Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.18
no.1
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pp.85-89
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2004
Robust control for feedback control system is needed according to the highest precision of industrial automation. However, when a neural network feedback control system has an effect of disturbance, it is very difficult to guarantee the robustness of control system. As a compensation method solving this problem, in this paper, hybrid control method of neural network controller and PID controller is presented. A neural network controller is operated as a main controller, a PID controller is a assistant controller which operates only when some undesirable phenomena occur, e.q., when the error hit the boundary of constraint set. The robust control function of neural network-PID hybrid controller is demonstrated by speed control of Motor.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.1
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pp.59-64
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2014
Integrated Starter Generator (ISG) system improves the fuel economy of hybrid electric vehicles by using idle stop and go function, and regenerative braking system. To obtain the high performance and durability of ISG motor under continuously high load condition, the motor needs to properly design the cooling system (cooling fan and cooling structure). In this study, we suggested the enhanced design by modifying the thermal design of the ISG motor and then analyzed the improvement of the cooling performance under high-speed condition and generating mode by CFD simulation. The temperatures at the coil and the magnet of the enhanced model were decreased by about $4^{\circ}C$ and $6^{\circ}C$, respectively, compared to those of the conventional model. Therefore, we verified the cooling performance enhancement of the novel thermal design in the case of core loss increment due to the higher speed condition.
In this raper, an enhanced learning method is proposed for improving the learning speed of the error back propagation learning algorithm. In order to cope with the premature saturation phenomenon at the initial learning stage, a variation scheme of active functions is introduced by using higher order functions, which does not need much increase of computation load. It naturally changes the learning rate of inter-connection weights to a large value as the derivative of sigmoid function abnormally decrease to a small value during the learning epoch. Also, we suggest the hybrid learning method incorporated the proposed method with the momentum training algorithm. Computer simulation results show that the proposed learning algorithm outperforms the conventional methods such as momentum and delta-bar-delta algorithms.
Upon detecting a frequency event in a power system, the stepwise inertial control (SIC) of a wind turbine generator (WTG) instantly increases the power output for a preset period so as to arrest the frequency drop. Afterwards, SIC rapidly reduces the WTG output to avert over-deceleration (OD). However, such a rapid output reduction may act as a power deficit in the power system, and thereby cause a second frequency dip. In this paper, a hybrid reference function for the stable SIC of a doubly-fed induction generator is proposed to prevent OD while improving the frequency nadir (FN). To achieve this objective, a reference function is separately defined prior to and after the FN. In order to improve the FN when an event is detected, the reference is instantly increased by a constant and then maintained until the FN. This constant is determined by considering the power margin and available kinetic energy. To prevent OD, the reference decays with the rotor speed after the FN. The performance of the proposed scheme was validated under various wind speed conditions and wind power penetration levels using an EMTP-RV simulator. The results clearly demonstrate that the scheme successfully prevents OD while improving the FN at different wind conditions and wind power penetration levels. Furthermore, the scheme is adaptive to the size of a frequency event.
An inverter system which consists of three bi-directional buck-boost converters, is proposed for motor driving. Three phase sinusoidal output voltages can be generated by utilizing three buck-boost converters. The advantage of this scheme is that it does not require a separate DC-DC converter for motor driving, i.e. inverter function is combined into the three DC-DC converters. This topology is suitable for inverters for hybrid or fuel cell vehicles where DC link voltage is subject to change depending upon charging status or output power. So the proposed system is capable of driving motor at high speed. The converter system is controlled by PI controller and simulation results done by MATLAB SIMULINK are provided. Ҙ?⨀ ሉȀ ̀㘰々K䍄乍?ጊ츀 Ѐ㔹〻Ԁ䭃䑎䴀
Seo, Young-Tae;Wellawatta, Thusitha;Choi, Sung-Jin
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.23
no.1
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pp.47-58
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2018
A solar array simulator (SAS) consists of an engine that generates a setpoint according to panel characteristics, a power stage that provides the actual output, and a controller. Particularly, if the control method is not suitable due to the nonlinearity of the solar panel output curve depending on the irradiation amount and the temperature, and the variation of the curve factor depending on the various panel materials, then the panel simulation function cannot be performed properly. Current and voltage mode controls are usually used for the conventional control method. However, these control methods deteriorate the control performance near the maximum power point; thus, a hybrid control method using two or more controllers has been investigated. In this study, we analyze the hybrid control method using three controllers divided into different areas. The design equation of the controller is derived based on the small signal modeling of each controller, and the simulation performance of the solar array simulator verifies its stability and response speed.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.3
no.1
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pp.72-79
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2011
Typical results obtained by a newly developed, nonlinear time domain hybrid method for simulating large amplitude motions of ships advancing with constant forward speed in waves are presented. The method is hybrid in the way of combining a time-domain transient Green function method and a Rankine source method. The present approach employs a simple double integration algorithm with respect to time to simulate the free-surface boundary condition. During the simulation, the diffraction and radiation forces are computed by pressure integration over the mean wetted surface, whereas the incident wave and hydrostatic restoring forces/moments are calculated on the instantaneously wetted surface of the hull. Typical numerical results of application of the method to the seakeeping performance of a standard containership, namely the ITTC S175, are herein presented. Comparisons have been made between the results from the present method, the frequency domain 3D panel method (NEWDRIFT) of NTUA-SDL and available experimental data and good agreement has been observed for all studied cases between the results of the present method and comparable other data.
This paper proposes a hybrid learning algorithm combined momentum and kernel-adatron for improving the performance of regression support vector machine. The momentum is utilized for high-speed convergence by restraining the oscillation in the process of converging to the optimal solution, and the kernel-adatron algorithm is also utilized for the capability by working in nonlinear feature spaces and the simple implementation. The proposed algorithm has been applied to the 1-dimension and 2-dimension nonlinear function regression problems. The simulation results show that the proposed algorithm has better the learning speed and performance of the regression, in comparison with those quadratic programming and kernel-adatron algorithm.
In this paper, an interfacing method to control rehabilitation assitance system with bio-signal is proposed. Controlling with EMG signals method has certain advantage on signal-collecting, but has some drawbacks in the function resolution of EMG signals because data-processing process is not efficient. To improve function-resolution and to increase the efficiency of EMG signal interfacing with rehabilitation assistance system, Multi-layer Perception which is highly effective with static signal and hidden-Markov model for dynamic signal resolving are fused together. In proposed method. The direction and average speed of the rehabilitation assitance system are controlled by the trajectory control and estimation of the moving direction result from the fused model. From the experiment, proposed GMM and 2-level MLP hybrid-classifier yielded 8.6% perception-error rate, improving function resolution. New acceleration control method constructed with 3 nested linear filter produced continuous acceleration paths without the information of destination point. Thus, the mass output caused by non- continuous acceleration-deceleration was eliminated. In the simulation, the necessary calculation, in the case of multiplication, was reduced by 11.54%.
The PID type controller has been widely used in industrial application due to its simply control structure, ease of design, and inexpensive cost. However, control performance of the PID type controller suffers greatly from high uncertainty and nonlinearity of the system, large disturbances and so on. This paper presents a hybrid fuzzy logic proportional plus conventional integral derivative controller (fuzzy P+ID). In comparison with a conventional PID controller, only one additional parameter has to be adjusted to tune the fuzzy P+ID controller. In this case, the stability of a system remains unchanged after the PID controller is replaced by the fuzzy P+ID controller without modifying the original controller parameters. Finally, the proposed hybrid fuzzy P+ID controller is applied to BLDC motor drive. Simulation results demonstrated that the control performance of the proposed controller is better than that of the conventional controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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