The control rod worth is a key safety parameter required to be measured in commercial pressurized water reactors (PWRs). Conventionally, the control rod worth is measured after reaching the critical state, which occupies the considerable time in the zero-power physics test. In this study, an efficient control-rod worth measurement technique has been proposed based on the improved neutron-source multiplication method, which can be implemented with the source-range detector count rates in the subcritical states. Moreover, the noise reduction technique has been adopted to smooth the large fluctuation existing in the original signals. In order to verify the engineering performance of the proposed measurement technique, the measured source-range detector count rates during the rod withdrawal process before reaching critical state in a CNP1000 reactor have been employed. It demonstrated that almost all estimated results of control rod worth satisfy the engineering acceptance criteria, except one control rod with the relative difference over 10 %, which indicates the capability of the proposed method in estimating control rod worth.
A novel resonant pulse control technique which generates high-quality sinusoidal output voltage from a resonant dc link inverter is presented for UPS applicatons. The proposed control technique limits resonant voltae overshoot without any passive or active clamp circuit, resulting in resonant pulses iwth uniform amplitude and high efficiency. The output voltage is controlled by the third order contorller iwth an inner loop of th efilter inductor current and the feedforward controller. Analysis and design of the proposed control technique are illustrated and verified on a 5kVA experimental unit.
This paper consider the control for the vehicle suspension system using electro-rheological damper. The study is performed by using of FLC(Fuzzy Logic Controller). The model used in the simulation is quarter car and the road disturbance is regarded as white noise random process with zero mean. Proposed control technique shows good agreement compared with the result from the conventional on-off/bang-bang type control technique.
A robust speed control scheme for a brushless DC(BLDC) motor using an adaptive input-output linearization technique is presented. By using this technique, the nonlinear motor model can be linearized in Brunovski canonical form, and the desired speed dynamics can be obtained based on the linearized model. This control technique, however, gives an undesirable output performance under the mismatch of the system parameters and load conditions. For the robust output response, the controller parameters will be estimated by a model reference adaptive technique where the disturbance torque and flux linkage are estimated. The adaptation laws are derived by the Popov's hyperstability theory and positivity concept. The proposed control scheme is implemented on a BLDC motor using the software of DSP TMS320C30 and the effectiveness is verified through the comparative experiments.
Kim, Kyeong-Hwa;Baik, In-Cheol;Kim, Hyun-Soo;Youn, Myung-Joong
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권3호
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pp.113-122
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1997
An adaptive input-output linearization technique for a robust speed control of a brushless C(BLDC) motor is presented. By using this technique, the nonlinear moro model can be effectively linearized in Brunovski canonical form, an the desired speed dynamics can be obtained based on the linearized model. This control technique, however, gives an undesirable output performance under the mismatch of the system parameters and load conditions caused by the incomplete linearization. for the robust output response, the controller parameters will be estimated by a model reference adaptive technique where the disturbance torque and flux linkage are estimated. The adaptation laws are derived by the Popov's hyperstability theory nd positivity concept. The proposed control scheme is implemented on a BLDC motor using the software of DSP TMS320C30 and the effectiveness is verified through the comparative simualtions and experiments.
This paper presents a new sensorless control scheme using simple duty signal feedback technique in DC-DC converters. The proposed sensorless control scheme (DFC) has the characteristics that they show the same as operation performance of current mode control by using duty feedback technique without current sensor as well as present better dynamic response performance than conventional sensorless current mode control (SCM) in case that input source is perturbed by step change or DC input source includes the . harmonics. Also, the proposed control scheme has good noise immunity and simple control circuits since they have one feedback loop, and can be applied to all DC-DC converters. The concept and control principles of the proposed control scheme are explained in detail and the validity of the proposed control scheme is verified through several interesting simulated results.
With the improvement of standard of living, requirement for comfortable and quiet environment has been increased and, therefore, there has been a many researches for active noise reduction to overcome the limit of passive control method. In this study, active noise control is performed in a duct system using intelligent control technique which needs not decide the coefficients of high order filter and the mathematical modeling of a system. Back propagation algorithm is applied as an intelligent control technique and control system is organized to exclude the error microphone and high speed operational device which are indispensable for conventional active noise control techniques. Furthermore, learning is performed by organizing acoustic feedback model, and the effect of the proposed control technique is verified via computer simulation and experiment of active noise control in a duct system.
We propose a new technique of adaptive-neuro controller design to implement real-time control of robot manipulator, Unlike the well-established theory for the adaptive control of linear systems, there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of robot control. The proposed neuro control algorithm is one of loaming a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. Through simulation, the proposed adaptive-neuro control scheme is proved to be a efficient control technique for real time control of robot system using DSPs(TMS320C50)
In this paper, a dynamic control scheme is proposed which not only compensates for the lateral dynamics and longitudinal dynamics but also deal with the yaw motion dynamics. Using the dynamic control technique, adaptive and learning algorithm together, the proposed controller is not only robust to disturbance and parameter uncertainties but also can learn the inverse dynamics model in steady state. Based on the proposed dynamic control scheme, a dynamic vehicle simulator is contructed to design and test various control techniques for 4-wheel steering vehicles.
Since the advanced control technique such as model predictive control has been introduced to industrial plant, there have been many progresses in the process control. As a way to improve the control performance, the on-line process optimizer was integrated with the advance controller. In this study, a control technique which improves the control. As the number of changes by the optimizer is increased, the control performance of the proposed algorithm is improved. Its control performance is shown via an numerical example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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