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.
In this paper, cell-mediated immune algorithm(CMIA) controller was proposed and applied for the autonomous guided vehicle(AGV) driving. It was based on specific immune response of the biological immune system which is the cell-mediated immunity. To verify the performance of the designed CMIA controller, some experiments were performed for the control of steering and speed of AGV. And then the displacement and speed tracking error of the AGV was mainly investigated. As results, the capability of realization and reliableness were proved by comparing the response characteristics of the classical controller with the proposed CMIA controller.
Single phase induction motor is used widely in various electronic appliances by advantage that is simple structure and a low-cost. As high starting torque characteristic is mostly used capacitor run single phase induction motor. In this paper, it is applied that speed controller of Capacitor run single phase induction motor of digital way used general microprocessor, and phase control method used average voltage. Torque get non-linearity to domain of low speed. Unstable domain of low speed is applied of integral cycle control. so it is wide that Speed control domain. Also, PID controller is used to improve characteristic of fast response. The validity of proposed method is verified from simulation and experiment result
고속의 동작 주파수를 갖는 메모리 제어기를 설계하여 PCB에서 고속 메모리와 통신을 할 경우 연결선의 길이와 배치에 따라 데이터가 전달되는 시간이 달라진다. 따라서 메모리 제어기를 설계한 뒤 PCB 상에서 메모리와 연결하여 동작시킬 때마다 이러한 지연시간이 달라져 제어기의 입출력 회로를 다시 설계하거나 초기화시 내부 설정을 바꾸어 주어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 제어기 내부에 초기화 단계에서 메모리에 테스트 패턴을 쓰고 읽으며 지연시간을 측정하고 적응적으로 지연시간을 고려한 입출력 회로를 구성하는 학습 방법을 제안한다. 제안한 학습 방법에서는 테스트 패턴을 쓰고 최소 시간 단위로 데이터를 읽는 타이밍을 바꾸어 가며 차례로 읽기를 시도하여 테스트 패턴이 정확히 읽히는 타이밍을 기억하여 초기화가 끝난 뒤 정상 동작을 시작하였을 때 학습 결과를 반영하여 메모리 접근을 시도한다. 제안한 학습 방법을 이용하면 PCB에 새로운 시스템을 구성하여도 초기화시 지연시간을 새로 설정하므로 제어기와 메모리의 통신 지연 문제를 해결할 수 있다. 제안한 방식은 고속의 SRAM, DRAM, 플래시 메모리 등에 사용 가능하다.
This paper addresses the adaptive controller for efficiency optimization of induction motors. The paper describes an adaptive controller based on-line efficiency optimization control of a drive that uses a direct vector controlled induction motors. To improve the efficiency of the induction motors, it is important to find the optimal flux reference that minimize power loss. The proposed optimal flux reference is derived using a power loss function that is constructed with stator resistance losses, rotor resistance losses and core losses. The proposed sliding mode flux observer generates estimates the unmeasured rotor fluxes. An optimal efficiency controller has goal of maximizing the efficiency for a given speed and load torque. A simulation shows the effectiveness of the proposed technique.
This paper presnts a controller for the heat capacity of thermal storage systems using off-peak electricity which is composed of an identifier using neural networks and a storage time adjuster in order to store exactly the required thermal energy without loss. Since thermal storage systems have nonlinear characteristics and large time constant, even if we predict the heating load accurately, it is very difficult to store exactly the required thermal energy. Thus, in the neural network for the identifier, the adaptive learning rate for high learning speed and bit inputs based on state changes of thermal storage power source are used. Also a hardware for the controller using a microprocessor is developed. The performance of the proposed controller is shown by experiment.
본 논문에서는 경제적이고, 채널 확장성이 용이하며, 다양한 성능시험에 대응이 가능한 솔레노이드 타입의 인젝터 컨트롤러를 연구 개발하고 그 성능을 평가하였다. 개발된 컨트롤러는 임베디드 시스템에 기반을 두고 있으며, 인젝터에서 고압으로 분사되는 연료의 분사 타이밍 및 분사량에 대한 정밀제어는 물론 솔레노이드의 전기적인 특성을 측정하여 인젝터의 성능평가도 가능하다. 또한, 부가적으로 인젝터의 분무 형태를 정밀하게 촬영할 수 있는 광원과 초고속 카메라의 정밀시간제어도 동시에 가능하도록 하였다.
Active-matrix electrophoretic display (AMEPD) is commonly used for the applications of smart handheld reading devices such as e-books and e-news. This paper presents a new reduced waveform lookup table storage method that reduces the associated lookup table by approximately 2n (n is the number of gray levels employed) times the conventional one. The paper also proposes a driving method for image display. The method provides high-speed performance for image display and also effectively eliminates the image residue, achieving high image quality. The prototyped controller was connected to a 6" AMEPD panel, whose excellent display quality demonstrated the effectiveness of the proposed controller design.
A robot manipulator is a nonlinear time varying MIMO system. Therefore, when a robot manipulator operates at high speeds, the performance of pursuing its trace becomes worse due to the increased nonlinearity of system. Several nonlinear control methods are introduced for solving this problem. But, these methods need a large amount of calculations, so it is necessary to use the controller equipped with a faster and more efficient processing ability. In this paper, we designed the Rhino XR-3 Robot Controller which controls five joints concurrently. To reduce the size of the controller and to control 6 dc-servo motors in real time, we use the TMS320c31, the high-speed digital signal processor.
Commutation failures can deteriorate the availability of high-voltage direct current (HVDC) links and may lead to outage of the HVDC system. Most commutation failures are caused by voltage reduction due to ac system faults on inverter side. The commutation failure process can be divided into two stages. The first stage, from the occurrence to the clearing of faults, is called 'Deterioration Stage'. The second stage, from the faults clearing to restoring the power system stability, is called 'Recovery Stage'. Based on the analysis of the commutation failure process, this paper proposes a direct-current fuzzy controller including prevention and recovery controller. The prevention controller reduces the direct current to prevent Commutation failures in the 'Deterioration Stage' according to the variation of ac voltage. The recovery controller magnifies the direct current to speed up the recovery of power system in the 'Recovery Stage', based on the recovery of direct voltage. The validity of this proposed fuzzy controller is further proved by simulation with CIGRE HVDC benchmark model in PSCAD/EMTDC. The results show the commutation failures can be mitigated by the proposed direct-current fuzzy controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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