This paper proposes a new finite control set-model predictive control (FCS-MPC) method for induction motors. In the method, the reference state that satisfies the given torque and rotor flux requirements is derived. Cost indices for the FCS-MPC are defined using the state tracking error, and a linear matrix inequality is formulated to obtain a proper weighting matrix for the state tracking error. The on-line procedure of the proposed FCS-MPC comprises of two steps: select the output voltage vector of the two level inverter minimizing the cost index and compute the optimal modulation factor of the minimizing output voltage vector in order to reduce the state tracking error and torque ripple. The steady state tracking error is removed by using an integrator to adjust the reference state. The simulation and experimental results demonstrated that the proposed FCS-MPC shows good torque, rotor flux control performances at different rotating speeds.
In this paper, the on line volt/var control algorithms of the food Load Tap Changer (LTC) transformer and Shunt Capacitor(SC) are proposed for distribution volt/var regulation. In the existing volt/var control of the distribution substation, the voltage of feeders and var of distribution systems is mainly controlled by the LTC transformer tap position and on/off status of the shunt capacitor. The LTC and shunt capacitor bank has discrete operation characteristics and therefore it is very difficult to control volt/var at the distribution networks within the satisfactory levels. Also there is limitation of the operation times of the LTC and shunt capacitor bank because it is affects on their functional lifetime. The proposed volt/var control algorithm determine an optimal tap position of LTC and on/off status of shunt capacitors at a distribution network with the multiple feeders. The mathematical equations of the proposed method are introduced. Simple case study was performed to verify the effectiveness of the proposed method.
This paper proposes an indirect adaptive fuzzy controller for general SISO nonlinear systems. In indirect adaptive fuzzy control, based on the proved approximation capability of fuzzy systems, they are used to capture the unknown nonlinearities of the plant. Until now, most of the papers in the field of controller design for nonlinear system considers the affine system using fuzzy systems which have fixed grid-rule structure. We proposes a dynamic fuzzy rule insertion scheme where fuzzy rule-base grows as time goes on. With this method, the dynamic order of the controller reduces dramatically and an appropriate number of fuzzy rules are found on-line. No a priori information on bounding constants of uncertainties including reconstruction errors and optimal fuzzy parameters is needed. The control law and the update laws for fuzzy rule structure and estimates of fuzzy parameters and bounding constants are determined so that the Lyapunov stability of the whole closed-loop system is guaranteed.
If an internal combustion engine is operated by consolidated control, the minimum fuel consumption is achieved and the demanded objectives are satisfied. For this, it is necessary that the engine is operated on the ideal operating line which satisfies minimum fuel consumption. In this context of view, there are many tries to achieve given object. However, the parameters in the internal combustion engines are variable and depend on the operating points. Therefore, it is necessary to cope with the uncertainties such that the optimal operating may be possible. From this point of view, this paper gives a controller design method and a robust stability condition for engine torque control which satisfies the given control performance and robust stability in the presence of physical parameter perturbation. Exactly, in this paper, we consider the robust stability problem of this 2DOF servosystem with nonlinear type uncertainty in the engine system, and a robust stability condition for the servosystem is shown. This result guarantees that if the plant uncertainty is in the permissible set defined by the given condition, then a gain tuning can be carried out to suppress the influence of the plant uncertainties.
A quick-acting hydraulic fuse, which is mainly composed of a poppet, a seat, and a spring, must be designed to minimize the leaked oil volume during fuse operation on a line rupture. The optimal design parameters of a quick-acting hydraulic fuse were searched using the design of experiments method and the complex method. First, the $L_{50}(5^4)$ orthogonal array is used to find the robust minimum point among the 625 points of design variables. The search range can then be narrowed around the robust minimum point. Second, the $L_{25}(5^4)$ orthogonal array is used to obtain the variations of the design variables in the narrowed search range. The variations of design variables are used to set the structure of a polynomial equation representing the leakage oil volume of the quick-acting hydraulic fuse. The least squares method is then applied to obtain the coefficients of polynomial equation. Finally, the complex method is used to find the optimal design parameters where the objective function is described by the polynomial equation.
This paper addresses the adaptive controller for efficiency optimization of induction motors. The paper describes an adaptive controller based on-line efficiency optimization control of a drive that uses a direct vector controlled induction motors. To improve the efficiency of the induction motors, it is important to find the optimal flux reference that minimize power loss. The proposed optimal flux reference is derived using a power loss function that is constructed with stator resistance losses, rotor resistance losses and core losses. The proposed sliding mode flux observer generates estimates the unmeasured rotor fluxes. An optimal efficiency controller has goal of maximizing the efficiency for a given speed and load torque. A simulation shows the effectiveness of the proposed technique.
An electric scooter with a V-belt continuously variable transmission (CVT) driven by a permanent magnet synchronous motor (PMSM) has a lot of nonlinear and time-varying characteristics, and accurate dynamic models are difficult to establish for linear controller designs. A PMSM servo-drive electric scooter controlled by a novel hybrid modified recurrent Legendre neural network (NN) control system is proposed to solve difficulties of linear controllers under the occurrence of nonlinear load disturbances and parameters variations. Firstly, the system structure of a V-belt CVT driven electric scooter using a PMSM servo drive is established. Secondly, the novel hybrid modified recurrent Legendre NN control system, which consists of an inspector control, a modified recurrent Legendre NN control with an adaptation law, and a recouped control with an estimation law, is proposed to improve its performance. Moreover, the on-line parameter tuning method of the modified recurrent Legendre NN is derived according to the Lyapunov stability theorem and the gradient descent method. Furthermore, two optimal learning rates for the modified recurrent Legendre NN are derived to speed up the parameter convergence. Finally, comparative studies are carried out to show the effectiveness of the proposed control scheme through experimental results.
산업 현장에서는 많은 종류의 감속기들이 사용되고 있다. 그 중 로봇에서는 사이클로이드(cycloid) 치형 혹은 인벌루트(involute) 치형을 가진 고정밀도의 감속기를 사용한다. 그 이유는 로봇 시스템에서는 위치 제어를 하는데 있어서 고정밀의 감속기를 사용하는 것이 필수적이기 때문이다. 본 논문에서는 기본적으로는 삼각형 치형을 가지고 있지만 새로운 직선치형을 갖는 로봇 감속기(RSR)를 제안한다. 제안한 감속기는 유한요소 해석법을 이용한 강도, 응력, 강성 테스트에서 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 편심계수를 변화시켜 최적의 치형 운동을 얻을 수 있도록 설계하여 응력이 적게 걸리고 소음을 낮출 수 있도록 하였다.
In this paper, we investigate the control methodology of inverter Airconditioner, using the three dimensional vector scheme. The method of three dimensional vector aims at the determination of optimal switching patterns for PWM to reduce switching loss and to improve the performance supplied voltage. The induction motors are widely used for home Airconditioners. These motors can be classified into two types: on or off control of Airconditioner and the speed control of motor. For speed control of motors, generally PWM methods are used. The PWM method based upon the modulation of triangular wave can not afford to supply line voltage to the motor sufficiently because of the capacity of processing speed of micro processors. Therefore airconditioner can not be operated efficiently. This problem can be solved with the method of three dimensional vector since it can increase the supplied voltage and maximum operating frequency of motor to 173V and 96Hz, respectively. As the result, this method shows 10 - 15% increase of voltage and 10% increase of operating frequency over the modulation of triangular wave. According to a theoretical study, the number of switching in the method of three dimensional vector is smaller than that of the modulation of triangular wave. The power consumption can be reduced and the supplied voltage can be increased. In other words, the efficiency of Airconditioner can be improved. We show that the method of three dimensional vector can supply higher voltage than the modulation of triangular method through the experiments and verify the degree of improvement of efficiency theoretically.
This paper presents a scaling factor tuning method to improve the performance of fuzzy logic controller. Tuning rules and reasoning are utilized off-line to determine the scaling factors based on absolute value of the error and its difference. In this paper We proposed a new method to generate fuzzy logic controllers throught genetic algorithm. The developed approach is subsequently applied to the design of proportional plus integral type fuzzy controller for a dc-servo motor control system. The performance of this control system is demonstrated higher than a conventional fuzzy logic controller(FLC).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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