This paper presents the design of Fuzzy PI controller that is used at BESS(Battery Energy Storage System) charging and discharging process for islanded operation in microgrid. Most of the PI controllers have fixed PI gains, but real-time updated gains are applied to PI controller using Fuzzy logic in this paper. The performances of suggested Fuzzy PI controller are simulated by PSCAD/EMTDC. As a result, output characteristics of ESS applied real-time updated gains to PI controller are faster than those of using fixed gains.
벡터제어를 적용한 유도전동기 드라이브는 고성능 제어를 위하여 산업 적용분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 유도전동기의 모델은 비선형이고 복잡하기 때문에 포화, 온도변화, 외란 및 파라미터 변동등에 의해 성능 및 신뢰성이 저하된다. 이러한 가변속 드라이브를 제어하기 위하여 종래의 PI와 같은 제어기들이 일반적으로 사용되어졌다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 상태에서도 광범위한 동작영역에서 양호한 성능을 나타내는데 한계를 가지고 있다. 본 논문은 퍼지제어, 신경회로망, 적응 퍼지제어로 구성된 FNN(Fuzzy-Neural Network)-PI 제어기 기반 자기동조 PI 제어기와 ANN을 이용한 속도추정을 제시한다. FNN-PI, AFC, ANN 제어기를 이용한 제어 알고리즘은 유도전동기 드라이브 시스템에 적용하여 그 결과를 분석하고 제어기의 효용성을 입증한다.
Commencing with incandescent light bulbs, every load today creates harmonics. Unfortunately, these loads vary with respect to their amount of harmonic content and their response to problems caused by harmonics. The prevalent difficulties with harmonics are voltage and current waveform distortions. In addition, Electronic equipment like computers, battery chargers, electronic ballasts, variable frequency drives, and switching mode power supplies generate perilous amounts of harmonics. Issues related to harmonics are of a greater concern to engineers and building designers because they do more than just distort voltage waveforms, they can overheat the building wiring, cause nuisance tripping, overheat transformer units, and cause random end-user equipment failures. Thus power quality is becoming more and more serious with each passing day. As a result, active power filters (APFs) have gained a lot of attention due to their excellent harmonic compensation. However, the performance of the active filters seems to have contradictions with different control techniques. The main objective of this paper is to analyze shunt active filters with fuzzy and pi controllers. To carry out this analysis, active and reactive current methods ($i_d-i_q$) are considered. Extensive simulations were carried out. The simulations were performed under balance, unbalanced and non sinusoidal conditions. The results validate the dynamic behavior of fuzzy logic controllers over PI controllers.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.438-447
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2006
Fuzzy controller's design depends mainly on the rule base and membership functions over the controller's input and output ranges. This paper presents two different approaches to deal with these design issues. A simple and efficient approach; namely, Fuzzy Subtractive Clustering is used to identify the rule base needed to realize Fuzzy PI and PD type controllers. This technique provides a mechanism to obtain the reduced rule set covering the whole input/output space as well as membership functions for each input variable. But it is found that some membership functions projected from different clusters have high degree of similarity. The number of membership functions of each input variable is then reduced using a similarity measure. In this paper, the fuzzy subtractive clustering approach is shown to reduce 49 rules to 8 rules and number of membership functions to 4 and 6 for input variables (error and change in error) maintaining almost the same level of performance. Simulation on a wide range of linear and nonlinear processes is carried out and results are compared with fuzzy PI and PD type controllers without clustering in terms of several performance measures such as peak overshoot, settling time, rise time, integral absolute error (IAE) and integral-of-time multiplied absolute error (ITAE) and in each case the proposed schemes shows an identical performance.
조준경이 장갑차 주행에 의한 진동 등을 포함한 온갖 비선형적인 외란이 가해지는 상황에서 표적에 대해 조준선을 유지하도록 제어하는 시스템이 조준경 안정화 시스템이다. 본 논문에서는 이 조준경 안정화 시스템에 대해 시스템 인식 알고리즘의 하나인 순환최소자승법을 이용하여 시스템 파라미터를 구하여 안정화 시스템을 인식하여 모델링하였으며 이렇게 구해진 모델을 제어하기 위해 지식기반제어기인 퍼지제어기 및 퍼지 PI이득조정 제어기를 설계하였다. 또한 비선형적인 잡음을 추가한 상황에서 현재 차기보병전투장갑차의 조준경 안정화 시스템의 제어기로 사용하고 있는 Lead PI제어기와 설계된 제어기의 성능을 비교하는 시뮬레이션을 수행하여 그 성능을 확인하였다.
수문 제어의 주요기술은 두 개의 실린더가 하나의 수문을 동시에 10[m] 이상 들어 올리는 행정 동안 정밀하게 제어되도록 하여 동기 작동 시키는 것이다. 실린더에 공급되는 유량 및 압력이 일정하지 않으며, 실린더 피스톤의 비선형적인 마찰력에 의해 두 개의 실린더 위치 오차가 발생하게 되면 수문의 개폐 시 비틀림 현상을 야기 시켜서 수문의 마모를 발생시키고, 수문의 개폐작동 불능 현상을 마들기도 한다. 배수갑문용 유압실린더의 위치 및 동기 제어기를 설계하기 위하여 fuzzy PI 제어기를 이용하여 두 개의 실린더의 위치 및 동기 제어기를 설계하고, 시뮬레이션을 통해 효용성을 제시한다.
This paper presents analysis, design and simulation for the indirect field orientation control (IFOC) of induction machine drive system. The dynamic performance of the IFOC under nominal and detuned parameters of the induction machine is established. A conventional proportional plus integral-derivative (PI-D) two-degree-of-freedom controller (2DOFC) is designed and analysed for an ideal IFOC induction machine drive at nominal parameters with the desired dynamic response. Varying the induction machine parameters causes a degredation in the dynamic response for disturbance rejection and tracking performance with PI-D 2DOF speed controller. Therefore, conventional controllers can nut meet a wide range of speed tracking performance under parameter variations. To achieve high- dynamic performance, a proposed robust fuzzy logic controllers (RFLC) for d-axis rotor flux, d-q axis stator currents and rotor speed have been designed and analysed. These controllers provide robust tracking and disturbance rejection performance when detuning occurres and improve the dynamic behavior. The proposed REL controllers provide a fast and accurate dynamic response in tracking and disturbance rejection characteristics under parameter variations. Computer simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed REL controllers and a robust performance is obtained fur IFOC induction machine drive system.
This paper presents Hybrid PI(HBPI) controller of induction motor drive using fuzzy control. In general, PI controllers used in computer numerically controlled machines process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness of fixed gain PI controller, HBPI controller proposes a new method based self tuning PI controller. HBPI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of induction motor are presented to show the effectiveness of the proposed gam tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
This paper addresses the output control of a utility-connected double-fed induction machine (DFIM) for wind power generation systems (WPGS). DFIM has a back-to-back converter to control outputs of DFIM driven by the wind turbine for WPGS. To supply commercially the power of WPGS to the grid without any problems related to power quality, the real and reactive powers (PQ) at the stator side of DFIM are strictly controlled at the required level, which in this paper is realized with the Fuzzy PI controller based on the field orientation control. For the Sinusoidal Pulse Width Modulation (SPWM) converter connected to the rotor side of DFIG to maintain the controllability of PQ at the state side of DFIM, the DC voltage of the DC link capacitor is also controlled at a certain level with the conventional Proportion-Integral (PI) controller of the real power. In addition, the power quality at the grid connected to the rotor side of DFIM through the back-to-back converter is maintained in a certain level with a PI controller of the reactive power. The controllers for the PQ at the stator side of DFIM, the DC link voltage of the back-to-back inverter and the reactive power at the grid connected to the rotor side of DFIM are designed and simulated in the PSIM program, of which the result verifies the performance of the proposed controllers.
Generally, PI control is simple and easy to implement and gains of PI control are determined by specifying a dynamics of the servo driver system. However, the gain-tuning is so difficult that it is relied on an expert's effort. This paper presents a gain auto-tuning method for PI controllers based on a fuzzy inference mechanism. First, the proposed fuzzy inference system identifies a system moment of inertia and adjusts control gains by using the difference in speed responses between a real plant and a reference model. Second, this paper proposes an improved fuzzy PI controller. To reduce the speed overshoot, we adapt a control method that selects a proper PI gains with respect to the load inertia variation. To prove the validity of the proposed gain tuning algorithm and the feasibility of the servo drive, a high performance servo drive will be implemented by DSP(TMS320C31) and intelligent power module (IPM). The proposed controller is applied to the speed control of the 300W AC servo motor. Some simulations and experimental results show that the proposed fuzzy PI controller is more robust than the conventional PI controller against the load inertia variation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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