본 논문은 갠트리 크레인의 시뮬레이터를 제작하여 적응형 흔들림 제어기를 설계한다. 흔들림 감지는 디지털 카메라 센서를 이용하였으며 모델기반 적응제어를 이용하여 제어규칙을 산출한다. 제어규칙은 리아푸노브 안정성이론을 적용하였으며 정의된 리아푸노브 함수의 미분식이 음수를 갖기 위한 크레인의 적응형 제어입력을 계산한다. 제안한 제어기의 성능을 검토하기 위하여 실시간 제어실험을 실시하였으며 이송체의 무게 변화에 대한 적응성을 검토한다. 또한 기존의 PI 제어기도 함께 실험하여 성능의 비교 검토한다.
This paper presents an artificial intelligence - Deep Belief Network (DBN) gain-scheduling adaptive PI controller scheme for dual active bridge (DAB) converter. The PI gains are allowed to vary within a predetermined range and therefore eliminate the problems faced by the conventional PI controller. The performance of the proposed controller is simulated and compared with the conventional fixed PI controller under various conditions. The experimental prototype of the DAB converter is implemented using a digital signal processor of TMS320F28335 manufactured by Texas Instrument to examine and to evaluate the performance criteria of the proposed controller. Simulation and experimental results show improvements in transient as well as steady state responses of the proposed controller over the conventional fixed PI controller.
The torque variation in drilling process represents the problems of the efficient and stable machining. In order to cope with them, the active control method is adopted to drill the workpiece under the constant cutting torque though the cutting stiffness of the workpiece or the diameter of the drill bit changes. The cutting process is modeled in the geometric viewpoint related with the feed and the number of cutting lips. And the dynamic model is approximated to the first order system for the purpose of control. The adaptive PI control is used in computer simulations and experiments. The results of the study show the validity of the drilling method with torque control.
증기발생기 수위제어를 위한 자기동조 예측제어기법을 제안하였다. 제어기설계시 측정 가능한 앞되먹임 신호에 대한 고려와 비선형계통이나 시변계통에 적용하기 위해 적응형으로 유도한 것이 제안된 제어기의 특징이다. 이러한 이유로 제안된 제어기는 계통의 동특성에 직접 영향을 주는 앞되먹임 신호가 존재하고, 시간이나 동작조건에 따라 계통의 계수가 변하는 계통에 적용 가능하다. 제안된 제어기의 성능을 검증하기 위해 웨스팅하우스형의 증기발생기 모델을 이용하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 기존의 비례-적분제어기 보다 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
최근 분산전원 시스템의 증가로 인해 계통연계 인버터의 사용이 꾸준하게 증가해 왔다. 계통연계 인버터의 제어를 위해 많이 사용되는 PI 제어기는 구조가 간단하여 제어기 구성이 쉽다는 장점이 있지만 계통 전압에 예상치 못한 전압 외란이 발생할 경우 전류 품질이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 LCL 필터를 사용하는 계통연계 인버터의 상태공간 모델을 이용하여 공진제어기와 적분제어기가 결합된 전 상태궤환 제어기법을 제시한다. 또한 계통외란과 주파수 변동으로 인해 발생하는 주파수 검출성능 향상을 위해 SOGI-PLL을 사용하여 시스템의 안정성을 보장한다. 제안된 기법의 타당성과 성능이 PSIM 시뮬레이션을 통하여 입증된다.
In many industrial applications that use the electric motors robust controllers are needed. The method using a neural network in order to design a robust controller when a disturbance occurs is studied. Backpropagation algorithm, which is used in a conventional neural network controller is used in many areas, but when the number of neurons in the input layer, hidden layer and output layer of the neural network increases the processing speed of the learning process is slow. In this paper an adaptive PI(Proportional and Integral) controller based on CTRNN(Continuous Time Recurrent Neural Network) for permanent magnet synchronous motors is presented. By varying the load and the speed the validity of the proposed method is verified through simulation and experiments.
The model reference adaptive control algorithm (MRAC), which is one of the methods for controlling the speed of a permanent magnet synchronous motor (PMSM), has been developed using the autoregressive (ARMAX) method. Applying this algorithm to a microprocessor which is used in driving PMSM with PI controller, it has been proved that the response speed of the reference input follows closely that of the reference model. It has also been proved by experiments that the quick speed response without over-shoot could be obtained for the motor system with variable parameters.
In this paper, we proposed that the problem of controlling induction motor with magnetic saturation, is studied from an input-output feedback linearization with adaptive algorithm. is considered. An adaptive input-output feedback linearizing controller is considered under the assumption of known motor parameters and unknown load torque. In order to achieve the speed regulation with the consideration of improving power efficiency, rotor angular speed and flux amplitude tracking objectives are formulated. Simulation results are provided for illustration.
This paper proposes an adaptive generalized predictive control with feedforward algorithm for steam generator level control in nuclear power plant. The proposed algorithm is shown that the parameters of N-step ahead predictors can be obtained using the parameters of one-step ahead predictor which is derived from plant model with feedforward. Using this property the proposed scheme is an adaptive algorithm which consists of GPC method and the recursive least squares algorithm for identifying the parameters of one-step ahead predictor. Also, computer simulations are performed to evaluate the performance of proposed algorithm using a mathematical model of PWR steam generator Simulation results show good performances for load variation. And the proposed algorithm shows better responses than PI controller does.
본 논문에서는 최근, 압전 변압기 기술의 급속한 발전을 이용하므로 자계의 잡음이 없고, 크기가 소형화되며 고효율과 고 전력 밀도, 누설자속이 없어 노이즈 발생이 없고, 공진주파수만을 이용하므로 출력파형이 정현파에 가까워 고조파 잡음이 없는 점을 이용하여 전기적인 등가회로를 적용하여 DC-DC 컨버터를 구현 하였다. 유도전동기 회전자 속도 개념에 자속 기준 모델 적용 시스템(FMRAS)을 적용하였다. 유도전동기의 벡터제어는 회전자 속도 정의의 추정값을 이용하여 실행 할 수 있고, 부가된 변화되는 모델로 회전자 목표값 계산을 수행 할 수 있다. 이 시스템은 PWM 공간 전압기법과 DC-DC 컨버터를 이용하여 벡터전류제어와 속도제어를 위한 PI제어기로 구성되어 있다. 제어를 위한 실행과 높은 속도계산을 디지털 신호 원칩 마이크로프로세서에 의해 수행 되었고, 시뮬레이션과 실험을 통해서 다양한 제어 방법의 타당성을 제시 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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