The paper proposes the solar photovoltaic power generation system method for photovoltaic system to solve the power shortage due the sudden power demand. So that supplied electric power to system at appearance during surplus electric power minute and unit moment link driving with common use system is available, digital PLL circuit system voltage through composition and phase of solar photovoltatic power generation system to do synchronization do. Feed forward controller was applied to get fast current response Solar cell that is changed by solar radiation always kept the maximum output when it used Step up chopper. The dynamic character had checked through simulation used Matlab Sumulink and confirmed through an experiment.
This paper considers reinforcement learning control with the self-organizing map. Reinforcement learning uses the observable states of objective system and signals from interaction of the system and environment as input data. For fast learning in neural network training, it is necessary to reduce learning data. In this paper, we use the self-organizing map to partition the observable states. Partitioning states reduces the number of learning data which is used for training neural networks. And neural dynamic programming design method is used for the controller. For evaluating the designed reinforcement learning controller, an inverted pendulum on the cart system is simulated. The designed controller is composed of serial connection of self-organizing map and two Multi-layer Feed-Forward Neural Networks.
In this contribution, the control of multivariable reverse osmosis (RO) desalination plant using proportional-integral-derivative (PID) controllers is presented. First, feed-forward compensators are designed using simplified decoupling method and then the PID controllers are tuned for flux (flow-rate) and conductivity (salinity). The tuning of PID controllers is accomplished by minimization of the integral of squared error (ISE). The ISEs are minimized using a recently proposed algorithm named as teacher-learner-based-optimization (TLBO). TLBO algorithm is used due to being simple and being free from algorithm-specific parameters. A comparative analysis is carried out to prove the supremacy of TLBO algorithm over other state-of-art algorithms like particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony (ABC) and differential evolution (DE). The simulation results and comparisons show that the purposed method performs better in terms of performance and can successfully be applied for tuning of PID controllers for RO desalination plants.
본 논문은 DC/DC 위상천이 풀브릿지 컨버터의 과도상태 개선을 위한 듀얼모드 제어를 제안한다. 기존의 discontinuous conduction mode (DCM)과 continuous conduction mode (CCM)을 이용하여 운용하는 위상천이 풀브릿지 컨버터는 각 모드의 상이한 전압게인의 특성을 고려하지 않아 급격한 로드 변동시 출력 전압의 언더슈트 혹은 오버슈트가 크게 발생한다. 제안하는 듀얼모드 제어는 DCM과 CCM 각 모드 별개로 제어가 적용되고 출력 전류의 변화에 대응하는 적응형 feed-forward 제어가 적용되어 컨버터의 과도상태를 개선할 수 있다. 듀얼모드의 제어 방법의 성능과 타당성을 시뮬레이션을 통해 입증한다.
무인항공기가 복잡한 지형이나 위험 지역에서 안전한 비행을 하기 위해서는 요구되는 경로를 정밀하게 추종할 수 있는 제어기법이 필요하다. 경로추종을 위해 사용되는 PID 제어기에서는 경로의 곡률을 앞먹임하여 추종성능을 개선할 수 있다. 한편 경로를 정밀 추종하기 위해서는 제어기의 이득을 크게 하는 것이 필요하나 비행체의 응답속도가 느린 경우 큰 경로 추종 이득을 사용할 경우 성능 저하 또는 불안정성이 발생할 수 있다. 여기서는 응답지연을 고려하여 앞먹임을 갖는 PID제어기의 설계방법을 고려하였다. 앞먹임에 필요한 경로정보를 간단히 얻기 위해 주어진 경로를 3차 스플라인 방법을 적용하여 3차 다항식으로 나타내었다. 설계한 제어기의 추종성능을 평가하기 위해 높은 고도에서 운용되는 느린 횡방향 동특성을 갖는 무인항공기에 대해 비선형 시뮬레이션을 수행하였다. 제어기에서는 횡방향 동특성을 1차 모델로 가정하여 반영하였다. 시뮬레이션을 통하여 동특성을 고려한 경우는 비행체가 주어진 경로를 매우 정밀하게 추종함을 확인하였다.
This study proposes a new approach to control a trajectory control of vertical type articulated robot arm with six revolution joints by computed torque method for manufacturing process automation. The proposed control scheme takes advantage of the properties of the fuzzy controllers. The proposed method is suitable to control of the trajectory and path control in cartesian space for vertical type articulated robot manipulator for forging manufacturing process automation. The results is illustrated that the proposed fuzzy computed torque controller is more stable and robust than the conventional computed torque controller. This study is included with an analytical methodology of inverse kinematic computation for 6 DOF manipulators. And an intelligent PID based on feed forward fuzzy control structure is applied to control the working path control with disturbances caused by uncertainty parameters of the manipulator dynamic model. Lastly, the validity of proposed is verified by simulations and experiments.
A neuromuscular control system of a myoelectric prosthetic hand (PH) constitutes a nonlinear system with a dead zone whose magnitude is equal to its joint angle when the PH just grasps an object. This is because the neuromuscular control system remains an open-loop system until the PH grasps the object but it constitutes a feedback control system after the PH griped the object in which a torque induced in the fingers of the PH is fed back. To improve the transient performance of the control system, it is desirable to make the feed-forward gain as large as possible, so long as the stability of the system is not impaired. It is also desired that the control system remains stable even when the PH lifts a heavy or rigid object, because this makes the closed loop gain large and leads to the closed system unstable. According to the theory of stability analysis of nonlinear systems, we can only know the sufficient conditions that the system should be stable. Thus the nonlinear theory on stability is insufficient to be used to design the neuromuscular control system for improving its transient responses. This paper shows that the nonlinear system with a dead zone can be approximated to a linear feedback system and that well-known methods of analysis and design on linear control systems can be applicable. It is also shown through various simulation results that errors induced by approximation are practically negligible and thus the design methods are quite accurate.
Since the residential load is an AC load and the output of solar cell is DC power, the photovoltaic system needs the DC/AC converter to utilize solar cell. In case of driving to interact with utility line, in order to operate at unity power factor, converter must provide the sinusoidal wave current and voltage with same phase of utility line. Since output of solar cell is greatly fluctuated by insolation, it is necessary that the operation of solar cell output in the range of the vicinity of maximum power point. In this paper, DC/AC converter is three phase PWM converter with smoothing reactor. And then, feed-forward control used to obtain a superior characteristic for current control and digital PLL circuit used to detect the phase of utility line.
This paper deals with motion planning algorithm for kinematically redundant manipulators that are not fixed to the ground. Differently from usual redundant manipulators fixed to the ground, the stability issue should be taken into account to prevent the robot from falling down. The typical ZMP equation, which is employed in human walking, will be employed to evaluate the stability. This work proposes a feed forward ZMP planning algorithm. The algorithm embeds the 'ZMP equations' indirectly into the kinematics of the kinematic model of a manipulator via a ZMP stability index The kinematic self motion of the redundant manipulator drives the system in such a way to keep or plan the ZHP at the desired position of the footprint. A sequential redundancy resolution algorithm exploiting the remaining kinematic redundancy is also proposed to enhance the performances of joint limit index and manipulability. In addition, the case exerted by external forces is taken into account. Through simulation for a 5 DOF redundant robot model, feasibility of the proposed algorithms is verified. Lastly, usual applications of the proposed kinematic model are discussed.
Velocity ripple in manufacturing processes reduces productivity and limits the precision of the product. In practice, the frequency and phase of velocity ripples always change minutely, which makes it impossible to compensate for the ripple by simply inserting an opposite feed-forward signal in the system. In this study, an active-phase compensation algorithm was developed to enable the velocity-ripple controller to track the phase change of the ripples in real time. The proposed controller can compensate for the velocity ripple whatever its cause, including disturbance by the torque ripple. The algorithm consists of three functional modules: the velocity-ripple extractor, the synchronized integrator, and the phase shifter. Experimental results showed that the proposed controller clearly reduces velocity ripples with phase variation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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