Deep extreme learning machine (DELM) and multi-verse optimization algorithms (MVO) are hybridized for designing an optimal and adaptive control framework for uncertain buildings. In this approach, first, a robust model predictive control (RMPC) scheme is developed to handle the problem uncertainty. The optimality and adaptivity of the proposed controller are provided by the optimal determination of the tunning weights of the linear programming (LP) cost function for clustered external loads using the MVO. The final control policy is achieved by collecting the clustered data and training them by DELM. The efficiency of the introduced control scheme is demonstrated by the numerical simulation of a ten-story benchmark building subjected to earthquake excitations. The results represent the capability of the proposed framework compared to robust MPC (RMPC), conventional MPC (CMPC), and conventional DELM algorithms in structural motion control.
A stabilizing control method for linear systems with model uncertainties and hard input constraints is developed, which does not require on-line optimizations. This work is motivated by the constrained robust MPC(CRMPC) approach [3] which adopts the dual mode prediction strategy (i.e. free control moves and invariant set) and minimizes a worst case performance criterion. Based on the observation that, a feasible control sequence for a particular state can be found as a linear combination of feasible sequences for other states, we suggest a stabilizing control algorithm providing sub-optimal and feasible control sequences using pre-computed optimal sequences for some canonical states. The on-line computation of the proposed method reduces to simple matrix multiplication.
This paper presents a finite control set model predictive control (FCS-MPC) strategy for the AC/DC matrix converter used in grid-connected battery energy storage system (BESS). First, to control the grid current properly, the DC current is also included in the cost function because of input and output direct coupling. The DC current reference is generated based on the dynamic relationship of the two currents, so the grid current gains improved transient state performance. Furthermore, the steady state error is reduced by adding a closed-loop. Second, a Luenberger observer is adopted to detect the AC input voltage instead of sensors, so the cost is reduced and the reliability can be enhanced. Third, a switching state pre-selection method that only needs to evaluate half of the active switching states is presented, with the advantages of shorter calculation time, no high dv/dt at the DC terminal, and less switching loss. The robustness under grid voltage distortion and parameter sensibility are discussed as well. Simulation and experimental results confirm the good performance of the proposed scheme for battery charging and discharging control.
최근의 항공기 개발에 있어 조종면을 복수 개로 분할하여 제어함으로써 예기치 못한 결함 발생 시 안전성 및 생존성을 향상 시킬 수 있는 재형상 제어에 관한 연구가 중요하게 대두되어 왔다. 본 논문은 조종면 결함 시 발생 가능한 조종면의 포화를 고려한 모델예측 제어기법을 이용한 재형상 제어를 다룬다. 모델예측 제어의 내부 모델로는 트림 조건에서 선형화된 운동방정식을 사용하며 조종면의 포화가 발생할 경우에 선형행렬부등식 기반의 반한정 프로그래밍을 이용한 최적화를 수행하며 그 외의 경우에는 모델예측 제어기법을 풀어서 구한 해석적인 해를 사용하는 제어기 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 임의의 조종면 결함 상황에 대한 비선형 시뮬레이션을 수행하였다.
This paper proposes the model predictive control with space vector modulation (SVM) method for current control of voltage-source inverter. Unlike the conventional method using a limited number of voltage vectors by switching states, the proposed method can consider various voltage vectors to identify the optimized voltage vector. The various voltage vectors are obtained by subdividing existing voltage vectors. The optimized voltage vector that minimizes the cost function is selected and applied to the inverter by using the SVM. The various voltage vectors and SVM reduce current ripples in the output AC side of the inverter compared with the conventional method. The effectiveness and performance of the proposed method are verified through simulation and experiment with a three-phase two-level voltage-source grid-connected inverter.
본 논문에서는 5-레그 인버터(Five-leg Inverter)를 이용하여 2대의 유도전동기를 구동하는 시스템의 모델 예측 제어 기법을 제안한다. 기존 모델 예측 제어 기법인 FS-MPC(Full-Set MPC)는 5-레그 인버터에서 가능한 32가지의 모든 스위칭 상태를 고려하기 때문에 제어 성능은 뛰어나지만 계산량이 많아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 FS-MPC보다 제어 성능의 저하를 최소화하고 계산량은 현저히 감소시킨 모델 예측 제어 기법을 제안하며 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능 및 타당성 검증을 검증한다.
Regarding the fact that wind power forecast accuracy is gradually improved as time is approaching, this paper proposes a two-stage rolling dispatch approach based on model predictive control (MPC), which contains an intra-day rolling optimal scheme and a real-time rolling base point tracing scheme. The scheduled output of the intra-day rolling scheme is set as the reference output, and the real-time rolling scheme is based on MPC which includes the leading rolling optimization and lagging feedback correction strategy. On the basis of the latest measured thermal unit output feedback, the closed-loop optimization is formed to correct the power deviation timely, making the unit output smoother, thus reducing the costs of power adjustment and promoting wind power accommodation. We adopt chance constraint to describe forecasts uncertainty. Then for reflecting the increasing prediction precision as well as the power dispatcher's rising expected satisfaction degree with reliable system operation, we set the confidence level of reserve constraints at different timescales as the incremental vector. The expectation of up/down reserve shortage is proposed to assess the adequacy of the upward/downward reserve. The studies executed on the modified IEEE RTS system demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
This paper describes the control charcteristics of thermal/flow systems. In thermal/flow systems, the transport lag plays as a dead time causing a deterioration of the controllability. Besides this, such many parameters including the temperature, pressure, and flow rate affect the system response that a control scheme which can deal with multi-input is required. Particularly in a refrigerant compressor test facility, the evaporator and condenser interact each other so that the change in the evaporator pressure cause the condenser pressure to change or vice versa. Therefore, to control the evaporator pressure, not only the cooling water flow rate in the evaporator but also the coolant flow rate in the condenser is considered. Meanwhile, the conventional PID controllers, which is suitable for a single input system, shows a large overshoot for a disturbance input. In this work, the predictive control scheme is introduced and its applicability is discussed for thermal/flow systems.
Ji, Dae-Hyun;Lee, Sang-Moon;Kim, Sang-Un;Kim, Sun-Jang;Won, Sang-Chul
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.524-529
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2004
In this paper, We described the method which developed the optimal control system for air separation unit to change production rates frequently and rapidly. Control models of the process were developed from actual plant data using subspace identification method which is developed by many researchers in resent years. The model consist of a series connection of linear dynamic block and static nonlinear block (Wiener model). The model is controlled by model based predictive controller. In MPC the input is calculated by on-line optimization of a performance index based on predictions by the model, subject to possible constraints. To calculate the optimal the performance index, conditions are expressed by LMI(Linear Matrix Inequalities).In order to access at the Bailey DCS system, we applied the OPC server and developed the Client program. The OPC sever is a device which can access Bailey DCS system.The Client program is developed based on the Matlab language for easy calculation,data simulation and data logging. Using this program, we can apply the optimal input to the DCS system at real time.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권2호
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pp.103-110
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2017
The number of applications of solar photovoltaic (PV) systems in power generation grids has increased in the last decade because of their ability to generate efficient and reliable power in a variety of low installation in domestic applications. Various PV converter topologies have therefore emerged, among which the modular multilevel converter (MMC) is very attractive due to its modularity and transformerless features. The modeling and control of the MMC has become an interesting issue due to the extremely large expansion of PV power plants at the residential scale and due to the power quality requirement of this application. This paper proposes a novel control method of MMC which is used to directly integrate the photovoltaic arrays with the power grid. Traditionally, a closed loop control has been used, although circulating current control and capacitors voltage balancing in each individual leg have remained unsolved problem. In this paper, the integration of model predictive control (MPC) and traditional closed loop control is proposed to control the MMC structure in a PV grid tied mode. Simulation results demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed control model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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