The design procedure for fuzzy logic controller depends on the expert's knowledge or trial and error. Moreover, it is very difficult to guarantee the stability and robustness of the system due to the linguistic expression of fuzzy control. However, fuzzy logic control has succeeded in many control problems that the conventional control theory has difficulties to deal with. As a result, this control theory is applied to the engine control system which a mathematical model is difficult. In this study, the fuzzy logic is applied to obtain the gain of PI control at idle speed control system, and a simple engine model is developed in order to perform simulation. Experimental results show that the response to reach the target engine speed at idle speed control system is improved by adopting the gain obtained with fuzzy logic.
This paper deals with speed control of DC servo motor using a Adaptive high gain obserber. In this parer, the gain of the observer is properly set up using the fuzzy control and adaptive high gain observer that have a superior transient characteristic and is easy to implement compared the existing method is designed. In order to verify the performance of the Adaptive high gain observer which is proposed in this paper, it is compared estimate performance of High-gain Observer and Adaptive High Gain Observer with the computer simulation. Effectiveness of the proposed high gain observer is proved from the experiment to compare the case with a speed sensor to the case with Adaptive high gain observer in the speed control of DC servo motor.
Optimal efficiency control of synchronous reluctance motor(SynRM) is very important in the sense of energy saving and conservation of natural environment because the efficiency of the SynRM is generally lower than that of other types of AC motors. This paper is proposed an efficiency optimization control for the SynRM which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on fuzzy-neural networks (FN)-PI controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization control is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. It is shown that the current components which directly govern the torque production have been very well regulated by the efficiency optimization control scheme. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses In variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
Rashag, Hassan Farhan;Koh, S.P.;Abdalla, Ahmed N.;Tan, Nadia M.L.;Chong, K.H.
Journal of Power Electronics
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제13권3호
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pp.369-380
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2013
Direct torque control based on space vector modulation (SVM-DTC) protects the DTC transient merits. Furthermore, it creates better quality steady-state performance in a wide speed range. The modified method of DTC using SVM improves the electrical magnitudes of asynchronous machines, such as minimizing the stator current distortions, the stator flux with electromagnetic torque without ripple, the fast response of the rotor speed, and the constant switching frequency. In this paper, the proposed method is based on two new control strategies for direct torque control with space vector modulation. First, fuzzy logic control is used instead of the PI torque and a PI flux controller to minimizing the torque error and to achieve a constant switching frequency. The voltages in the direct and quadratic reference frame ($V_d$, $V_q$) are achieved by fuzzy logic control. In this scheme, the switching capability of the inverter is fully utilized, which improves the system performance. Second, the close loop of stator flux estimation based on the voltage model and a low pass filter is used to counteract the drawbacks in the open loop of the stator flux such as the problems saturation and dc drift. The response of this new control strategy is compared with DTC-SVM. The experimental and simulation results demonstrate that the proposed control topology outperforms the conventional DTC-SVM in terms of system robustness and eliminating the bad outcome of dc-offset.
This proposes an online loss minimization algorithm for series PI(SPI) based interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive to yield high efficiency and high dynamic performance over wide speed range. The loss minimization algorithm is developed based on the motor model. In order to minimize the controllable electrical losses of the motor and thereby maximize the operating efficiency, the d-axis armature current is controlled optimally according to the operating speed and load conditions. For vector control purpose, a SPI is used as a speed controller which enables the utilization of the reluctance torque to achieve high dynamic performance as well as to operate the motor over a wide speed range. Also, this paper proposes current control of model reference adaptive fuzzy controller(MFC), and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The proposed efficiency optimization control, SPI, MFC, ANN in this paper is applied to IPMSM drive system, the validity of this paper is proved by analyzing response characteristics in variety operating conditions.
원전증기 발생기 수위제어용 두개의 퍼지 알고리듬을 개발하였다. 즉, 증기 및 급수유량사용이 가능한 고출력 경우와 이들의 사용이 불가능한 저출력시등 용도를 분리하여 별도의 알고리듬으로 개발한 것이다. 이들 알고리듬은 고출력시의 경우 PID형태의 제어기로 변환시켰고 저 출력시의 경우 2차함수 형태의 제어기로 변환시켰다. 이들제어기는 한국원자력 연구소 보유 Compact Nuclear Simulator에서 각각 4개의 모의 운전을 통하여 실험하였다. 실험결과, 두 경우 모두 Simulator에서 사용되고 있는 PID제어기에 비하여 약 50%의 제어량으로 수위곡선 및 유량차이의 총 변화량이 절반이하가 되도록 제어가 가능했다. 고출력의 경우, 이는 수위 및 유량등을 입력으로 하는 PI제어기 대신 같은 입력의 PD제어기를 속도 알고리즘으로 사용한 점이 근본적인 차이로 볼 수 있으며 저 출력시의 경우는 수위를 입력으로 하는 PI제어기 대신에 적은 비율의 'I'성분을 포함하는 PID제어기를 사용하였으며 'D'성분입력과 제어기 출력에 각각 평균간을 사용한 것이 주 차이점이라 할 수 있다.
본 연구에서는 수중청소로봇의 추종 성능과 통합 제어시스템 성능을 가시적으로 예측할 수 있는 3차원 시뮬레이터를 개발하였다. 수중청소로봇의 동역학적 해석을 기반으로, 시뮬레이터에는 실제 개발 중인 3차원형상의 수중청소로봇을 적용하고 로봇의 위치와 속도 등을 나타내는 창을 표시하였다. 또한 조이스틱을 사용하는 입력 및 제어 장치를 직접 제작하여 시리얼 통신을 통하여 시뮬레이터의 입력 및 제어에 사용하였다. 그리고 통합 항법 제어시스템을 설계하고, PI 기반의 퍼지 제어기를 포함하는 way-point tracking 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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