본 논문에서는 시간지연이 존재하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있으며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 시스템에 적응하는 신경회로망을 이용한 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. 신경회로망은 제어기 파라미터를 추정하며 제어 출력은 추정된 제어기 파라미터로부터 얻어진다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 그리고 신경회로망을 이용한 직접 적응 제어기와 비교하였다.
The use of internal-model-based linear controller, such as resonant controller, is a well-established technique for the current control of grid-connected systems. Attractive properties for resonant controllers include their two-sequence tracking ability, the simple control structure, and the reduced computational burden. However, in the case of continuous-designed resonant controller, the transient performance is inevitably degraded at a low switching frequency. Moreover, available design methods for resonant controller is not able to realize the direct design of transient performances, and the anticipated transient performance is mainly achieved through trial and error. To address these problems, the zero-order-hold (ZOH) characteristic and inherent time delay in digital control systems are considered comprehensively in the design, and a corresponding hold-equivalent discrete model of the grid-connected converter is then established. The relationship between the placement of closed-loop poles and the corresponding transient performance is comprehensively investigated to realize the direct mapping relationship between the control gain and the transient response time. For the benefit of automatic tuning and real-time adaption, analytical expressions for controller gains are derived in detail using the required transient response time and system parameters. Simulation and experimental results demonstrate the validity of the proposed method.
MPPT가 미적용된 기존 태양광 가로등은 최대 30%의 출력저하를 유발한다고 보고되고 있다. 본 논문에서는 이러한 출력 저하로부터 태양광발전시스템의 효율을 향상시키기 위해 다이렉트 듀티비 제어 알고리즘을 적용한 250W 태양광가로등을 위한 충전제어기를 제안하였으며, PWM 제어기와 전력 토폴로지를 다루고, MPPT 알고리즘을 분석하였다. 전력변환부는 푸쉬풀 강압 컨버터로 구성하고, PWM 제어기는 8비트 MCU를 기반으로 해서 제조 원가를 낮추도록 하였다. 다이렉트 듀티비 제어 알고리즘을 적용한 PWM 제어기는 태양광모듈의 최대전력점을 지속적으로 추적하여 출력 전력을 증가시킨다. 실험 결과, 241W 태양광시뮬레이터 환경에서 97.1~97.4%의 MPPT 효율을 나타내었으며, 실제 응용제품에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
An induction motor operated with a conventional direct self controller(DSC) shows a sluggish response during startup and under changes of torque command. Fuzzy logic controller(FLC) is used in conjunction with DSC to minimize these problems. A FLC chooses the switching states based on a set of fuzzy variables. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as fuzzy state variables. Fuzzy rules are determinated by observing the vector diagram of flux and currents. This paper proposes hybrid FLC for direct torque control(DTC) of induction motor drives. This controller is controlled speed using hybrid FLC. The performance of the proposed induction motor drive with hybrid FLC is verified by analysis results at various operation conditions.
This paper presents a torque ripple reduction method of direct torque control (DTC) using fuzzy controller with optimal selection strategy of voltage vectors in a five-phase induction motor. The conventional DTC method has some drawbacks. First, switching frequency changes according to the hysteresis bands and motor's speed. Second, the torque ripple is rapidly increased in long control period. In order to solve these problems, some/most papers have proposed torque ripple reduction methods by using the optimal duty ratio of the non-zero voltage vector. However, these methods are complicated in accordance with the parameter. If this drawback is eliminated, the torque ripple can be reduced compared with conventional method. In addition, the DTC can be simply controlled without the use of the parameter. Therefore, the proposed algorithm is changing the voltage vector insertion time by using the designed fuzzy controller. Also, the optimized voltage vector selection method is used in accordance with the torque error. Simulation and experimental results show effectiveness of the proposed control algorithm.
Recently PMSM(Permanent magnet synchronous motor) are used for the various direct drive applications such as index table, telescope system and so on. Because the position/speed control performance of direct drive PMSM is directly affected by the torque ripple, there are lots of studies to reduce the cogging torque in the motor design stage. In order to verify the motor design, the reliable cogging torque measurement system is essentially required. The measured motor must be rotated in the constant speed under 1deg/sec so that the cogging torque profile is measured correctly. In this study, the cogging torque measurement system which uses the direct drive PMSM and the speed controller to rotate the measured motor in 0.1rpm(0.6deg/sec) has been developed. Simulink/xPC target was used for the controller and data acquisition system. Based on PI controller, DOB and AFC have been applied to eliminate the low frequency disturbances and the periodic speed ripple. The experimental results show the good performance of the speed regulation for the reference speed 0.1rpm and the reliable profile of the measured cogging torque by the developed speed controller.
We propose a direct adaptive controller for a class of nonlinearly parametrized systems. A normalized output error is added to the previous control law to construct the proposed adaptive controller. The transient performance of the resulting closed-loop system can be guaranteed by suitably choosing a novel kind of Lyapunov function while the tracking performance of the adaptive control system is improved using the proposed algorithm. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm is illustrated with computer simulation.
This paper presents new results on designing a robust adaptive direct controller for a class of non-linear first order systems. The designing method based on the use of dead zone in the parameters' update law. It is shown that the size of the dead zone does not depend on the upper bounds of the disturbances. That means that even if the bounds are large, the tracking error will always converge to a set of the dead zone size. However, in the ideal case, when the exogenous signal functions and the function represents un-modeled dynamics of the systems equal to zero, the proposed controller does nt mean the convergence to zero of the tracking error. Computer simulation results show the effectiveness of the controller in dealing with the stated problems.
This paper presents vehicle stability control algorithm based on 3-DOF vehicle model. The brake control inputs have been directly derived from the sliding control law based on a three degree of freedom plane vehicle model with differential braking. The simulation has performed using a full nonlinear 3-dimensional vehicle model and the performance of the controller has been compared to that of a direct yaw moment controller. Simulation results show that the proposed controller can provide a vehicle with better performance than conventional controller with respect to brake actuation without compromising stability at critical driving conditions.
A direct model reference adaptive control (DMRAC) is applied to the speed control of brushless do(BLDC) motor. The main objective is to achieve precise speed control in the face of varying motor parameters and load. The control is described as an outer loop speed control and an inner current loop control which has raster dynamics than the speed loop. The adaptive control is applied to the outer speed control loop. DMRAC is compared to an indirect adaptive controller(IMRAC) and a PI controller. Simulation results show that the two adaptive controllers give similar respose and are superior to the PI controller. However, the DMRAC algorithm is simpler to implement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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