This paper presents the high performance real time control system of PWM inverter for uninterruptible power supply(UPS). This system is based on a digital control scheme which calculates the pulse widths of the inverter switches for the next sampling time in digital signal processor(DSP). A PI compensator is used to eliminate the voltage error caused by the difference between the actual values of LC filter and those designed. Double regulation loops which are the inner current loop and the outer voltage loop are used to make the transient response time reduce in load disturbance and nonlinear load. This method makes it possible to obtain better response in comparison to conventional digital control system. The proposed scheme provides good performance such as stable operation, low THD of the output voltage, and good dynamic response for load variations and nonlinear load.
Van de Vusse reactors show the maximum points in input-output steady state maps and dramatic changes in their dynamic characteristics around those maximum points. According to their operating regions, there appear sign changes in steady state gains and nonlinear characteristics such as non-minimum phase dynamics which cause difficulties in applying controllers. Many nonlinear controllers that are available and newly designed are applied to these Van de Vusse reactor processes and their performances are tested. Reactor examples with real reactions have been reported. However, due to difficulties in constructing and operating chemical reactor systems, they are not adequate to be used for real applications of control experiments and hence most of results are based on simulations studies. Here, we propose a liquid level system that realizes most of the steady state and dynamic characteristics of Van de Vusse reactor, and two nonlinear control methods that can be used as base methods to compare nonlinear controllers newly designed. Liquid level experimental system and two nonlinear control methods are very simple and can be used to test performances of nonlinear controllers in practice.
In this paper proposed the solar tracking system to use a fuzzy based on PC in order to increase an output of the PV array. The solar tracking system operated two DC motors driving by signal of photo sensor. The control of dual axes is not an easy task due to nonlinear dynamics and unavailability of the parameters. The fuzzy control made a nonlinear dynamics to well perform and had a robust and highly efficient characteristic about a parameter variable as well as a nonlinear characteristic. Hence the fuzzy control was used to perform the tracking system after comparing with error values of setting-up, nonlinear altitude and azimuth. In this paper designed a fuzzy controller for improving output of PV array and evaluated comparison with efficient of conventional PI controller. The data which were obtained by experiment were able to show a validity of the proposed controller.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.4
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pp.438-447
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2006
Fuzzy controller's design depends mainly on the rule base and membership functions over the controller's input and output ranges. This paper presents two different approaches to deal with these design issues. A simple and efficient approach; namely, Fuzzy Subtractive Clustering is used to identify the rule base needed to realize Fuzzy PI and PD type controllers. This technique provides a mechanism to obtain the reduced rule set covering the whole input/output space as well as membership functions for each input variable. But it is found that some membership functions projected from different clusters have high degree of similarity. The number of membership functions of each input variable is then reduced using a similarity measure. In this paper, the fuzzy subtractive clustering approach is shown to reduce 49 rules to 8 rules and number of membership functions to 4 and 6 for input variables (error and change in error) maintaining almost the same level of performance. Simulation on a wide range of linear and nonlinear processes is carried out and results are compared with fuzzy PI and PD type controllers without clustering in terms of several performance measures such as peak overshoot, settling time, rise time, integral absolute error (IAE) and integral-of-time multiplied absolute error (ITAE) and in each case the proposed schemes shows an identical performance.
A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines the control based on interference observer and fuzzy adaptive s-curve for flight path tracking control of unmanned aerial vehicle (UAV). The most important contribution is that the control configurations don't need to know the uncertainty limit of the vehicle and the influence of interference is removed. The proposed control law is an integration of fuzzy control estimator and adaptive proportional integral (PI) compensator with input. The rated feedback drive specifies the desired dynamic properties of the closed control loop based on the known properties of the preferred acceleration vector. At the same time, the adaptive PI control compensate for the unknown of perturbation. Additional terms such as s-surface control can ensure rapid convergence due to the non-linear representation on the surface and also improve the stability. In addition, the observer improves the robustness of the adaptive fuzzy system. It has been proven that the stability of the regulatory system can be ensured according to linear matrix equality based Lyapunov's theory. In summary, the numerical simulation results show the efficiency and the feasibility by the use of the robust control methodology.
This paper deals with the design and evaluation of the robust controller for a synchronous generator excitation system to improve the steady state and transient stability. The nonlinear characteristics of the system is treated as model uncertainties, and then the robust control techniques are introduced into the power system stability design to take into account these uncertainties at the controller design stage. The performance of the designed controller is examined by extensive non-linear time domain simulation. It is shown that the performance of the robust controller is superior to that of the conventional PI controller. This paper also proposes an improved digital exciter control system for a synchronized generator using a digitally designed controller with database. Results show that the proposed control system manifests excellent control performance compared to existing control systems. It has also been confirmed that it is easy for the proposed control system to implement digital control.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.1
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pp.83-87
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2005
This paper deals with the design and evaluation of the robust controller for a synchronous generator excitation system to improve the steady state and transient stability. The nonlinear characteristics of the system is treated as model uncertainties, and then the robust control techniques are introduced into the power system stability design to take into account these uncertainties at the controller design stage. The performance of the designed controller is examined by extensive non-linear time domain simulation. It is shown that the performance of the robust controller is superior to that of the conventional PI controller. This paper also proposes an improved digital exciter control system for a synchronized generator using a digitally designed controller with database. Results show that the proposed control system manifests excellent control performance compared to existing control systems. It has also been confirmed that it is easy for the proposed control system to implement digital control.
Recently, a neuro-fuzzy approach, a combination of neural networks and fuzzy reasoning, has been playing an important role in the motor control. In this paper, a novel method of fiction compensation using neuro-fuzzy architecture has been shown to significantly improve the performance of a DC motor system with nonlinear friction characteristics. The structure of the controller is the neuro-fuzzy network with the TS(Takagi-Sugeno) model. A back-propagation neural network based on a gradient descent algorithm is employed, and all of its parameters can be on-line trained. The performance of the proposed controller is compared with both a conventional neuro-controller and a PI controller.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.29
no.3
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pp.45-53
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2015
A I-V and P-V characteristic of solar cell is changed to nonlinear by radiation and temperature. Therefore, to use efficiently PV system, operating point of PV system is must operate at maximum power point always. A performance of conventional the PO and the IC method is depend on the step size. So it has weakness which is must select optimal step size. Also, MPPT control applying PI and fuzzy control is not expected satisfactory performance, because of PI controller has fixed gain and fuzzy control has cumulative error by an integral calculus. Therefore, this paper proposes the VS-PO(Variable Stepsize - Perturbation & Observation) MPPT control that is automatically adjusted the step size according to the operating conditions. The VS-PO MPPT method proposed in this paper analyzes control characteristic about condition of radiation and compares with conventional methods. The validity of this paper proves using this results.
This paper proposes a novel fault tolerant tracking control (FTTC) scheme for a class of nonlinear systems with actuator failures based on the policy iteration (PI) algorithm and the adaptive fault observer. The estimated actuator failure from an adaptive fault observer is utilized to construct an improved performance index function that reflects the failure, regulation and control simultaneously. With the help of the proper performance index function, the FTTC problem can be transformed into an optimal control problem. The fault tolerant tracking controller is composed of the desired controller and the approximated optimal feedback one. The desired controller is developed to maintain the desired tracking performance at the steady-state, and the approximated optimal feedback controller is designed to stabilize the tracking error dynamics in an optimal manner. By establishing a critic neural network, the PI algorithm is utilized to solve the Hamilton-Jacobi-Bellman equation, and then the approximated optimal feedback controller can be derived. Based on Lyapunov technique, the uniform ultimate boundedness of the closed-loop system is proven. The proposed FTTC scheme is applied to reconfigurable manipulators with two degree of freedoms in order to test the effectiveness via numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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