This paper presents a novel close-loop control scheme based on small signal modeling and weighted composite voltage feedback for a three-phase input and single-phase output Matrix Converter (3-1MC). A small non-polar capacitor is employed as the decoupling unit. The composite voltage weighted by the load voltage and the decoupling unit voltage is used as the feedback value for the voltage controller. Together with the current loop, the dual-loop control is implemented in the 3-1MC. In this paper, the weighted composite voltage expression is derived based on the sinusoidal pulse-width modulation (SPWM) strategy. The switch functions of the 3-1MC are deduced, and the average signal model and small signal model are built. Furthermore, the stability and dynamic performance of the 3-1MC are studied, and simulation and experiment studies are executed. The results show that the control method is effective and feasible. They also show that the design is reasonable and that the operating performance of the 3-1MC is good.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.189-194
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1994
Adaptive control systems based upon the command generator tracker(CGT) approach have attracted considerable interest because of the simple structure of its adaptive controller. Some attempts to such improve the adaptive control algorithm, for the sake of the application to broader class of plants, are made. Recently, Su and Sobel(1992) proposed that those schemes can be treated by an unified theory using a metasystem representation with some types of supplementary dynamics. However, in their method, it is difficult to find the dynamic compensator, which is proper and output feedback stabilizable, for the uncertain plant. This paper proposes a new design method of such supplementary dynamics and some parameters of adaptive control system for linear time invariant SISO plants. The method gives a concrete and systematic design method using only a few priori knowledge of the plant.
A closed-loop system modeling of an active/semiactive suspension system has been accomplished through an artificial neural network. A 7DOF full model as a system's equation of motion has been derived and an output feedback linear quadratic regulator has been designed for control purpose. A training set of a sample data has been obtained through a computer simulation. A 7DOF full model with LQR controller simulated under several road conditions such as sinusoidal bumps and rectangular bumps. A general multilayer perceptron neural network is used for dynamic modeling and target outputs are fedback to the a layer. A backpropagation method is used as a training algorithm. Model validation of new dataset have been shown through computer simulations.
본 논문에서는 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 제어기를 설계하기 위해서 출력제환 선형화 방법을 통하여 비선형 시스템을 선형시스템으로 변환하고 슬라이딩 모드 제어기법을 사용하여 파라미터들을 갱신하고 이를 통하여 제어입력을 갱신하는 강인성제어기를 제안하고자 한다. 비선형시스템은 최소 위상시스템이고, 시스템의 상대차수는 r<n 이며, 제로 다이나믹스는 안정하다고 가정한다. 제안된 제어기에 대해서 대역적 점근적 안정도가 보장됨을 보였으며, 제안된 제어기에 대해서 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.
This paper is concerned with the active vibration control of rectangular plate equipped with MFC actuators. To this end, the dynamic model of the rectangular plate bonded with MFC sensors and actuators was derived by means of the Rayleigh-Ritz method. The MFC actuator and sensor were modeled based on the pin-force assumption. The theoretical model was then validated experimentally. The multiinput and multi-output (MIMO) Positive Position Feedback (PPF) controller was designed based on the natural mode shapes and implemented using dSpace system and Simulink. The proposed control algorithm was applied to the cantilever plate having two MFC wafers having both sensor and actuator. Numerical and experimental investigations were carried out. Both theoretical and experimental result shows that the proposed control algorithm can effectively suppress vibrations of cantilever plate.
Kim, Hee Jin;Kim, Dong-ho;Jung, Kum-jun;Han, Sung-Hyun
한국산업융합학회 논문집
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제23권6_1호
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pp.889-896
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2020
We describe a new approach to the analyze the control performance of robotic manipulator based on the monitoring system. The structure of monitoring simulator is consist of seven modes such as control state mode, coordinate mode, input/output mode, program mode, parameters mode, and track mode. The applied control algorithme consists of an time varying feed-forward and feedback controller. The proposed scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for real-time implimemtation. Moreover, this scheme does not require any accurate dynamic modeling and values of parameters. Performance of the proposed monitoring system is illustrated by simulation and experiment for robot manipulator with six degrees of freedom.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.993-996
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1993
This paper addresses the structure and its associated learning algorithms of a feedforward multi-layered connectionist network, which has distributed learning abilities, for realizing the basic elements and functions of a traditional fuzzy logic controller. The proposed neural-network-based fuzzy logic control system (NN-FLCS) can be contrasted with the traditional fuzzy logic control system in their network structure and learning ability. An on-line supervised structure/parameter learning algorithm dynamic learning algorithm can find proper fuzzy logic rules, membership functions, and the size of output fuzzy partitions simultaneously. Next, a Reinforcement Neural-Network-Based Fuzzy Logic Control System (RNN-FLCS) is proposed which consists of two closely integrated Neural-Network-Based Fuzzy Logic Controllers (NN-FLCS) for solving various reinforcement learning problems in fuzzy logic systems. One NN-FLC functions as a fuzzy predictor and the other as a fuzzy controller. As ociated with the proposed RNN-FLCS is the reinforcement structure/parameter learning algorithm which dynamically determines the proper network size, connections, and parameters of the RNN-FLCS through an external reinforcement signal. Furthermore, learning can proceed even in the period without any external reinforcement feedback.
A frictionless positioning device using cone-shaped active magnetic bearings(AMBs) is developed, which is driven by a brushless DC motor equipped with resolver. The cone-shaped AMB feature that the structure is simple and yet the five d.o.f. rotor motion is controlled by four magnet pairs. A linearized dynamic model, which accounts for the relationship between input voltage and output current in the cone-shaped magnet, is developed and the azimuth motion of the frictionless positioning device is modeled as the second order system. The feedback controller is designed by using linear quadratic regulator with integral action optimal control law so that the cone-shaped AMB system is stabilized and the frictionless positioning device gets the zero steady state. It is observed that the linearized dynamic model is adequate and the frictionless positioning device can achieve the tracking accuracy within the sensor resolution.
공정 실험을 통하여 공정 동특성 모델을 얻는 과정은 제어시스템 설계에 있어 시간과 비용이 드는 매우 중요한 과정이다. 이를 위한 계단응답은 공정의 동특성을 이해하고 동특성 모델을 얻는 데 사용되는 오래된 하나의 정형화된 공정응답이다. 계단응답에 근거한 방법에서는 공정입력에 계단 변화를 주었을 때 나타나는 공정출력을 측정하여야 하는데, open-loop 상태로 장시간 운전해야 하는 것이 단점으로 지적된다. 이 단점을 완화하기 위하여 시간최적제어 기법을 이용하는 계단응답을 얻는 시간을 최소화 하는 방법이 제안되어 있다. 이 최적화에는 반복 계산이 필요한데, 여기서는 반복 계산이 필요 없는 방법을 제안한다. 계단응답을 위한 시간이 획기적으로 줄어드는 것을 보여주는 모사 결과들을 얻었으며, 이 방법을 제어기 자동튜닝에 응용하여 이 자동튜닝에 널리 채택되고 있는 relay feedback 자동튜닝과 비교한 모사 결과들을 제시하였다.
Differential power processing (DPP) systems are among the most effective architectures for photovoltaic (PV) power systems because they are highly efficient as a result of their distributed local maximum power point tracking ability, which allows the fractional processing of the total generated power. However, DPP systems require a high-efficiency, high step-up/down bidirectional converter with broad operating ranges and galvanic isolation. This study proposes a single, magnetic, high-efficiency, high step-up/down bidirectional DC-DC converter. The proposed converter is composed of a bidirectional flyback and a bidirectional isolated switched-capacitor cell, which are competitively cheap. The output terminals of the flyback converter and switched-capacitor cell are connected in series to obtain the voltage step-up. In the reverse power flow, the converter reciprocally operates with high efficiency across a broad operating range because it uses hard switching instead of soft switching. The proposed topology achieves a genuine on-off interleaved energy transfer at the transformer core and windings, thus providing an excellent utilization ratio. The dynamic characteristics of the converter are analyzed for the controller design. Finally, a 240 W hardware prototype is constructed to demonstrate the operation of the bidirectional converter under a current feedback control loop. To improve the efficiency of a PV system, the maximum power point tracking method is applied to the proposed converter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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