results show that the performance of the interval type-II fuzzy neural network based adaptive sliding mode controller could guarantee the Eight-Rotor MAV control system good performances under uncertainties, variations, and external disturbances. This controller is significantly improved, compared with the conventional adaptive sliding mode controller, and the type-I fuzzy neural network based sliding mode controller.

• 응용통계연구
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• 제11권1호
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• pp.163-175
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• 1998

위험률 변화점모형에서 특별한 함수형이나 분포함수에 대한 가정을 하지 않는 일반적인 모형을 고려하였다. 이러한 모형은 지금까지 주로 다루어 왔던 상수항 위험률의 변화점모형뿐만 아니라 여러 유형의 변화점모형을 내포한다. 중도절단된 자료하에서 위험률 변화점에 관한 모수적 모형을 가정하지 않고 변화점 이전과 이후의 넬슨(Nelson) 누적위험함수 추정량의 기울기 차를 이용하여 추정량을 제안하고, 그의 점근적 성질을 규명한다. 붓스트랩 추정량의 일치성과 점근분포를 유도하고, 몇가지 분포함수의 경우에 몬테칼로 모의실험을 통해 제안된 방법의 경험적 성질을 살펴보았다. 또한, 심장병 이석환자의 생존시간 자료를 통해 변화점을 추정하고 추정량의 붓스트랩 분포를 구하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.73-81
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• 2007

서보 모터의 순시 토크 제어 능력의 개선을 위해 PMSM 서보 모터의 적응형 전류 제어기 설계 방법을 제안한다. 동기좌표 전류 제어기에서 비결합 제어 입력을 이용하여 새로운 제어 입력 항을 얻을 수 있으며 이를 통해 제어기의 원하는 대역폭을 선정할 수 있지만 모터의 파라미터 변화, 데드타임에 의한 인버터의 왜곡 등의 외란에 의해 제어 성능이 저하된다. 이러한 단점을 개선하기 위해 PMSM 서보 모터의 적응형 전류 제어기의 설계 방법을 제안하며 설계 방법이 초안정(hyperstability) 이론에 의해 구해진다. 제안된 제어 방식의 점근안정성을 이론적으로 증명하고 DSP TMS320C31을 이용한 시뮬레이션과 실험을 통해 입증한다.

• 한국해양공학회지
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• 제17권6호
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• pp.38-46
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• 2003

Aim of this article is to propose Micro-Genetic Simulated Annealing (${\mu}GSA$) as a hybrid metaheuristics approach to find the global optimum of nonlinear optimisation problems. This approach combines the features of modern metaheuristics such as micro-genetic algorithm (${\mu}GAs$) and simulated annealing (SA) with the general robustness of parallel exploration and asymptotic convergence, respectively. Therefore, ${\mu}GSA$ approach can help in avoiding the premature convergence and can search for better global solution, because of its wide spread applicability, global perspective and inherent parallelism. For the superior performance of the ${\mu}GSA$, the five well-know benchmark test functions that were tested and compared with the two global optimisation approaches: scatter search (SS) and hybrid scatter genetic tabu (HSGT) approach. A practical application to structural sandwich panel is also examined by optimism the weight function. From the simulation results, it has been concluded that the proposed ${\mu}GSA$ approach is an effective optimisation tool for soloing continuous nonlinear global optimisation problems in suitable computational time frame.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.69-75
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• 2000

이 논문에서는, 약의존성을 보이는 덧셈 잡음에서 이산 시간 확률 신호를 검파하는 문제를 생각한다 약의존성 잡음 모형에서 상관이 있는 확률 신호를 검파하는 국소 최적 검파기의 검정 통계량을 얻는다 이렇게 얻은 국소 최적 검파기의 성능 특성을 분석하고, 접근 상대 효율을 써서 제곱 검차기와 성능을 견주어 본다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.76-82
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• 2000

이 논문에서는 먼저 약의존성을 나타내는 덧셈꼴 잡음환경을 잘 나타낼 수 있는 모형을 생각하였다 그 다음에 이 모형에서 순위 통계량을 바탕으로 하여 알려진 신호와 확률 신호의 비모수 검파를 생각하였다 약의존성 잡음모형에서 알려진 신호와 확률신호를 검파하는 국소최적순위검파기의 검정통계량을 얻었으며, 점근상대효율을 써서 이들 검파기의 성능을 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.517-523
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• 2002

이 논문에서는 국소 최적 순위 검파기의 점수 함수의 합과 가중합의 완전한 골을 유도하였다. 순위통계량과 부호통계량에 바탕을 둔 검파기의 점근 성능 특성은 점수 함수의 합과 가 중합으로부터 얻어지기 때문에, 합과 가중합은 매우 중요하나, 이들을 구하기 위해서는 상당한 수학적 조작이 필요하다. 이 논문에서 다루어진 점수 함수는 순위통계량에 바탕을 둔 것들 뿐 아니라 절대값 순위통계량과 부호통계량에 바탕을 둔 것들을 포함한다. 따라서, 이 논문의 결과를 써서 여러 가지 잡음 모형에서 쓸모 있는 검 파기들의 점근 성능을 쉽게 구할 수 있다.