To improve the power quality of distributed generation (DG) systems even in the presence of distorted grid condition, dual current control scheme of a grid-connected inverter is proposed. The proposed current control scheme is achieved by decomposing the inverter state equations into the fundamental and harmonic components. The derived models are employed to design dual current controllers. The conventional PI decoupling current controller is used in the fundamental model to control the main power flow in DG systems. At the same time, the predictive control is applied in the harmonic model to suppress undesired harmonic currents to zero quickly. To decompose the voltage inputs and state variables into the fundamental and harmonic components, the fourth order band pass filter (BPF) is designed in the discrete-time domain for a digital implementation. For experimental verification, 2kVA prototype of a grid-connected inverter has been constructed using digital signal processor (DSP) TMS320F28335. The effectiveness of the proposed strategy is demonstrated through comparative simulation and experimental results.
In this paper, we propose a systematic method for intelligent digital redesign of a fuzzy-model-based controller for continuous-time nonlinear system which may also contain system uncertainties. The continuous-time uncertain TS fuzzy model is first contructed to represent the uncertain nonlinear system. A parallel distributed compensation(PDC) technique is then used to design a fuzzy-model-based controller for both stabilization. The designed continuous-time controller is then converted to an equivalent discrete-time controller by using a globally intelligent digital redesign method. This new technique is designed by a global matching of state variables between analog control system and digital control system. This new design technique provides a systematic and effective framework for integration of the fuzzy-model-based control theory and the advanced digital redesign technique for nonlinear systems with uncertainties. Finally, Chaotic Lorenz system is used as an illustrative example to show the effectiveness and the feasibility of the developed design method.
First-order reliability method (FORM) is enhanced based on the search direction using relaxed conjugate reliability (RCR) approach for the embedded nanocomposite beam under buckling failure mode. The RCR method is formulated using discrete conjugate map with a limited scalar factor. A dynamical relaxed factor is proposed to control instability of proposed RCR, which is adjusted using sufficient descent condition. The characteristic of equivalent materials for nanocomposite beam are obtained by micro-electro-mechanical model. The probabilistic model of nanocomposite beam is simulated using the sinusoidal shear deformation theory (SSDT). The beam is subjected to external applied voltage in thickness direction and the surrounding elastic medium is modeled by Pasternak foundation. The governing equations are derived in terms of energy method and Hamilton's principal. Using exact solution, the implicit buckling limit state function of nanocomposite beam is proposed, which is involved various random variables including thickness of beam, length of beam, spring constant of foundation, shear constant of foundation, applied voltage, and volume fraction of ZnO nanoparticles in polymer. The robustness, accuracy and efficiency of proposed RCR method are evaluated for this engineering structural reliability problem. The results demonstrate that proposed RCR method is more accurate and robust than the excising reliability methods-based FORM. The volume fraction of ZnO nanoparticles and the applied voltage are the sensitive variables on the reliable levels of the nanocomposite beams.
저수지군을 최적으로 운영하려고 할때 일반적으로 동적계획법을 이용하는데 저수지 수의 증가와 변수의 이산화에 따라 계산 용량이 지수적으로 팽창하는 결점을 내포하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 저수지 시스템 변수가 LP(Laguerre Polynomial)로 표현된 새로운 모형 개발을 시도하였다. 새로운 계획모형은 QP(Quadratic Programming) 형태이다. 이 모형의 해는 확장 라그란지안 곱수 방법(Augmented Lagrangian Multiplier Method)의 비선형계획법에 의해서 QP해를 구하였다. 그 결과 저수 수준은 기존의 결과보다 높게 유지하려는 경향을 보였으며, 평가된 편익 값은 다른 방법들과 비슷한 값이었다.
This paper proposes a new application of Kalman filter to estimate speed sensorless DC motor. Kalman filter can estimate the system state variables accurately; even the system input is disturbed with noise. In the design, the mathematical model of DC motor in discrete state-space form will be created; the speed of DC motor which is considered as state variable and can be estimated by using Kalman filter. In the experiment; TMS320C31 floating point digital signal processor is used for hardware implementation, the input is disturbed with/and without white noise in the experiment. The experimental results show the speed of DC motor which is estimated by Kalman filter has good accuracy when compared with the results from tacho-meter.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제10권1호
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pp.112-121
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2009
This paper deals with supersonic air-breathing missile system. A supersonic air-breathing missile system has very complicated and incoherent thrust characteristics with respect to outer and inner environment during operation. For this reason, the missile system has many maneuver constraints and is allowed to operate within narrow flight envelope. In this paper, trajectory optimization of the missile is accomplished. The trajectory optimization problem is formulated as a discrete parameter optimization problem. For this formulation, Legendre Pseudo-Spectral method is introduced. This method is based on calculating the state and control variables on Legendre-Gauss-Lobatto (LGL) points. This approach helps to find approximated derivative and integration quantities simply. It is shown that, for this trajectory optimization, trend analysis is performed from thrust characteristics on various conditions so that the trajectory optimization is accomplished with fine initial guess with these results.
In this paper, a mixed-integer programming approach is presented for adjusting the voltage profiles in a power system. The advent of large-scaled system makes the reactive power and voltage problem-an attempt to achieve an overall improvement of system security, service quality and economy-more complex and seriously, Although the problem is originally a nonlinear optimization problem, it can be formulated as a mixed integer linear programming(MILP) problem without deteriorating of solution accuracy to a certain extent. The MILP code is developed by the branch and bound process search for the optimal solution. The variable for modeling transformer tap positions is handled as discrete one, and other variables continuous ones. Numerical data resulting from case study using a modified IEEE 30 bus system with outaged line show that the MILP can produce more reductions of magnitude in the operating cost. The convergence characteristics of the results are also presented and discussed.
The problem of applying the linear integral filter in analysis and parameter estimation of linear continuous systems is discussed. A discrete-time model, which is equivalent to that obtained using the bilinear z transformation, is derived and employed to predict system output. It is shown that the output error can be controlled through the sampling interval. In order to obtain unbiased estimates, an instrumental variable (IV) method is proposed, where the instrumental variables are constituted using adaptive filtering. Some problems on implementation of the recursive IV algorithm are discussed. Both theoretical analysis and simulation study are given to illustrate the proposed methods.
A mathematical model is developed to describe the relationship between the manipulated variables (e.g. jacket inlet temperature and feed flow rate) and the important qualities (e.g conversion and weight average molecular weight (Mw)) in a continuous polymerization reactor. The subspace-based identification method for Wiener model is used to retrieve from the discrete sample data the accurate information about both the structure and initial parameter estimates for iterative parameter optimization methods. The comparison of the output of the identified Wiener model with the outputs of a non-linear plant model shows a fairly satisfactory degree of accordance.
The initial token value required to the optimal performance of discrete event systems can be decided by Sum of Delay Time and Synchronic Time ratio, which are new synchronic variables in Timed Place Petri Nets. For the system consisting of two Live-and-Bounded circuits(LB-circuits) fused in common Transition-Transition-Path or common Place-Place-Path, we prove that the Synchronic Time Ratio is the initial token ratio between two LB-circuits to optimally perform system functions. These results are generalized and formulated as a theorem. The initial tokens of a specific place can imply shared resources. Using the theorem, we can decide the minimum number of the shared resources to obtain the optimal performance, and minimize the idling time of resources. As an example, an automated assembly system is modeled by Timed Place Petri Net, and the initial tokens to achieve the optimal system performance are identified. All the values are verified by simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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