Shanghai Tower is a 632-meter super high-rise building located in an area with wind and active earthquake. A sophisticated structural health monitoring (SHM) system consisting of more than 400 sensors has been built to carry out a long-term monitoring for its operational safety. In this paper, a reduced-order model including 31 elements was generated from a full model of this super tall building. An iterative regularized matrix method was proposed to tune the system parameters, making the dynamic characteristic of the reduced-order model be consistent with those in the full model. The updating reduced-order model can be regarded as a benchmark model for further analysis. A long-term monitoring for structural dynamic characteristics of Shanghai Tower under different construction stages was also investigated. The identified results, including natural frequency and damping ratio, were discussed. Based on the data collected from the SHM system, the dynamic characteristics of the whole structure was investigated. Compared with the result of the finite element model, a good agreement can be observed. The result provides a valuable reference for examining the evolution of future dynamic characteristics of this super tall building.
In the industrial motor drive system, a shaft torsional vibration is often generated when a motor and a load are connected with a flexible shaft. This paper treats the vibration suppression control of such a system. Recently, there are new methods which estimate unknown state variables by using a reduced order observer and feedback these state variables by using a pole placement design method. But there is a trade-off between the fast command following property and the attenuation of disturbances and vibrations in these design methods. In this paper, the vibration suppression control of a two-mass system using a reference model is proposed. Because of using a reference model, the proposed control satisfy the fast command following property and the attenuation of disturbances and vibrations. Control parameter can be changed to maintain high system performance in control using a reference model. Experimental results show the validity of the proposed state feedback control using a reference model, and this controller is compared with the state feedback controller.
This paper presents a new robust sensorless control system for high performance induction motor drives fed by a matrix converter with variable structure. The lumped disturbances such as parameter variation and load disturbance of the system are estimated by a variable structure approach based on model reference adaptive scheme. A Reduced Order Extended Luenberger Observer(ROELO) is also employed to bring better responses at the low speed operation. Experimental results are shown to illustrate the performance of the proposed system.
The goal of any Model Order Reduction (MOR) technique is to build a model of order lower than the one of the real model, so that the computational effort is reduced, and the ability to estimate the input-output mapping of the original system is preserved in an important region of the input space. Actually, since only a subset of the input space is of interest, the matching is required only in this subset of the input space. In this contribution, the consequences on the achieved accuracy of adopting different reduction technique patterns is discussed mainly with reference to a linear case study.
Model Order Reduction (MOR) denotes the theory by which one tries to catch a model of order lower than that of the real model. This is conveniently pursued in view of the design of an efficient structural control scheme, just passive within this paper. When the nonlinear response of the reference structural system affects the nature of the reduced model, making it dependent on the visited subset of the input-output space, standard MOR techniques do not apply. The mathematical theory offers some specific alternatives, which however involve a degree of sophistication unjustified in the presence of a few localized nonlinearities. This paper suggests applying standard MOR to the linear parts of the structural system, the interface remaining the original unreduced nonlinear components. A case study focused on the effects of a helicopter land crash is used to exemplify the proposal.
Adaptive control of a peak current mode controlled (PCM) boost converter supplied by a PEM fuel cell is described in this paper. The adaptive controller with reference model and signal adaptation is developed in order to compensate the deviation of the response during the change of the operating point. The procedure for determining the adaptive algorithm's weighting coefficients, based on a combination of the pole-zero placement method and an optimization method is proposed. After applying the proposed procedure, the optimal adaptive algorithm's weighting coefficients can be determined in just a few iterations, without the use of a computer, thus greatly facilitating the application of the algorithm in real systems. Simulation and experimental results show that the dynamic behavior of a highly nonlinear control system with a fuel cell and a PCM boost converter, can fairly accurately be described by the dynamic behavior of the reference model, i.e., a linear system with constant parameters.
In order to further improve the steady-state control performance of model predictive torque control (MPTC), a double-vector-based model predictive torque control without a weighting factor is proposed in this paper. The extended voltage vectors synthesized by two basic voltage vectors are used to increase the number of feasible voltage vectors. Therefore, the control precision of the torque and the stator flux along with the steady-state performance can be improved. To avoid testing all of the feasible voltage vectors, the solution of deadbeat torque control is calculated to predict the reference voltage vector. Thus, the candidate voltage vectors, which need to be evaluated by a cost function, can be reduced based on the sector position of the predicted reference voltage vector. Furthermore, a cost function, which only includes a reference voltage tracking error, is designed to eliminate the weighting factor. Moreover, two voltage vectors are applied during one control period, and their durations are calculated based on the principle of reference voltage tracking error minimization. Finally, the proposed method is tested by simulations and experiments.
As intelligent autonomous driving vehicle development has become a big topic around the world, accurate reference dynamics estimation has been more important than before. Current systems generally use speed and heading information sensed from a distant point as a vehicle reference dynamic, however, the dynamics between different points are not same especially during rotating motions. In order to estimate properly estimate the reference dynamics from the information such as velocity and heading sensed at a point distant from the reference point such as center of gravity, this study proposes estimating reference dynamics from any location in the vehicle by combining the Bicycle and Ackermann models. A test system was constructed by implementing multiple GNSS/INS equipment on an Robot Operating System (ROS) and an actual car. Angle and speed errors of 10° and 0.2 m/s have been reduced to 0.2° and 0.06 m/s after applying the suggested method.
본 논문에서는, 고조파 제거를 위해 PWM 기법을 사용할 때 회로의 구성이 복잡해지고, 제어가 어렵다는 단점을 개선하기 위하여 기준 신호와 부하의 기준 모델(Model)에서 유도된 궤환 신호를 폐루프 처리하여 비교함으로써 인버터의 게이팅 신호를 발생하는 MRA(Model Reference Adaptive)PWM 기법을 제시하였고, 제어기의 구성을 마이크로프로세서 및 아나로그 회로로 설계하였다. 일반적인 정현 PWM 기법을 사용했을 경우, PWM기법을 이용하여 전원에 대한 출력 전압의 비가 낮기 때문에 발생되는 전압 이용율 저하를 MRA PWM 기법을 이용하여 보상할 수 있었다. 또한 사다리꼴(Trapezoidal) 신호를 기준 신호로 사용함으로써 선전류의 저차 고조파를 줄일 수 있었으며, 비교적 간단한 수식을 이용하여 실시간 계산(On-line computation)으로 스위칭 패턴을 발생하였다.
This paper proposes a new adaptation algorithm with which a model reference adaptive control can give a local boundedness of the tracking error applied to a continuous-time linear time-invariant single-input single-output plant whose reduced-order model is of relative degree 1 and whose unmodeled dynamics may be represented in a sigular perturbation form. With the addition of an offset term and an extra adaptation structure, this algorithm is shown to have a robustness property in the sense that this gives zero residual tracking errors when the unmodeled dynamics are disappeared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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