Holakooie, Mohammad Hosein;Taheri, Asghar;Sharifian, Mohammad Bagher Bannae
Journal of Power Electronics
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v.15
no.5
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pp.1274-1285
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2015
This paper deals with model reference adaptive system (MRAS) speed estimators based on a secondary flux for linear induction motors (LIMs). The operation of these estimators significantly depends on an adaptation mechanism. Fixed-gain PI controller is the most common adaptation mechanism that may fail to estimate the speed correctly in different conditions, such as variation in machine parameters and noisy environment. Two adaptation mechanisms are proposed to improve LIM drive system performance, particularly at very low speed. The first adaptation mechanism is based on fuzzy theory, and the second is obtained from an LIM mechanical model. Compared with a conventional PI controller, the proposed adaptation mechanisms have low sensitivity to both variations of machine parameters and noise. The optimum parameters of adaptation mechanisms are tuned using an offline method through chaotic optimization algorithm (COA) because no design criterion is given to provide these values. The efficiency of MRAS speed estimator is validated by both numerical simulation and real-time hardware-in-the-loop (HIL) implementations. Results indicate that the proposed adaptation mechanisms improve performance of MRAS speed estimator.
The good control performance of permanent magnet linear synchronous motor (LSM) drive systems is difficult to achieve using linear controllers because of uncertainty effects, such as fictitious forces. A backstepping control system using adaptive modified recurrent Laguerre orthogonal polynomial neural network uncertainty observer (OPNNUO) is proposed to increase the robustness of LSM drive systems. First, a field-oriented mechanism is applied to formulate a dynamic equation for an LSM drive system. Second, a backstepping approach is proposed to control the motion of the LSM drive system. With the proposed backstepping control system, the mover position of the LSM drive achieves good transient control performance and robustness. As the LSM drive system is prone to nonlinear and time-varying uncertainties, an adaptive modified recurrent Laguerre OPNNUO is proposed to estimate lumped uncertainties and thereby enhance the robustness of the LSM drive system. The on-line parameter training methodology of the modified recurrent Laguerre OPNN is based on the Lyapunov stability theorem. Furthermore, two optimal learning rates of the modified recurrent Laguerre OPNN are derived to accelerate parameter convergence. Finally, the effectiveness of the proposed control system is verified by experimental results.
This paper presents a model-free system based on a framework of a backstepping sliding mode control (BSMC) with a radial basis function neural network (RBFNN) and adaptive mechanism for electro-hydraulic systems (EHSs). First, an EHS mathematical model was dedicatedly derived to understand the system behavior. Based on the system structure, BSMC was employed to satisfy the output performance. Due to the highly nonlinear characteristics and the presence of parametric uncertainties, a model-free approximator based on an RBFNN was developed to compensate for the EHS dynamics, thus addressing the difficulty in the requirement of system information. Adaptive laws based on the actor-critic neural network (ACNN) were implemented to suppress the existing error in the approximation and satisfy system qualification. The stability of the closed-loop system was theoretically proven by the Lyapunov function. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, proportional-integrated-derivative (PID) and improved PID with ACNN (ACPID), which are considered two complete model-free methods, and adaptive backstepping sliding mode control, considered an ideal model-based method with the same adaptive laws, were used as two benchmark control strategies in a comparative simulation. The simulated results validated the superiority of the proposed algorithm in achieving nearly the same performance as the ideal adaptive BSMC.
Lim, Sun;Lim, Seung Hwan;Jeong, Ye Chan;Chi, Su Chung;Nam, Mun Ho
Journal of Applied Reliability
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v.17
no.3
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pp.224-235
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2017
Purpose: Reliability is the most important factor to detect defects as wind turbines are deployed in large blades. The methods of detecting defects are various, such as non-destructive inspection and thermal imaging inspection. We propose the phased array ultrasonic testing method of non-destructive testing. Methods: We propose the active pressure mechanism for wind power blade. The phase array ultrasonic inspection method is used for fault detection inner blade surface. Controlled pressure of mechanism with respect to z-axis is important for guarantee the result of phase array ultrasonic inspection. The model based control and proposed mechanism are utilized for overall system stability and effectiveness of system. Result: The result of proposed pressure mechanism B is more stable than A. Convergence speed is also faster than A. Conclusion: We confirmed the performance of the proposed constant pressure mechanism through experiments. Non-destructive testing was applied to the specimen to confirm the reliability of detecting defects.
In this paper, we propose a predictive resource metric region (RMR) based radio resource metric estimation (RRME) mechanism, which utilizes a resource metric mapping function (RMMF), both of which permit efficient inter-working between the physical layer and higher layers for envisaging multimedia service applications over a CDMA communication system platform. The RMR can provide the acceptable resource region where QoS and acceptable link quality can be guaranteed with an achievable resource margin to be utilized in terms of capacity margin, the degree of confidence (DCL) of user, second-order statistics of Eb/Io. With predicted capacity margin and variance, DCL can deliver decision parameters with which an adaptive QoS based admission control can perform well taking capacity and resource availability into account in a dynamic and predictive manner. Combined with advanced techniques such as adaptive modulation or rate control and power control, the proposed mechanism can adjust the conventional stringent link quality information efficiently, and deliver accurate information of the resource availability. Thus, these can guarantee the maximization of resource utilization of multimedia service applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.1
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pp.105-122
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2011
The fundamental design goal of wireless sensor MAC protocols is to minimize unnecessary power consumption of the sensor nodes, because of its stringent resource constraints and ultra-power limitation. In existing MAC protocols in wireless sensor networks (WSNs), duty cycling, in which each node periodically cycles between the active and sleep states, has been introduced to reduce unnecessary energy consumption. Existing MAC schemes, however, use a fixed duty cycling regardless of multi-hop communication and traffic fluctuations. On the other hand, there is a tradeoff between energy efficiency and delay caused by duty cycling mechanism in multi-hop communication and existing MAC approaches only tend to improve energy efficiency with sacrificing data delivery delay. In this paper, we propose two different MAC schemes (ADS-MAC and ELA-MAC) using closed-loop control in order to achieve both energy savings and minimal delay in wireless sensor networks. The two proposed MAC schemes, which are synchronous and asynchronous approaches, respectively, utilize an adaptive timer and a successive preload frame with closed-loop control for adaptive duty cycling. As a result, the analysis and the simulation results show that our schemes outperform existing schemes in terms of energy efficiency and delivery delay.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.496-499
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1997
Field robot represented by excavator can be applied for various kinds of working in manufacturing, construction, agriculture etc. because of the flexibility of its multi-joint mechanism and the high power of hydraulic actuators. In general, the dynamics of field robot have strong coupling, various kinds of non-linearity, and time-varying parameters according to working conditions. Therefore, it is very difficult to describe the system well, and design controller systematically based on its model. This paper established the mathematical model of field robot driven by electro-hydraulic servomechanism and constructed the adaptive control system robust to external load variations. The proposed control system for the field robot was evaluated by the computer simulation and the performance results of trajectory tracking were compared with that of PID control system.
This paper proposes a reactive current assignment and control strategy for a doubly-fed induction generator (DFIG) based wind-turbine generation system under generic grid voltage sag or swell conditions. The system's active and reactive power constrains during grid faults are investigated with both the grid- and rotor-side convertors (GSC and RSC) maximum ampere limits considered. To meet the latest grid codes, especially the low- and high-voltage ride-through (LVRT and HVRT) requirements, an adaptive reactive current control scheme is investigated. In addition, a torque-oscillation suppression technique is designed to reduce the mechanism stress on turbine systems caused by intensive voltage variations. Simulation and experiment studies demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed control scheme to enhance the fault ride-through (FRT) capability of DFIG-based wind turbines during violent changes in grid voltage.
This paper deals with the comparison of different control strategies for the Induction generators in wind energy conversion system. Mainly, two types of induction machines, Self excited induction generator (SEIG) and doubly Fed Induction generators (DFIG) are studied. The different control strategies for SEIG and DFIG are compared. For SEIG, Electronic load Controller mechanism, Static Compensator based voltage regulator are studied. For DFIG the main control strategy namely vector control, direct torque control and direct power control are implemented. Apart from these control strategies for both SEIG and DFIG to improve the performance, the ANFIS based controller is introduced in both STATCOM and DTC methods. These control methods are simulated using MATLAB/SIMULINK and performances are analyzed and compared.
Ramesh, Tejavathu;Panda, Anup Kumar;Kumar, S. Shiva
Journal of Power Electronics
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v.15
no.3
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pp.730-740
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2015
This paper presents model reference adaptive system speed estimators based on Type-1 and Type-2 fuzzy logic controllers for the speed sensorless direct torque and flux control of an induction motor drive (IMD) using space vector pulse width modulation. A Type-1 fuzzy logic controller (T1FLC) based adaptation mechanism scheme is initially presented to achieve high performance sensorless drive in both transient as well as in steady-state conditions. However, the Type-1 fuzzy sets are certain and cannot work effectively when a higher degree of uncertainties occurs in the system, which can be caused by sudden changes in speed or different load disturbances and, process noise. Therefore, a new Type-2 FLC (T2FLC) - based adaptation mechanism scheme is proposed to better handle the higher degree of uncertainties, improve the performance, and is also robust to different load torque and sudden changes in speed conditions. The detailed performance of different adaptation mechanism schemes are performed in a MATLAB/Simulink environment with a speed sensor and sensorless modes of operation when an IMD is operates under different operating conditions, such as no-load, load, and sudden changes in speed. To validate the different control approaches, the system is also implemented on a real-time system, and adequate results are reported for its validation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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