Lee, Eunsil;Lee, Kyo-Beum;Lee, Young Il;Song, Joong-Ho
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권5호
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pp.1138-1145
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2013
A novel predictive current control strategy for a sparse matrix converter is presented. The sparse matrix converter is functionally-equivalent to the direct matrix converter but has a reduced number of switches. The predictive current control uses a model of the system to predict the future value of the load current and generates the reference voltage vector that minimizes a given cost function so that space vector modulation is achieved. The results show that the proposed controller for sparse matrix converters controls the load current very effectively and performs very well through simulation and experimental results.
In this paper the partial switching PFC converter which is based on predictive control is proposed. In terms of satisfying the harmonic standard, the predictive control shows a similar performance to the conventional average current mode control PFC in the normal input condition. Moreover, the current harmonic characteristic is insensitive to the distorted input voltage. With predictive control method, novel on-line partial switching strategy is suggested in this paper. Depending on the operating condition, the partial switching PFC converter can boost its output voltage. Also when its efficiency needs to be improved, according to load condition, the partial switching can be achieved. The proposed strategy is proved by the results of FFT and the loss analysis using PSIM 9.0.
The inaccurate model parameters in the predictive current control of surface-mounted permanent magnet synchronous motor (SMPMSM) affect the current dynamic response and steady-state error. This paper presents a model parameter correction algorithm based on the relationship between the errors of model parameters and the static errors of dq-axis current. In this correction algorithm, the errors of inductance and flux are corrected in two steps. Resistance is ignored. First, the proportional relations between inductance and d-axis static current errors are utilized to correct the error of model inductance. Second, the flux is corrected by utilizing the proportional relations between flux and q-axis static current errors under the condition that inductance is corrected. An experimental study with a 100 W SMPMSM is performed to validate the proposed algorithm.
In this paper, a reconfigurable controller consisting of a normal controller and a standby controller is designed to control the thermoelectric (TE) power in the SP-100 space reactor. The normal controller uses a model predictive control (MPC) method where the future TE power is predicted by using support vector regression. A genetic algorithm that can effectively accomplish multiple objectives is used to optimize the normal controller. The performance of the normal controller depends on the capability of predicting the future TE power. Therefore, if the prediction performance is degraded, the proportional-integral (PI) controller of the standby controller begins to work instead of the normal controller. Performance deterioration is detected by a sequential probability ratio test (SPRT). A lumped parameter simulation model of the SP-100 nuclear space reactor is used to verify the proposed reconfigurable controller. The results of numerical simulations to assess the performance of the proposed controller show that the TE generator power level controlled by the proposed reconfigurable controller could track the target power level effectively, satisfying all control constraints. Furthermore, the normal controller is automatically switched to the standby controller when the performance of the normal controller degrades.
This study presented a model predictive tracking control algorithm of autonomous truck based on object state estimation using extended Kalman filter. To design the model, the 1-layer laser scanner was used to estimate position and velocity of the object using extended Kalman filter. Based on these estimations, the desired linear path for object tracking was computed. The lateral and yaw angle errors were computed using the computed linear path and relative positions of the truck. The computed errors were used in the model predictive control algorithm to compute the optimal steering angle for object tracking. The performance evaluation was conducted on Matlab/Simulink environments using planar truck model and actual point data obtained from laser scanner. The evaluation results showed that the tracking control algorithm developed in this study can track the object reasonably based on the model predictive control algorithm based on the estimated states.
분산전원을 계통에 연계하기 위해서는 전류제어가 필수적이며, 최근에 고성능 DSP(Digital Signal Processors)를 기반으로 빠른 동특성을 만족시키는 예측전류제어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 예측전류제어는 디지털 구현 시 발생하는 시지연, 파라미터 및 입력값의 오차, 노이즈에 의한 간섭으로 인해 제어 성능이 감소할 뿐만 아니라 시스템을 불안정하게 하는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문은 계통연계형 인버터 응용에 있어서 계통전압 관측기를 이용한 예측전류제어를 제안한다. 전압 관측기 이득 선정을 위해, 계통전압에 존재하는 저차 고조파에 의한 영향을 고려하며, 필터 파라미터 오차에 의한 영향을 분석한다. 제안된 방법은 빠른 전류응답특성 뿐만 아니라, 전압센서를 사용하지 않음으로 인해 노이즈에 강인하며 시스템 구현이 간단하고 계통의 저차 고조파에 강인한 전류제어성능을 갖는다. 제안된 방법의 타당성은 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증한다.
This paper presents an improved current control strategy for a three-phase grid-connected inverter under distorted grid conditions. Distorted grid condition is undesirable due to negative effects such as power losses and heating problem in electrical equipments. To enhance the power quality of distributed generation systems under such a condition, a modulated finite control set - model predictive control (MFCS-MPC) scheme will be proposed, in which the optimal switching signals of inverter are chosen by online basis using the principle of current error minimization. In addition, the moving average filter (MAF) is used to improve the phase-lock loop in order to obtain the harmonic-free reference currents on the stationary frame. The usefulness of the proposed MFCS-MPC method is proved by the comparative simulation results under different operating conditions.
This paper presents a new model predictive control method without the effect of a weighting factor in order to reduce common-mode voltage (CMV) for a three-phase voltage source inverter (VSI). By utilizing two active states with same dwell time during a sampling period instead of one state used in conventional method, the proposed method can reduce the CMV of VSI without the weighting factor. Simulation is carried out to verify the effectiveness of the proposed predictive control method with the aid of PSIM software.
In this paper, a model predictive torque control (MPTC) without the use of a weighting factor for surface mounted permanent-magnet synchronous machine (SPMSM) drive systems is presented. Firstly, the desired voltage vector is predicted in real time according to the principles of deadbeat torque and flux control. Then the sector of this desired voltage vector is determined. The complete enumeration for testing all of the feasible voltage vectors is avoided by testing only the candidate vectors contained in the sector. This means that only two voltage vectors in the sector need to be tested for selecting the optimal voltage vector in each control period. Thus, the calculation time can be reduced when compared with the conventional enumeration method. On the other hand, a novel cost function that only includes the dq-axis voltage errors between the desired voltage and candidate voltage is designed to eliminate the weighting factor used in the conventional MPTC. Thus, the control complexity caused by the tuning of the weighting factor is effectively decreased when compared with the conventional MPTC. Simulation and experimental investigation have been carried out to verify the proposed method.
This paper presents a finite control set model predictive control (FCS-MPC) strategy for the AC/DC matrix converter used in grid-connected battery energy storage system (BESS). First, to control the grid current properly, the DC current is also included in the cost function because of input and output direct coupling. The DC current reference is generated based on the dynamic relationship of the two currents, so the grid current gains improved transient state performance. Furthermore, the steady state error is reduced by adding a closed-loop. Second, a Luenberger observer is adopted to detect the AC input voltage instead of sensors, so the cost is reduced and the reliability can be enhanced. Third, a switching state pre-selection method that only needs to evaluate half of the active switching states is presented, with the advantages of shorter calculation time, no high dv/dt at the DC terminal, and less switching loss. The robustness under grid voltage distortion and parameter sensibility are discussed as well. Simulation and experimental results confirm the good performance of the proposed scheme for battery charging and discharging control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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