This paper presents the algorithm for envelope protection of helicopters. The algorithm consists of two feedback control loops: inner loop and outer loop. As an inner loop control, model following control is designed to meet the ADS-33 handling qualities specification by minimizing the tracking errors between the responses of the actual model and those of the command filter. In order to implement envelope protection, saturation limiter is imposed to command channels in command filter, whose limits are computed corresponding to the envelope limit. Fast model predictive control is designed as an outer loop control to deal with saturation constraints generated by the inner loop envelope protection and also imposed by outer loop envelope protection variables. Simulation results show that the proposed algorithm yields good envelope protection performance.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.731-736
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1993
In this paper, a predictive fuzzy control algorithm to supervise the elevator system with plural elevator cars is proposed and its performance is evaluated. Elevator group controller must decide the service elevator for a registered hall call to satisfy the multiple control objects. The proposed group control algorithm ensures the efficient operations of the group cars and provides the improved level of service, coping with multiple control objects and uncertainty of system state. The feasibility of the proposed control algorithm is evaluated by simulation on computer.
A new pulse width modulation method based on predictive current control strategy is proposed to modulate matrix converters. The predictive current controller utilizes a discrete-time model to predict the future values of output currents and generates proper duty-ratios ta minimize the output current errors. The proposed method uses continuous carrier and establishes a predictive current controller to predetermine duty ratio signal for directly generating gating signals an thus is named "predictive current control PWM(PCCPWM)". The modulation algorithm nd the required equations are derived by using average concept over one switching period. Thus it can be easily extended to other matrix converter topologies, especially with neutral connections, such as sing le-phase ad two-phase matrix converters. The feasibility and validity of the proposed strategy are verified by computer simulation and experimental results.
We present a predictive control algorithm combined with the robust robot control that is constructed on the Lyapunov min-max approach. Since the control design of a real manipulator system may often be made on the basis of the imperfect knowledge about the model, it is an important trend to design a robust control law that guarantees the desired properties of the manipulator under uncertain elements. In the preceding robust control work, we need to tune several control parameters in the admissible set where the desired stability can be achieved. By introducing an optimal predictive control technique in robust control we can find out much more deterministic controller for both the stability and the performance of manipulators. A new class of robust control combined with an optimal predictive control is constructed. We apply it to a simple type of 2-link robot manipulator and show that a desired performance can be achieved through the computer simulation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.407-422
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2004
A new method for the design of predictive controllers for SISO systems is presented. The proposed technique allows uncertainties and constraints to be concluded in the design of the control law. The goal is to design, at each sample instant, a predictive feedback control law that minimizes a performance measure and guarantees of constraints are satisfied for a set of models that describes the system to be controlled. The predictive controller consists of a finite horizon parametric-optimization problem with an additional constraint over the manipulated variable behavior. This is an end-constraint based approach that ensures the exponential stability of the closed-loop system. The inclusion of this additional constraint, in the on-line optimization algorithm, enables robust stability properties to be demonstrated for the closed-loop system. This is the case even though constraints and disturbances are present. Finally, simulation results are presented using a nonlinear continuous stirred tank reactor model.
Model predictive control algorithm requires a relevant model of the system to be controlled. Unfortunately, the first principle model describing a polymerization reaction system has a large number of parameters to be estimated. Thus there is a need for the identification and control of a polymerization reactor system by using available input-output data. In this work, the polynomial auto-regressive moving average (ARMA) models are employed as the input-output model and combined into the nonlinear model predictive control algorithm based on the successive linearization method. Simulations are conducted to identify the continuous styrene polymerization reactor system. The input variables are the jacket inlet temperature and the feed flow rate whereas the output variables are the monomer conversion and the weight-average molecular weight. The polynomial ARMA models obtained by the system identification are used to control the monomer conversion and the weight-average molecular weight in a continuous styrene polymerization reactor It is demonstrated that the nonlinear model predictive controller based on the polynomial ARMA model tracks the step changes in the setpoint satisfactorily. In conclusion, the polynomial ARMA model is proven effective in controlling the continuous styrene polymerization reactor.
Akter, Md. Parvez;Mekhilef, Saad;Tan, Nadia Mei Lin;Akagi, Hirofumi
Journal of Power Electronics
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제15권1호
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pp.202-215
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2015
This paper investigates the stability and performance of model predictive controlled active-front-end (AFE) rectifiers for energy storage systems, which has been increasingly applied in power distribution sectors and in renewable energy sources to ensure an uninterruptable power supply. The model predictive control (MPC) algorithm utilizes the discrete behavior of power converters to determine appropriate switching states by defining a cost function. The stability of the MPC algorithm is analyzed with the discrete z-domain response and the nonlinear simulation model. The results confirms that the control method of the active-front-end (AFE) rectifier is stable, and that is operates with an infinite gain margin and a very fast dynamic response. Moreover, the performance of the MPC controlled AFE rectifier is verified with a 3.0 kW experimental system. This shows that the MPC controlled AFE rectifier operates with a unity power factor, an acceptable THD (4.0 %) level for the input current and a very low DC voltage ripple. Finally, an efficiency comparison is performed between the MPC and the VOC-based PWM controllers for AFE rectifiers. This comparison demonstrates the effectiveness of the MPC controller.
본 논문에서는 퍼셉트론 신경회로망과 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 사용한 화자인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 화자인식 알고리즘은 입력받은 음성신호에 대해서 유성음 구간을 추출한다. 추출된 유성음 구간에 대하여 선형예측 분석에 의하여 화자의 특성을 가지고 있는 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 구한다. 구해진 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 분류하기 위하여 이 켑스트럼 계수를 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로 사용하여 네트워크의 학습을 수행한다. 본 실험에서는 선형예측부호화 켑스트럼 계수와 신경회로망을 사용하여 본 화자인식 알고리즘이 유효하다는 것을 인식률을 통하여 확인한다.
열 쾌적 제어는 실내 환경의 질을 나타내는 기본 요소로써 건물에서 사용되는 에너지와 거주자의 만족도에 매우 밀접하게 연관되어 있다. 본 논문에서는 실내의 쾌적 상태(Predictive Mean Vote)를 검출하고, 목표 소비 전력 내에서 냉난방 온도, 습도, 풍량을 제어함으로써 에너지를 절감하고 근무자에게 쾌적한 환경을 제공할 수 있는 스마트 쾌적 제어 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 열 쾌적 제어에 의한 냉난방제어는 기존의 일반 냉난방기에 비해서 실내의 쾌적도는 그대로 유지한 상태에서 0.5kW의 전력을 절감할 수 있고, 조명제어 알고리즘이 적용된 조명 제어에 의해서 49.2%의 조명 개선 효과가 이루어짐을 알 수 있었다. 시뮬레이션을 통해서 검증된 쾌적 제어 알고리즘을 기존의 냉난방기에 적용할 경우 쾌적도는 유지하고 에너지는 절감할 수 있을 것으로 예상된다.
부스트 PFC (Power Factor Correction)컨버터는 AC 입력 전류의 단일 역률과 낮은 THD (Total Harmonic Distortion)를 달성하기 위해 다양한 제어기법들이 연구되고 있다. 그중 인덕터 전류의 평균값을 전류지령에 추종하도록 제어하는 평균전류 모드 제어가 있으며 가장 널리 사용되고 있다. 하지만, 오늘날 디지털 프로세서의 발달로 고도화된 디지털 제어가 가능해지면서 부스트 PFC 컨버터의 예측제어가 관심을 받고 있다. 예측제어에는 예측 알고리즘으로 듀티를 미리 생성하는 예측전류 모드 제어 및 모델을 기반으로 한 비용함수를 선정하여 스위칭 동작을 하는 모델예측제어로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 부스트 PFC 컨버터의 평균전류 모드 제어, 예측전류 모드 제어, 모델예측 전류 제어를 간단히 설명한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 전체 부하 및 다양한 외란 조건에서의 전류 제어를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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