This paper proposes sliding mode state for robust speed control of induction motor. Sliding mode state observer is robust for measurement noise, modeling-error and load disturbance. The pole of sliding mode state observer can be placed at (0,0) in Z-plane for fast response. This method is, namely, deadbeat control. Sliding mode state observer output is discontinuous on a switching hyperplance, that causes harmful effects such as current harmonics and speed oscillation. In this paper, also the reducing method of the chattering of sliding mode state observer output is proposed. The proposed system is digitally implemented with TMS320C31.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.3
no.2
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pp.71-80
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2000
In Underwater Flight Vehicle depth control system, the followings must be required. Firstly, It need robust depth control performance which can get over parameter variation, modeling error and disturbance. Secondly, It need no oveshoot phenomenon to avoid colliding with ground surface and obstables. Thirdly, It need continuous control input to reduce the acoustic noise and propulsion energy consumption. Finally, It need effective interpolation method which can reduce the dependency of control parameters on speed. To solve these problems, we propose the Fuzzy-PID depth controller with the control parameter interpolators. Simulation results show the proposed control scheme has robust and accurate performance with continuous control input.
In this paper, we use a fuzzy algorithm to detect and diagnose the error which is caused by time delay of the computer-controlled system. Generally, a computer-controlled system is composed of computer and process. And they communicate the data each other. In data communication, error occurs by some reasons, such as noise, disturbance, hardware defect, etc. Time delay is one of the reasons. And time delay makes it difficult to distinguish whether the system really has a problem or not. Therefore, we need to detect and diagnose the error from time delay. For difficulty of modeling and ambiguity of classification, we use a fuzzy algorithm. To verify the better performance of the proposed algorithm, we exemplified by some simulation results.
Lee Chang-Hun;Choi Jin-Ho;Kweon Jin-Hwe;Byun Jun-Hyung;Yu Yeun-Ho
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2004.04a
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pp.139-142
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2004
As fiber reinforced composite materials are widely used in aircraft, space structures and robot arms, the study on the non-destructive testing methods of the composite materials has become an important research area for improving their reliability and safety. In this paper, the AE signal analyzer with the resonance circuit to extract the specified frequency of the acoustic emission signal were designed and fabricated. The noise levels of the fabricated AE signal analyzer by the disturbance such as impact or mechanical vibration had a very small value comparable to those of the conventional AE signal analyzer. Also, the crack detection capabilities of the fabricated AE signal analyzer under the static and dynamic tensile test were evaluated and compared with the conventional AE signal analyzer.
The control method of programmable dynamometer for overall test of machine is to load the reference torque which is computed from torque transducer into motor under test. But the torque information detected from torque transducer have a lot of noise when the load torque of moter is a small quantity or changing. Thus, torque transducer must have a low pass filter to detect a definite torque information. But The torque delay generated by filter with torque transducer occur a torque trouble for meter torque of programmable dynamometer. The proposed system improved the problem of the torque measuring delay with torque transducer, and the load torque is estimated by the minimal order state observer based on the torque component of the vector control induction meter. Therefore, the torque controller is not affected by a load torque disturbance.
In this paper, a new robust deadbeat minimax FIR filter (DMFF) is proposed for continuous-time state space signal models. Linearity, deadbeat property, FIR structure, and independence of the initial state information will be required in advance, in addition to a performance index of the worst case gain between the disturbance and the current estimation error. The proposed DMFF is obtained by directly minimizing a performance index with the deadbeat constraint. The proposed DMFF is represented first in a standard FIR form and then in an iterative form. The DMFF will be shown to be used also for the IIR structure. It is shown that the DMFF is similar in form to the existing receding horizon unbiased FIR filter (RHUFF) with some noise covariances. The former is a deterministic filter, while the latter is a stochastic filter.
Kim, G.D.;Hong, J.S.;Ahn, T.K.;Lee, H.Y.;Shin, J.R.;Han, S.Y.
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.07b
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pp.1108-1110
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2003
The control method of programmable dynamometer for overall test of machine is to load the reference torque which is computed from torque transducer into motor under test. But the torque information detected from torque transducer have a lot of noise when the load torque of meter is a small quantity or changing. Thus, torque transducer must have a low pass filter to detect a definite torque information. But The torque delay generated by filter with torque transducer occur a torque trouble for meter torque of programmable dynamometer. The proposed system improved the problem of the torque measuring delay with torque transducer, and the load torque is estimated by the minimal order state observer based on the torque component of the vector control induction moter. Therefore, the torque controller is not affected by a load torque disturbance.
This paper presents neural load torque observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator. As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is adopted. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller. The parameter estimator is combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
In this paper, an adaptive neural network controller and its application to automatic berthing control of ship is presented. The neural network controller is trained online using adaptive interaction technique without any teaching data and off-line training phase. Firstly, the neural networks used to control rudder and propeller during automatic berthing process are presented. Secondly, computer simulations of automatic ship berthing are carried out in Pusan bay to verify the proposed controller under the influence of wind disturbance and measurement noise. The results of simulation show good performance of the developed berthing control system.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2006.06b
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pp.67-74
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2006
In this paper, an adaptive neural network controller and its application to automatic berthing control of ship is presented. The neural network controller is trained online using adaptive interaction technique without any teaching data and off-line training phase. Firstly, the neural networks used to control rudder and propeller during automatic berthing process are presented. Finally, computer simulations of automatic ship berthing are carried out to verify the proposed controller with and without the influence of wind disturbance and measurement noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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