There are many types of grid-connected inverter controllers; Synchronous Reference Frame (SRF)-based controller is the most popular methods. SRF-based controller is capable for reducing both of zero-steady state error and phase delay. However, SRF-based controller has a complex algorithm to apply in real application such as digital processor. Resonant controller is also reduced zero-steady state error, but its transfer function has a high order. In this paper, a simple proportional control is applied for grid connected inverter with LCL filter. LCL filter is a third order system. Applying a simple proportional controller is not increased the order of closed loop transfer function. By this technique, the single phase model is easily obtained. To reduce steady state error, proportional gain is set as high as possible, but it may produce instability. To compromise between a minimum steady state error and stability, the single phase model is evaluate through Root Locus and Bode diagram. PSIM simulation is used to verify the analysis.
This paper presents two fast least-squares lattice algorithms for adaptive nonlinear filters equipped with bilinear system models. The lattice filters perform a Gram-Schmidt orthogonalization of the input data and have very good numerical properties. Furthermore, the computational complexity of the algorithms is an order of magnitude snaller than previously algorithm is an order of magnitude smaller than previously available methods. The first of the two approaches is an equation error algorithm that uses the measured desired response signal directly to comprte the adaptive filter outputs. This method is conceptually very simple`however, it will result in biased system models in the presence of measurement noise. The second approach is an approximate least-squares output error solution. In this case, the past samples of the output of the adaptive system itself are used to produce the filter output at the current time. Results of several experiments that demonstrate and compare the properties of the adaptive bilinear filters are also presented in this paper. These results indicate that the output error algorithm is less sensitive to output measurement noise than the squation error method.
As rotor position is a reference of coordinate in vector control of PMSM, the information of exact rotor position is required. To measure the position of motors, hall-effect sensors, encoders, resolvers, etc. are used. Among these sensors, resolvers have good endurance in the variation of circumstance and can be used in a wide range of temperature, but resolvers are less exact than encoders. In addition, resolvers have a drawback that the output signal contains periodic error components. Thus, this paper proposes a compensation method for the unique position error in resolvers using Kalman filter to achieve high performance control of PMSM. The validity of the proposed scheme is demonstrated through simulation studies.
To make the autonomous mobile robot move in the unknown space, we have to know the information of current location of the robot. So far, the location information that was obtained using Encoder always includes Dead Reckoning Error, which is accumulated continuously and gets bigger as the distance of movement increases. In this paper, we analyse the effect of the size of the two wheels of the mobile robot and the wheel track of them among the factors of Dead Reckoning Error. And after this, we compensate this Dead Reckoning Error by Kalman filter using Gyro Sensors. To accomplish this, we develop the controller to analyse the error components of Gyro Sensor and to minimize the error values. We employ the numerical approach to analyse the error components by linearizing them because each error component is nonlinear. And we compare the improved result through simulation.
In this paper, the system model for the compensation of the low-cost personal navigation system is derived and the error compensation method using GPS is also proposed. WNS(Walking Navigation System) is a kind of personal navigation system using the number of a walk, stride and azimuth. Because the accuracy of these variables determines the navigation performance, computational methods have been investigated. The step is detected using the walking patterns, stride is determined by neural network and azimuth is calculated with gyro output. The neural network filters off unnecessary motions. However, the error compensation method is needed, because the error of navigation information increases with time. In this paper, the accumulated error due to the step detection error, stride error and gyro bias is compensated by the integrating with GPS. Loosely coupled Kalman filter is used for the integration of WNS and GPS. It is shown by simulation that the error is bounded even though GPS signal is blocked.
This paper deals with the continuous-discrete estimation problem using FIR filters and performs modeling error analyses of the FIR filters, compared to Kalman filter and the limited memory filters, via computer simulations. It is shown that, the less driving noise the system has, the better performance the FIR filter exhibits and that this characteristic appears rare distinctly in nonlinear system than in linear systems.
An X-band microwave photonic (MWP) filter using switch-based fiber-optic delay lines has been proposed and experimentally demonstrated. It is composed of two electro-optic modulators (EOMs) and $2{\times}2$ optical MEMS-switch-based fiber-optic delay lines. By changing time-delay difference and coefficients of each wavelength signal by using fiber-optic delay lines and an electro-optic modulator, respectively, a bandpass filter or a notch filter can be implemented. For an X-band MWP filter with four channel elements, fiber-optic delay lines with the unit time-delay of 50 ps have been experimentally realized and the frequency responses corresponding to the time-delays has been measured. The measured frequency response error at center frequency and the time-delay difference error were 180 MHz at 10 GHz and 3.2 ps, respectively, when the fiber-optic delay line has the time-delay difference of 50 ps.
We propose a filter design method to suppress the effect of gyroscope mixed random errors at INS system level. It is based on the result that mixed random errors can be represented by a single equivalent ARMA model. At first step, the time difference of equivalent ARMA process is performed, which consider the characteristic of indirect feedback Kalman filter used in INS filter. Next, a state space conversion of time differenced ARMA model is achieved. If the order of AR is greater than that of MA, the controllable or observable canonical form is used. Otherwise, we introduce the state equation of which the state variable is composed of the ARMA model output and several step ahead predicts of that. At final step, a complete form state equation is presented. The simulation results shows that the proposed method gives less transient error and better convergence compared to the conventional filter which assume the mixed random errors as white noise.
In this paper, a structure of precise positioning based on satellite navigation system is proposed. The proposed system is consisted with three parts, range domain filter, navigation filter and position domain filter. The range domain filter generates carrier phase-smoothed-Doppler and Doppler-smoothed-code measurements. And the navigation filter calculates position and velocity using double-differenced code/carrier phase/Doppler measurements. Finally, position domain filter smooth position error, and it means enhancement of positioning performance. The proposed positioning method is evaluated by trajectory analysis using precise map date. As a result, the position error occurred by multipath or cycle slip was reduced and the calculated trajectory was in true lane.
In this paper we analyze the performance bounds of the optimal FIR filter in continuous time systems with modeling uncertainty. The performance bounds are presented by the estimation error convariance and they are here expressed by the upper bounds of the difference of the estimation error covariance between the real and nominal values in case of the system with model uncertainties whose upper bounds are imperfrctly known a priori. The performance bounds of the optimal FIR filter are compared with those of the Kalman filter via a numerical example applied to the estimation of the motion of an aircraft carrier at sea, which shows the former has better performances than the latter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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