Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.7
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pp.943-951
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1995
In this paper the projective controls, previously derived to preserve the dynamic modes of a state-feedback reference system, are extended to allow the preservation of the modes of a general output-feedback reference system. In general, the extension allows projective controls to be used as a controller approximation technique, where a reduced-order controller is designed to approximate the closed-loop behavior of the higher-order reference controller. This extension is useful if the best available reference control for the system is an output-feedback control. An example shows that the increased design freedom of proposed design method allows the stabilization of a given plant using a lower-order controller than the projective controls with state-feedback reference.
It has been pointed out in the literature that the Routh approximation method for order reduction has limitations in treating transfer functions with the denominator-numerator order difference not equal to one. The purpose of this paper is to present a new algorithm based on the Routh approximation method that can be applied to general rational transfer functions, yielding reduced models with arbitrary order.
This paper proposes a sensorless control strategy for the Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) by using the parallel reduced-order Extended Kalman Filter. The sensorless control strategy is composed with two EKFs alternately computed every sampling period with a new model. The new model is based on the extended electromotive force (EEMF) which has a simple structure, making position estimation possible without approximation. The proposed strategy can save computation time and estimate rotor speed and position. To verify the merit of the proposed strategy, simulation and experimental results validate the theoretical analysis and show the feasibility of the proposed control strategy.
This paper proposes the new reduced-order extended Luenberger observer and presents the application to sensorless vector control of induction motor. The main features of the proposed observer are discussed and compared with the other observers.
Park, Yong-Gonjong;Kang, Chulwoo;Lee, Dal Ho;Park, Chan Gook
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.5
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pp.584-591
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2014
This paper presents a novel aided navigation method for AUV (Autonomous Underwater Vehicles). The navigation system for AUV includes several sensors such as IMU (Inertial Measurement Unit), DVL (Doppler Velocity Log) and depth sensor. In general, the $13^{th}$ order INS error model, which includes depth error, velocity error, attitude error, and the accelerometer and gyroscope biases as state variables is used with measurements from DVL and depth sensors. However, the model may degrade the estimation performance of the heading state. Therefore, the $11^{th}$ INS error model is proposed. Its validity is verified by using a degree of observability and analyzing steady state error. The performance of the proposed model is shown by the computer simulation. The results show that the performance of the reduced $11^{th}$ order error model is better than that of the conventional $13^{th}$ order error model.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.16
no.3
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pp.266-273
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2011
This paper proposes a novel sensorless control scheme for a Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) by using a parallel reduced-order Extended Kalman Filter. The proposed scheme can obtain rotor position and speed by back-EMF that is estimated by reduced-order EKF and save computation time greatly due to using a parallel structure that works by turns every sampling time. Therefore, proposed scheme has merits of conventional EKF, and problems of parameter sensitivity are partially overcome. And proposed scheme can safely estimate rotor speed and position by using new algorithms according to driving regions. Experimental results show the validity of the proposed estimation technique, and to verify the merit of the proposed scheme, a comparison of a new reduced-order EKF algorithm with a conventional EKF algorithm has been also made in terms of computation time.
This paper discusses details of modeling and robust control of an AMB (active magnetic bearing) spindle, and part I presents a modeling and validation process of the AMB spindle. There are many components in AMB spindle : electromagnetic actuator, sensor, rotor, power amplifier and digital controller. If each component is carefully modeled and evaluated, the components have tight structured uncertainty bounds and achievable performance of the system increases. However, since some unknown dynamics may exist and the augmented plant could show some discrepancy with the real plant, the validation of the augmented plant is needed through measuring overall frequency responses of the actual plant. In addition, it is necessary to combine several components and identify them with a reduced order model. First, all components of the AMB spindle are carefully modeled and identified based on experimental data, which also render valuable information in quantifying structured uncertainties. Since sensors, power amplifiers and discretization dynamics can be considered as time delay components, such dynamics are combined and identified with a reduced order. Then, frequency responses of the open-loop plant are measured through closed-loop experiments to validate the augmented plant. The whole modeling process gives an accurate nominal model of a low order for the robust control design.
This paper presents a 3-DOF hovering flight controller for a model helicopter using the minimal order LQG/LTR technique. A model helicopter is an unstable multi-input multi-output nonlinear system strongly exposed to disturbances, so a robust multi-variable control theory should be applied to control it. The minimal order LQG/LTR technique which uses a reduced-order observer in the LTR procedure is used to design the controller. Performances for the 3-DOF hovering flight controller are evaluated through computer simulations.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.3
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pp.173-179
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2004
A synthesis method of the reduced-order extended Luenberger observer (ROELO) and its design procedure for a nonlinear dynamic system are presented. This paper proposes a method to reduce the order of the observer and to ! elect the observer gain matrix. The proposed algorithm is applied for high performance induction motor drives without a speed sensor The simulation and experiment results show that the proposed ROELO provides both rotor flux and rotor speed estimation with good performance.
The inrush current of a large inductive load can be reduced with a soft starter; however, the large inrush current caused by simultaneous bulk starts (SBSs) cannot be effectively reduced. In order to reduce the high inrush current and voltage sag owing to the SBSs of large capacity inductive loads within a power network, a novel hybrid sequential start control system is proposed, implemented on embedded systems, and evaluated with a testbed in this study. From the experimental and simulation results of the proposed control system, the inrush current could be effectively restricted below the maximum current capacity of a power distributing board. Moreover, with the proposed system, power cost typically dictated by the peak power consumption can be fairly reduced, and the quality of the power system connected to the inductive loads can be efficiently increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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