전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.7-10
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2001
This paper provides a solution for the problem of efficiency decrease caused by load variation. A novel control scheme of tracking the PT's operation frequency for the maximum efficiency is proposed. As a result, a high efficiency over $80\%$ has been achieved even under the output-current decrease down to $10\%$ of the full load current.
본 논문은 감지와 통신 데이터 전송량의 관점에서 서베일런스 네트워크에서 움직이는 객체를 추적하기 위하여 전송 데이터를 감소시키는 최소 윤곽선 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 객체 추적에 대한 감지를 수행하고 서버와의 영상 데이터 전송 시 영상 데이터 전송량을 줄임으로써 서버와의 통신 부하를 최소화한다. 이 알고리즘은 객체의 운동학을 기초로 최소 추적 영역을 사용한다. 객체의 운동학의 모델링은 예정된 시간 안에서 이동할 수 있는 객체에 의해 운동 역학적으로 방문될 수 없는 추적 영역의 부분을 제거하는 것으로써 시작한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송시에 전송 부하를 줄일 수 있는 효과가 있다.
본 연구에서는 불확실성과 부하 변동 하에 브러쉬없는 직접구동 전동기의 정확한 사전결정 추적성능을 제공하기 위한 새로운 개선된 강인한 가변구조 추적 제어기를 설계하였다. 리칭 페이즈를 제거하기 위한 특수 적분 슬라이딩 변은 서보 전동기의 초기 위치부터 이상 슬라이딩 모드와 가상 이상 슬라이딩 궤적을 정의한다 . 영이 아닌 슬라이딩 면에 의하여 발생되는 추적오차를 유도하였다. 외란 관측기를 갖는 연속 입력을 제안하여 불확실성과 부하 변동 하에 사전 결정 가상 이상 슬라이딩 궤적을 사전 값 내에 추적하도록 한다. 제안된 알고리듬의 유용성을 부하 변동 하에 브러쉬없는 직접구동 전동기에 대한 비교 시뮬레이션으로 입증한다.
본 논문에서는 다양한 기도표적에 대해 적은 연산량으로 효과적인 추적을 하기 위한 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 사용되는 Kalman filler (KF)는 비기동 표적의 추적에는 효과적인 반면 표적이 기동하는 경우에는 제한된 추적 성능을 보인다. 이에 대한 보완 방법으로는 표적의 여러 운동상태를 고려한 IMM이 적합한 대안으로 고려된다. 하지만 IMM은 모델의 수가 증가할수록 연산량이 증가한다는 제한사항을 가지고 있다. 따라서 기동표적 추적방법인 IMM의 제한사항을 보완하기 위해 KF를 Two-Stage로 나누어 각각 필터링을 수행하는 Optimal Two-Stage Kalman Estimator (OTSKE)를 IMM 구조에 적용하고 더 나아가 기존의 IAC 알고리즘에 적용하여 IMM과 유사한 추적성능온 발휘하면서도 연산량은 약 58% 감소시킬 수 있었다.
A microbial fuel cell (MFC) and bioelectrochemical systems are novel bioprocesses which employ exoelectrogenic biofilm on electrode as a biocatalyst for electricity generation and various useful chemical production. Previous reports show that electrogenic biofilms of MFCs are time varying systems and dynamically interactive with the electrically conductive media (carbon paper as terminal electron acceptor). It has been reported that maximum power point tracking (MPPT) method can automatically control load by algorithm so that increase power generation and columbic efficiency. In this study, we developed logic based control strategy for external load resistance by using $LabVIEW^{TM}$ which increases the power production with using flat-plate MFCs and MPPT circuit board. The flat-plate MFCs inoculated with anaerobic digester sludge were stabilized with fixed external resistance from $1000{\Omega}$ to $100{\Omega}$. Automatic load control with MPPT started load from $52{\Omega}$ during 120 hours of operation. MPPT control strategy increased approximately 2.7 times of power production and power density (1.95 mW and $13.02mW/m^3$) compared to the initial values before application of MPPT (0.72 mW and $4.79mW/m^3$).
A load-following operation in APR+ nuclear plants is necessary to reduce the need to adjust the boric acid concentration and to efficiently control the control rods for flexible operation. In particular, a disproportion in the axial flux distribution, which is normally caused by a load-following operation in a reactor core, causes xenon oscillation because the absorption cross-section of xenon is extremely large and its effects in a reactor are delayed by the iodine precursor. A model predictive control (MPC) method was used to design an automatic load-following controller for the integrated thermal power level and axial shape index (ASI) control for APR+ nuclear plants. Some tracking controllers employ the current tracking command only. On the other hand, the MPC can achieve better tracking performance because it considers future commands in addition to the current tracking command. The basic concept of the MPC is to solve an optimization problem for generating finite future control inputs at the current time and to implement as the current control input only the first control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, the procedure to solve the optimization problem is then repeated. The support vector regression (SVR) model that is used widely for function approximation problems is used to predict the future outputs based on previous inputs and outputs. In addition, a genetic algorithm is employed to minimize the objective function of a MPC control algorithm with multiple constraints. The power level and ASI are controlled by regulating the control banks and part-strength control banks together with an automatic adjustment of the boric acid concentration. The 3-dimensional MASTER code, which models APR+ nuclear plants, is interfaced to the proposed controller to confirm the performance of the controlling reactor power level and ASI. Numerical simulations showed that the proposed controller exhibits very fast tracking responses.
In this paper, a method which cna detect tracking caused by the insulation deterioration of conduct wiring, is proposed. To investigate it, we analyzed the harmonics of each load current waveform and those of tracking current waveform with FFT. The computer which take experiment data is learned by neural network algorithm, which has recently been used for the load recognition. The proposed metod in our study can be applied to the development of several measuring equipments such as hotline insulation tester, cna earch tester for the detection of tracking under hot-line state, Furthermore, it can substitutes molded case circuit breaker, fuse, and so on.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5095-5111
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2016
The Probability Hypothesis Density (PHD) filter is a suboptimal approximation and tractable alternative to the multi-target Bayesian filter based on random finite sets. However, the PHD filter fails to track newborn targets when the target birth intensity is unknown prior to tracking. In this paper, a dual detection-guided newborn target intensity PHD algorithm is developed to solve the problem, where two schemes, namely, a newborn target intensity estimation scheme and improved measurement-driven scheme, are proposed. First, the newborn target intensity estimation scheme, consisting of the Dirichlet distribution with the negative exponent parameter and target velocity feature, is used to recursively estimate the target birth intensity. Then, an improved measurement-driven scheme is introduced to reduce the errors of the estimated number of targets and computational load. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can achieve good performance in terms of target states, target number and computational load when the newborn target intensity is not predefined in multi-target tracking systems.
In this paper, an intelligent sliding-mode position controller (ISMC) for achieving favorable decoupling control and high precision position tracking performance of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The intelligent position controller consists of a sliding-mode position controller (SMC) in the position feed-back loop in addition to an on-line trained fuzzy-neural-network model-following controller (FNNMFC) in the feedforward loop. The intelligent position controller combines the merits of the SMC with robust characteristics and the FNNMFC with on-line learning ability for periodic command tracking of a PMSM servo drive. The theoretical analyses of the sliding-mode position controller are described with a second order switching surface (PID) which is insensitive to parameter uncertainties and external load disturbances. To realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics, an on-line trained FNNMFC is proposed. The connective weights and membership functions of the FNNMFC are trained on-line according to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM servo drive system. The FNNMFC generates an adaptive control signal which is added to the SMC output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter uncertainties and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed intelligent sliding mode position controller. The results confirm that the proposed ISMC grants robust performance and precise response to the reference model regardless of load disturbances and PMSM parameter uncertainties.
Metaheuristic optimization approach has become the new framework for control synthesis. The main purposes of the control design are command (input) tracking and load (disturbance) regulating. This article proposes an optimal proportional-integral-derivative (PID) controller design for the DC motor speed control system with tracking and regulating constrained optimization by using the cuckoo search (CS), one of the most efficient population-based metaheuristic optimization techniques. The sum-squared error between the referent input and the controlled output is set as the objective function to be minimized. The rise time, the maximum overshoot, settling time and steady-state error are set as inequality constraints for tracking purpose, while the regulating time and the maximum overshoot of load regulation are set as inequality constraints for regulating purpose. Results obtained by the CS will be compared with those obtained by the conventional design method named Ziegler-Nichols (Z-N) tuning rules. From simulation results, it was found that the Z-N provides an impractical PID controller with very high gains, whereas the CS gives an optimal PID controller for DC motor speed control system satisfying the preset tracking and regulating constraints. In addition, the simulation results are confirmed by the experimental ones from the DC motor speed control system developed by analog technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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