This paper proposes an active frequency with a positive feedback in the d-q frame anti-islanding method suitable for a robust phase-locked loop (PLL) algorithm using the FFT concept. In general, PLL algorithms for grid-connected PV PCS use d-q transformation and controllers to make zero an imaginary part of the transformed voltage vector. In a real grid system, the grid voltage is not ideal. It may be unbalanced, noisy and have many harmonics. For these reasons, the d-q transformed components do not have a pure DC component. The controller tuning of a PLL algorithm is difficult. The proposed PLL algorithm using the FFT concept can use the strong noise cancelation characteristics of a FFT algorithm without a PI controller. Therefore, the proposed PLL algorithm has no gain-tuning of a PI controller, and it is hardly influenced by voltage drops, phase step changes and harmonics. Islanding prediction is a necessary feature of inverter-based photovoltaic (PV) systems in order to meet the stringent standard requirements for interconnection with an electrical grid. Both passive and active anti-islanding methods exist. Typically, active methods modify a given parameter, which also affects the shape and quality of the grid injected current. In this paper, the active anti-islanding algorithm for a grid-connected PV PCS uses positive feedback control in the d-q frame. The proposed PLL and anti-islanding algorithm are implemented for a 250kW PV PCS. This system has four DC/DC converters each with a 25kW power rating. This is only one-third of the total system power. The experimental results show that the proposed PLL, anti-islanding method and topology demonstrate good performance in a 250kW PV PCS.
카메라와 같이 연속적인 영상을 제공하는 환경에서 특징 점들을 추출하기 위해 다양한 알고리즘들이 연구되고 있다. 특히, FAST (Feature from Accelerated Segment Test) 알고리즘은 연산 구조가 간단하고 실시간 특징 점 추출이 용이하여 FPGA 기반 하드웨어 가속기로 구현되어 사용되고 있다. 사용된 FAST 하드웨어 가속기는 특징 점을 추출하기 위해 임계값을 필요로 한다. 임계값은 영상에서 추출되는 특징 점의 기준이 되는 값으로, 값의 크기에 따라 추출되는 특징 점의 개수가 정해질 뿐만 아니라 전체 수행시간에도 영향을 주기 때문에, 일정한 수행시간 동안에 많은 특징 점들을 추출하기 위해서는 적절한 임계값 제어 방법이 요구된다. 본 논문에서는 임계값 제어를 위해 PI 제어기를 제안한다. 제안한 PI 제어기는 시험 영상들을 통해 기능 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반의 로직으로 구현 비용을 계산하였다. 제안한 PI 제어기는 47개의 Flip Flops, 146개의 LUTs, 그리고 91개의 Slices을 사용해, FAST 하드웨어 가속기 2.1%의 Flip Flop, 4.4%의 LUTs, 그리고 4.6%의 Slice에 해당하는 적은 비용으로 구현되었다.
A Novel Stop-&-Go Algorithm which incorporate a Bank structure for blind equalization is investigated in this paper. 16-QAM and $\pi/4-DQPSK$ modulation used in this paper. A Proposed novel algorithm of characteristic is high speed transfer by implementation of the equalization algorithm with less computations capacity. The computer simulations result reveal that the proposed Novel Stop-&-Go shows the comparable performance to the conventional Stop-&-Go, while requiring much less computations.
This paper presents a speed controller based on an adaptive fuzzy algorithm for high performance permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives under parameter and load variations. In many speed tracking control systems PI controller has been used due to its simple structure and easy of design. PI controller, however, suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. In order to improve the tracking control performance under load variations, the PI controller parameters are modified during operation by adaptive fuzzy method. This method based on optimal fuzzy logic system has simple structure and computational simplicity. It needs only sample data which is obtained by optimal controller off-line. As the sample data implemented in the adaptive fuzzy system can be modified or extended, a flexible control system can be obtained. Simulation results show the usefulness of the proposed controller.
Liquid Petroleum Gas (LPG) has been widely used for commercial light-duty vehicles worldwide. Since LPG has a higher octane number and a lower maximum combustion temperature than gasoline , it becomes more popular fuel for reducing exhaust emissions. In tihs study, mathematical models of air intake and fuel delivery system are presented, and a PI-controller is designed for air-fuel ratio control. Hardware and software of an engine control module (ECM) are designed for an LPG engine. The ECM is built using a Motorola MC68HC05. In order to control the air-fuel ratio at stoichiometry, the PI-control algorithm is implemented in the ECM. The experiment results show the proto LPG ECM and its control scheme perform well to meet the stoichiometric air-duel ratio requirement.
This paper proposes high performance control of induction motor drive using fuzzy neural network precompensation PI(FNPPI) controller. To apply industrial processes, control methods is requested technique that can be demonstrate high performance and robust about load disturbance, parameter variation and uncertainty of model, etc. The PI controller dose not show satisfactory performance due to fixed gain. Therefore, this paper proposes FNPPI which is adjusted input values of PI controller according to operating conditions of motor by FNN controller mixed neural network and fuzzy. And this paper proves validity of proposed control algorithm through result analysis.
본 논문에서는 요구되는 성능을 만족시키는 최적 Fuzzy PI 제어의 정압제어로의 효율적인 적용 및 성능 향상을 위하여 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 이용한 제어 설계 방법을 제시 한다. PID제어기는 이해가 쉽고 구조가 간단하여, 실제 구현이 용이하여 공정 산업분야에서 가장 널리 사용되고 있는 제어기 이다. 따라서 단일 입 출력 선형 시스템 에서는 우수한 성능을 보이나 동적 시스템, 고차 시스템 및 수학적 모델 선정이 어려운 시스템에서는 비효율 적이다. 반면, Fuzzy 제어기는 인간의 지식과 경험을 이용한 지적 제어방식으로 IF-THEN형식의 규칙으로부터 제어 입력을 결정하는 병렬형 제어기이다. 이는 과도상태에서 큰 오버슈트 없이 설정치에 도달하게 하는 속응성과 강인성이 좋은 제어기법으로 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어 할 수 있다는 장점을 지닌다.
A wireless license plate region extracting module is proposed for LPR system controlling multiple gates. This module is cheaply implemented using Raspberry Pi which is open source and high performance. First, as the upper 1/3 of the captured image is discarded as it has no useful information on license plate. Using the OpenCV libraries the edge image is got by Canny algorithm after applying Gaussian filtering to gray image, and the labeling is conducted for 4 consecutive numbers in license plate. These numbers are located using various decision equations, and expanding the numbers region the final license plate region can be extracted. The result image is transferred to Server using wifi direct. Using the proposed module it becomes easy to set up and maintain the LPR system. The experimental results showed that the successful extracting rate was 98.4% using 500 car images with 640 × 480 resolution.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.553-557
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1994
We propose a design method that uses H$_{\infty}$ optimization method to suppress oscillation of a shaft between motor and load for high precision (0.001 % of reference input) position controls. PI speed control loop was introduced as a minor loop. Standard problem is used for the modeling of the system and Glover-Doyle's algorithm is used for the optimization in the H$_{\infty}$ space. Friction is considered to be an important factor that makes it difficult for the system to reach steady state in short time. In this paper, we propose a hybrid controller that includes PI speed feedback loop, which is expected to have a role to reject torque disturbance like friction.n.n.
Brushless servomotor systems offer a great advantae in unmanned factories where a great number of servomotors are employed, because of its easy maintenance charateristics and controllability. This paper propose a sinusoidal type brushless DC motor speed servo system which has high efficiency and usability in industrial field as described above. And this servo system is realized by a new Auto-Tuning PI control algorithm and verified it's practical potential of implementation by self-designed driver system. In particular, DSP(digital signal processor) is adopted in this study as controller and sensor signal processor owing to their fast computational capability and suitable architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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