This paper describes the vector control system estimates rotor speed based on MRAS(Model Reference Adaptive Control) and this estimate is used for speed feedback control. The stability of speed estimator is proved on the basis of hyperstability theory. In order to improve the performance of speed control, the load torque is estimated by load torque observer and speed controller compensates this estimate value. Thus the robust vector control system against load torque disturbance is constructed.
A new instantaneous torque control technique is presented for a high performance control of a permanent magnet synchronous motor. Using the model reference adaptive system technique, the linkage flux of the motor is estimated and the torque is instantaneously controlled by the proposed torque controller combining with a variable structure control and space vector PWM. The proposed torque control provides the advantage of reducing the torque pulsation caused by the flux harmonics. This control strategy is applied to the high torque PM synchronous motor drives for direct drive systems and is implemented by using a software of the DSP TMS320C30. The experiments are carried out for this system and the results well demonstrate the effectiveness of the proposed control.
The sliding mode control in an effective method to eatablish robustness against parameter variation and disturbance. But. In sliding mode strategy, the control function is discontinuous on the hyperplane. However the discontinuous change in control structure caves the controller input to chaffer and gives non-zero steady state error. Consequently, a multiloop feedback control system supplemented by a complelmentary controller is used to improved the drive performence of a DC servo motor and reduce sensitivity to parameter variation, nonlinear effects, and other disturbances.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.2
no.4
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pp.46-52
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2003
For position control of electro-hydraulic servo system, single rod cylinders and double rod cylinders are used. Single rod cylinders have simple structure for manufacturing but different volume ratio of two sides induce to non-linearity in process of then mathematical modeling. So only with conventional PID control method it is difficult to control single rod cylinders precisely. For mole precise position control of single rod cylinders, a controller which is inserted a velocity feedback PID controller and MRAC controller are proposed. With experiment control performances of three control methods are compared. In case of experiment, for external varying load to the system, a hydraulic cylinder and a pressure control valve are used. In conclusion a MRAC is considered a suitable control method for external varying load.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.9
no.1
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pp.54-62
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1995
This paper is a study on a speed control of an induction motor used the MRA-DSM(Mode1 Reference Adaptive-Discrete Sliding Mode) controller. In this paper, when controls motor speed, DSM algorithm is proposed for having Robustness against disturbance and parameter variation. and it is also proposed MRA-DSM including the additional load model reference algorithm, which can be compensated the discontinuous control imputs at sliding mode and followed the model Preference independent of parameter variation of control subjects. The control system is composed of the parallel processing control system using the microprocessor for maximizing the performance of control systems and the real time processing. Also it simplifies the hardware composed of controlling the system by software and improves the reliability of the system. And while MRA-DSM control, faster response characteristics of 27.2 % is obtained than DSM control.
Range-based wireless localization system must measure accurate range between a mobile node (MN) and reference nodes. However, non-line-of-sight (NLOS) error caused by the spatial structures disturbs the localization system obtaining the accurate range measurements. Localization methods using the range measurements including NLOS error yield large localization error. But filter-based localization methods can provide comparatively accurate location solution. Motivated by the accuracy of the filter-based localization method, a filter residual-based NLOS error estimation method is presented in this paper. Range measurement-based residual contains NLOS error. By considering this factor with NLOS error properties, NLOS error is mitigated. Also a process noise covariance matrix tuning method is presented to reduce the time-delay estimation error caused by the single dynamic model-based filter when the speed or moving direction of a MN changes, that is the used dynamic model is not fit the current dynamic of a MN. The presented methods are evaluated by simulation allowing direct comparison between different localization methods. The simulation results show that the presented filter is more accurate than the iterative least squares- and extended Kalman filter-based localization methods.
Ryu, Hong-Je;Kim, Jong-Su;Im, Geun-Hui;Won, Chung-Yeon;Dragos, K
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.49
no.9
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pp.626-634
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2000
The paper describes a new and rigorous mathematical model using counter-EMF for the rotor field oriented system with induction motor which uses the estimated speed and rotor flux based on a Model Reference Adaptive System as well as the real-time approach. The estimated speed and rotor flux is used for the speed and flux feedback control. The stability and the convergence of the estimator are improved on the basis of hyperstability theory for non-linear systems. The validity of the proposed method is verified by simulation and also the sensorless control was tested on the propulsion system simulator used for the development of Korean High-Speed Railway Train(KHSRT).
The paper describes a new and rigorous mathematical model for the rotor field oriented system with induction motor which uses the estimated speed and rotor flux based on a Model Reference Adaptive System, as well as the real-time approach. The estimated speed and rotor flux is used for the speed and flux feedback control. The stability and the convergence of the estimator are improved on the basis of hyperstability theory for non-linear systems. The real-time controller and estimator are implemented with a sampling period of $926{\mu}s$ using a dual TMS320C44 floating-point digital signal processor. The validity of the proposed method is verified by simulation, and also, the sensorless control was tested on the propulsion system simulator, used for the development of Korean High-Speed Railway Train (KHSRT) [5].
This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive teaming mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) controller, model reference adaptive fuzzy tonal(MFC) and artificial neural network(ANN). This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using ALM-FNN, MFC and ANN controller. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled ALM-FNN, MFC and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN, MFC and ANN controller.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.5
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pp.22-33
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2011
An induction motor operated with a conventional direct self controller(DSC) shows a sluggish response during startup and under changes of torque command. Fuzzy logic controller(FLC) is used in conjection with DSC to minimize these problems. A FLC chooses the switching states based on a set of fuzzy variables. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as fuzzy state variables. Fuzzy rules are determinated by observing the vector diagram of flux and currents. This paper proposes hybrid fuzzy controller for direct torque control(DTC) of induction motor drives. The speed controller is based on adaptive fuzzy learning controller(AFLC), which provide high dynamics performances both in transient and steady state response. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as FLC state variables. The speed is estimated with model reference adaptive system(MRAS) based on artificial neural network(ANN) trained on-line by a back-propagation algorithm. This paper is controlled speed using hybrid fuzzy controller(HFC) and estimation of speed using ANN. The performance of the proposed induction motor drive with HFC controller and ANN is verified by analysis results at various operation conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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