This paper deals with a fuzzy controller using IA(Immune Algorithm) for Trajectory Tracking of 2-DOF WMR(Wheeled Mobile Robot). The global inputs to the WMR are reference position and reference velocity, which are time variables. The global output of WMR is a current position. The tracking controller makes position error to be converged 0. In order to reduce position error, a compensation velocities on the track of trajectory is necessary. Therefore, a FIAC(Fuzzy-IA controller) is proposed to give velocity compensation in this system. Input variables of fuzzy part are position errors in every sampling time. The output values of fuzzy part are compensation velocities. IA are implemented to adjust the scaling factor of fuzzy part. The computer simulation is performed to get the result of trajectory tracking and to prove efficiency of proposed controller.
This paper presents a study on the design of photovoltaic system with reversal tracking reflector. The reversal tracking reflector is conceptually designed by using TRIZ. The 20 to 30% of incident rays cannot produce the current and reflected back to the glass surface because of high refractive index of solar cell which are produced from Si, GaAs. The solution of this problem has been derived using 6SC(6 steps creativity)TRIZ. The reflector which has the actuator can be trackback the sun. Reversal tracking reflector which mounted on the top of the system prevents the shadowing loss and improve the efficiency of track back function. The anti-glare reflector prevents the heat due to the concentrated reflected light rays.
This paper is proposed a novel method to approximate the maximum power for a photovoltaic inverter system and tracking method. It is designed for power systems application and utilities. The proposed Maximum Power Point Tracking (MPPT) control has the advantage to provide a new simple way to approximate the optimal or rated voltage, the optimal or rated current and maximum power rating produced by a solar panel and the photovoltaic inverter. And this straightforward method will be named linear reoriented coordinates method (LRCM) with the advantage that Pmax and $V_{op}$ can be approximated using the same variable as the dynamic model without using complicate approximations or Taylor series. Furthermore tracking method is improved over 50% photovoltaic efficiency. This paper is proposed MPPT using LRMC and tracking method using weather condition of domestic moderate program technique. This paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of the new methods.
본 논문에서는 포락선추적 기능을 갖는 WCDMA 기지국에 사용될 수 있는 GaN FET를 이용한 전력증폭기 모듈을 설계하고, 제작 및 측정결과를 제시하였다. 개발된 전력증폭기 모듈은 소신호 RF 신호를 입력받아 고이득 MMIC 증폭기, 구동 증폭기 및 전력 증폭기 등을 거쳐 10W 이상의 출력을 생성할 수 있다. 또한, Envelope Tracking 응용을 위해서 최종 전력증폭기의 Drain 전압이 가변되어도 전체 모듈이 안정적으로 동작할 수 있도록 발진방지회로, Isolator, 음전압 우선인가 바이어스 회로가 설계되었다. 모든 바이어스 회로와 RF회로를 $17.8{\times}9.8{\times}2.0\;cm3$ 크기의 하우징 안에 집적화하여 소형화시켰다. 측정결과 바이어스 전압이 4V에서 28V까지 가변할 경우 30dBm에서 40dBm까지 출력이 가변되면서도 35%이상의 일정한 효율 특성을 나타내어 포락선 추적 기능을 수행할 수 있음을 확인하였다.
The photovoltaic industry is growing at a tremendous speed. And it can be one of the key factors for success in the photovoltaic business to choose a suitable system, and setting it up right so as to get a maximum efficiency of the site. Therefore, it is regarded to be necessary to research the efficiency of systems to catch maximum photovoltaic energy. In this research, the expected power generation efficiencies are analysed, and compared with each other. This research considered the direct sunlight only, and the angle between the direction of solar panel and sunlight as factors to affect the power generation. Therefore, only rough analyses and estimations are found on 3 systems of fixed system, double-axes tracking system, and horizontal tracking system.
In this paper, a robust adaptive backstepping control is developed for efficiency optimization of induction motors with uncertainties. The proposed control scheme consists of efficiency flux control(EFC) using a sliding mode adaptive flux observer and robust speed control(RSC) using a function approximation for mechanical uncertainties. In EFC, it is important to find the flux reference to minimize power losses of induction motors. Therefore, we proposed the optimal flux reference using the electrical power loss function. The sliding mode flux observer is designed to estimate rotor fluxes and variation of inverse rotor time constant. In RSC, the unknown function approximation technique employs nonlinear disturbance observer(NDO) using fuzzy neural networks(FNNs). The proposed controller guarantees both speed tracking and flux tracking. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the approaches proposed.
Heliostat, as a concentrator to reflect the incident solar energy to the receiver, is the most important system in the tower-type solar thermal power plant since it determines the efficiency and ultimately the overall performance of solar thermal power plant. Thus, a good sun tracking ability as well as a good optical property of it are required. Heliostat sun tracking system uses usually an open loop control system. Thus the sun tracking error caused by heliostat's geometrical error, optical error and computational error cannot be compensated. Recently use of sun tracking error model to compensate the sun tracking error has been proposed, where the error model is obtained from the measured ones. This work is a development of heliostat sun tracking error measurement and compensation method using BCS (Beam Characterization System). We first developed an image processing system to measure the sun tracking error optically. Then the measured error is modeled in linear polynomial form and neural network form trained by the extended Kalman filter respectively. Finally error models are used to compensate the sun tracking error. We also developed the necessary image processing algorithms so that the heliostat optical properties such as maximum heat flux intensity, heat flux distribution and total reflected heat energy could be analyzed. Experimentally obtained data shows that the heliostat sun tracking accuracy could be dramatically improved using either linear polynomial type error model or neural network type error model. Neural network type error model is somewhat better in improving the sun tracking performance. Nevertheless, since the difference between two error models in compensation of sun tracking error is small, a linear error model is preferred in actual implementation due to its simplicity.
In this paper, we propose a real-time people tracking system with multiple CCD cameras for security inside the building. The camera is mounted from the ceiling of the laboratory so that the image data of the passing people are fully overlapped. The implemented system recognizes people movement along various directions. To track people even when their images are partially overlapped, the proposed system estimates and tracks a bounding box enclosing each person in the tracking region. The approximated convex hull of each individual in the tracking area is obtained to provide more accurate tracking information. To achieve this goal, we propose a method for 3D walking human tracking based on the IMPRESARIO framework incorporating cascaded classifiers into hypothesis evaluation. The efficiency of adaptive selection of cascaded classifiers have been also presented. We have shown the improvement of reliability for likelihood calculation by using cascaded classifiers. Experimental results show that the proposed method can smoothly and effectively detect and track walking humans through environments such as dense forests.
In this paper a novel tracking system is described, regarding the influence of shadow between array, aimed at improving the efficiency of PV tracking system. Comparing with a building site versus capacity power, domestic solar powers have a limited siting. Therefore, each array interferes with the shadow of other arrays. The loss by influence of those shadow can be compensated for by means of control algorithm of the tracking device. The paper suggests a method controlling an altitude for length which is received the shadow influence of PV array. By using an azimuth of current solar position and the length between arrays, the controller of tracking device is able to calculate the length between actual arrays and make a comparison of the shadow length at a specific time with the length between arrays. When the shadow length is longer than the length between arrays, the controller of tracking device can adjust a position by compensating error altitude of the length between arrays at an altitude of current solar position. In the paper, we develop the control algorithm able to minimize the loss caused by the influence of shadow on the PV tracking system, and compared this with conventional output system. The controller has been tested in the laboratory with proposed algorithm and shows excellent performance.
Accurate actuator tracking plays an important role in real-time hybrid simulation (RTHS) to ensure accurate and reliable experimental results. Frequency-domain evaluation index (FEI) interprets actuator tracking into amplitude and phase errors thus providing a promising tool for quantitative assessment of real-time hybrid simulation results. Previous applications of FEI successfully evaluated actuator tracking over the entire duration of the tests. In this study, FEI with moving window technique is explored to provide post-experiment localized actuator tracking assessment. Both moving window with and without overlap are investigated through computational simulations. The challenge is discussed for Fourier Transform to satisfy both time domain and frequency resolution for selected length of moving window. The required data window length for accuracy is shown to depend on the natural frequency and structural nonlinearity as well as the ground motion input for both moving windows with and without overlap. Moving window without overlap shows better computational efficiency and has potential for future online evaluation. Moving window with overlap however requires much more computational efforts and is more suitable for post-experiment evaluation. Existing RTHS data from Network Earthquake Engineering Simulation (NEES) is utilized to further demonstrate the effectiveness of the proposed approaches. It is demonstrated that with proper window size, FEI with moving window techniques enable accurate localized evaluation of actuator tracking for real-time hybrid simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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