서보 시스템에서는 물리적인 제한조건을 반영하여 위치 프로파일을 그려왔다. 하지만 위치 프로파일이 종료된 시점 남아있는 오차를 기존의 오차 기반 제어기를 이용하여 수렴시키기엔 많은 시간이 소요되고 이는 위치제어 성능 문제로 직결된다. 본 논문에서는 기존의 프로파일이 끝난 시점에서 시스템 제한을 고려한 최대 전압과 최대 전류를 이용하는 프로파일을 연속적으로 그려 수렴구간을 단축시키는 방법을 제안한다. 1kW 용량 서보모터를 통해 수렴시간을 기존 프로파일 방식과 비교하여 알고리즘을 검증하였다.
This paper presents a discrete adaptive observer for MIMO system of an IM model in DQ reference model. The IM model in the stationary frame is discretized and it is transformed into the canonical observer form. The unknown parameter is choosen as rotor speed. The adaptive law for parameter adjustment is obtained as a set of recursive equations which are derived by utilizing an exponentially weighted normalized least-square method. The proposed adaptive observer converges rapidly and is also shown to track time-varying plant parameter quickly. Its effectiveness has been demonstrated by computer simulation.
In this paper, uncertain parameters of the heat transfer model of a Dynamically Tuned Gyroscope (DTG) are estimated by the Recursive Least Squares (RLS) method. Also, using this model, a temperature controller for a DTG is designed. As the temperature controller, a PI controller is used. It is presented that a controller can be easily designed when the heat transfer model of a DTG is used. By simulations and experiments, it is shown that the estimated heat transfer model is appropriate and the desired performance of the temperature controller is satisfied.
This paper proposes an adaptive generalized predictive control with feedforward algorithm for steam generator level control in nuclear power plant. The proposed algorithm is shown that the parameters of N-step ahead predictors can be obtained using the parameters of one-step ahead predictor which is derived from plant model with feedforward. Using this property the proposed scheme is an adaptive algorithm which consists of GPC method and the recursive least squares algorithm for identifying the parameters of one-step ahead predictor. Also, computer simulations are performed to evaluate the performance of proposed algorithm using a mathematical model of PWR steam generator Simulation results show good performances for load variation. And the proposed algorithm shows better responses than PI controller does.
In this paper, a novel design method of variable motor inetia in Induction motor drive system is proposed. The inertia of a load and a motor are estimated by using RLS (Recursive Least Square) algorithm. The speed controller is designed by Kharitonove theory of motor. The effectiveness of the proposed scheme is verified with simulation and experiments results.
A predictive controller can solve a control problem related to a disturbance-dominant system such as roll stabilization of a ship in waves. In this paper, a predictive controller is developed for a fin stabilizer. Future wave-induced moment is modeled simply using two typical regular wave components for which six parameters are identified by the recursive Fourier transform and the least squares method using the past time series of the roll motion. After predicting the future wave-induced moment, optimal control theory is applied to discover the most effective command fin angle that will stabilize the roll motion. In the results, wave prediction performance is investigated, and the effectiveness of the predictive controller is compared to a conventional PD controller.
본 논문에서는 동적 전압 보상기를 위한 속응성을 향상시킨 입력 전압의 크기를 검출하는 기법을 제안한다. 동적 전압 보상기가 계통 전압에서 발생한 순시전압강하를 보상하기 위해서는 강하된 전압을 검출해야 한다. 외란에 강인하고 빠른 응답 특성을 가지는 재귀형 최소 자승법을 사용하여 입력 전압으로 부터 강하된 전압의 크기를 구하고 보상전압을 생성한다. 생성된 보상전압은 입력 전압에 더해져 안정된 부하전압을 공급한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 재귀최소자승법을 이용한 수퍼커패시터 뱅크의 실시간 커패시턴스 추정방법에 대해 서술하였으며, 커패시터의 수명은 초기용량에서 약 25%가 감소한 경우 수명을 다했다고 판단한다. 수명을 다한 커패시터를 사용할 경우 시스템의 성능과 안전을 보장할 수 없으므로 커패시터를 교체할 적절한 시기를 판단하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 재귀최소자승법으로 수퍼커패시터 뱅크의 커패시턴스를 측정할 수 있는 방법을 제안하였고, 이를 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.1
s.232
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pp.88-95
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2005
This paper presents a design scheme of model reference adaptive control incorporating a Neural Network for a pneumatic servo system. The parameters of discrete-time model of plant are estimated by using the recursive least square method. Neural Network is utilized in order to compensate the nonlinear nature of plant such as compressibility of air and frictions present in cylinder. The experiment of a trajectory tracking control using the proposed control scheme has been performed and its effectiveness has been proved by comparing with the results of a model reference adaptive control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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