It is expected that utility interactive small scale dispersed PV system will be widely diffused in the future. This paper discussed the design and control method of single phase PV inverter system with compensation capability of reactive power including harmonic distortion, based on state space modelling. As the results, compensation effects were suggested by simulation and experiment.
This paper presents a Kalman filter based modeling algorithm for autonomous robots. State of the robot systems is measured by using embedded sensors and then carried to a host computer via ubiquitous sensor network (USN). We settle a linear state space motion equation for unknown system dynamics and modify a popular Kalman filter algorithm in deriving suitable parameter estimation mechanism. We conduct real-time experiment to test our proposed modeling algorithm where velocity state of the constructed robot is used as system observation.
Genetic networks are a key to unraveling dynamic properties of biological processes and regulation of genes plays an essential role in dynamic behavior of the genetic networks. A popular characterization of regulation of the gene is a kinetic model. However, many kinetic parameters in the genetic regulation have not been available. To overcome this difficulty, in this report, state-space approach to modeling gene regulation is presented. Second-order systems are used to characterize gene regulation. Interpretation of coefficients in the second order systems as resistance, capacitance and inductance is studied. The mathematical methods for transient response analysis of gene regulation to external perturbation are investigated. Criterion for classifying gene into three categories: underdamped, overdamped and critical damped is discussed. The proposed models are applied to yeast cell cycle gene expression data.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권5호
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pp.265-272
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2017
This paper presents the dynamic modeling, analysis, and control of an AC/DC/AC-assisted, self-excited induction generator connected to the grid. The dynamic model includes wind turbine models with pitch control, gear boxes, self-excited induction generators, excitation capacitance, inductive load models, controlled six-pulse rectifiers, and novel state-space models of a grid-connected inverter. The system has been simulated to verify its capabilities of buildup voltage, stator flux response, stator phase current, electromagnetic torque, and magnetizing inductance variation during both the dynamic and steady states with a variable-speed prime mover. The complete setup of the above dynamic models was simulated using MATLAB/SIMULINK.
All parasitics such as switch conduction voltages, conduction resistances, switching times and ESR''s of capacitors are counted in the new state-space modeling based on non-ideal switching functions. An equivalent simplified model is derived from the complex circuit with parasitics. Hence the results are very simple and exact, which are very important features of modelings. The pole frequency, dc voltage gain, and efficiency of the general converter, the buck-boost converter are analyzed and verified by the experiments with good agreements with the theories. This may be a good summary for the previous works concerned with parasitics.
This paper deals with precise analytical state equation modeling of a variable speed refrigeration system (VSRS) for optimum control in state space. The VSRS is described as multi-input and multi-output (MIMO) system, which has two controlled variables and two control inputs. First, the Navier-Stokes equation and mass flow rate were applied to each component of the basic refrigeration cycle to build a dynamic model. The dynamic model, represented by a differential equation, was transformed into the state equation formula. Next, a full-order state observer was built to estimate all of the state variables to compose an optimum control system. Then, an optimum controller was designed to minimize an evaluation function that has input energy and control error. Finally, simulations and experiments were conducted to verify the validity of the proposed modeling and designed optimum controller to regulate target temperature and superheat in a 1RT oil cooler system. The results show that the proposed method, state equation modeling and optimum control, is efficient to ensure optimal control performance of the VSRS.
The objective of this study is to investigate the possibility of chemical process synthesis purely based on mathematical programming when given an objective, feed conditions, product specifications, and model equations for available process units. A method based on a state space approach is proposed, and applied to an example problem with a reactor, a heat exchanger, and a separator. The results indicate that a computer can automatically synthesize an optimal process without any heuristics or expertise in process design provided that global optimization techniques are improved to be suitable for large problems.
In this paper, we study on the identification of discrete-time state-space model for robust control of tandem cold mill, using a MOESP(MIMO output-error state-space model identification) algorithm based on subspace method. It is shown that the identified model is well adapted to input-output data sets, which are obtained from nonlinear mathematical equations of tandem cold mill. Furthermore, deterministic H$\infty$ norm bounds on uncertainties including modeling errors and disturbances are quantitatively identified in the frequency domain. Finally, the results give a basic idea to determine weighting functions included in formulating some robust control problems of tandem cold mill.
An automatic transmission model using the bond graph techniques is developed for analyzing shift characteristics of vehicles. Bond graph models can be systemically manipulated to yield state space equations of standard form. Bond graph techniques are applied for modeling overall automatic transmission systems and shift models. A fuzzy controller is synthesized for the verification of a shifting model in the ${1^st} gear to the {2^nd}$ gear. Simulation results show the fitness of models by the bond graph techniques.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제1권2호
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pp.91-97
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2012
This paper presents a state space model of a two quadrant chopper and PWM inverter-fed Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) drive system and its application to hybrid vehicles. The drive system has two different state equations for motoring and regenerating action. This paper presents a common state equation by using State Space Averaging method. Using this model of the IPMSM drive system, detailed simulation and controller design of the drive system, including PWM inverter switching, are given. The validity of this model and usefulness, according to a comparison among Maximum Torque/Ampere control, Maximum Torque/Flux control, and Maximum Efficiency optimization, are confirmed from simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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