The control of the SRM(Switched Reluctance Motor) is usually based on the non-linear inductance profiles with positions. So determination of optimal switching angle is very different. we present self-tuning control of SRM for maximum torque and efficiency with phase current and shaft position sensor During the sample time, micro-controller checks the number of pre-checked pulse. After micro-controller calculates between two data, it move forward or backward turn-off angle. When the turn-off angle is fixed optimal turn-off angle, turn-on angle moves forward or backward by a step using self-tuning control method. And then, optimal turn-off angle is searched once again. As such a repeating process, turn-on/off angle is moves automatically to obtain the maximum torque and efficiency. The experimental results are presented to validate the self-tuning algorithm.
본 논문에서는 위상각 제어에서 주어진 턴온 각에서 최대의 토크를 유지하기 위한 적절한 턴오프 각을 자기동조방식(self-tuning method)에 의해 결정하는 방식을 제안하였다. 엔코더에 의해 샘플링 시간(sampling time)동안 구해진 펄스 수는 바로 이전의 샘플링시간 동안 구해진 펄스 수와 비교하여 턴오프 각을 앞으로 또는 뒤로 이동한다. 이러한 과정을 되풀이함으로서 최대 토크를 발생하는 턴오프 각을 결정하게 된다. 실제 회로에서는 원 칩 마이크로프로세서에 의해 처리되었으며 실험을 통해 턴온 각이 변하더라도 자기동조방식에 의해 턴오프 각을 조정하면 빠른 속도가 유지됨을 보여 주었다.
This paper shows how to design a MPPT control of PV system using neural network PI self tuning. The conventional self-tuning methods have the voltage control problem of nonlinear PV system which can't adapt against any kinds of noise or operation circumstances. In this paper, supposed to solve these problem to PI parameters controller algorithm using ANN. In the proposed algorithm, the parameters of the controller were adjusted to reduce by on-line system the error of the output voltage of DC-DC chopper. In this process, EBPA NN was constituted to an output error value of a DC-DC chopper and conspired an input and output. The performance of the self-tuning controller is compared with that of the PI controller tuned by conventional method. The effectiveness of the proposed control method is verified thought the Matlab Simulink.
The control of the SRM(Switched Reluctance Motor) is usually based on the non-linear inductance profiles with positions. So determination of optimal switching angle is very different. This paper proposed that the determination method of turn-on/off angle in the SRM drives is to maintain the high torque, which is realized by using self-tuning control method. During the sampling time, a number of pulses from the encoder are checked by using micro-controller. And compared with pre-checked a number of pulses. After calculating difference between two data, turn-on/off angle moves forward or backward direction by using self-tuning method. The optimal turn-on/off angle is determined by iterating such a process and the maximum torque is maintained. Experimental results are provided to demonstrate the validity of the self-tuning controller.
산업 자동화의 고정밀도에 따라 직류 전동기는 강인제어가 요구되고 있다. 하지만 PID 제어기를 갖는 전동기 제어 시스템이 부하 외란의 영향을 받게되면 제어 시스템의 강인제어는 어렵게 된다. 이에 대한 보완적인 한 방법으로 본 논문에서는 전동기 제어시스템을 위한 PID-자기동조 제어기법을 제시하였다. 만약 오차가 구속영역 내에 있고, 시스템이 안정한 상태에 있다면 자기동조는 사용되지 않고 PID 제어기만 동작한다. 자기동조 제어기는 오차가 구속 경계에 도달하게 되면 오차를 구속 영역내로 들어가도록 제어를 시작한다. PID-자기동조 제어 시스템의 오차가 시스템 설계자의 허용한도 내에서 유지되고 전체적으로 안정함을 증명하였다.
증기발생기의 수위제어시스템에 대해 특히 저출력시 수위제어의 문제점을 분석고찰하고 퍼지제어기 법을 기반으로 한 안정되고도 신속한 수위제어에 관한 연구가 주로 수행되었다. 문제해결의 한 방안으로서, 중요 제어변수임에도 불구하고 저출력운전시 저유량구간의 추정불량으로 인해 사용할 수 없는 유량신호를 대신하여 밸브개도를 이용한 대체정보를 채용하였으며 또한 소속함수크기의 유동적인 조정방법을 이용하여 수위오차가 크게 발생한 과도상태시에는 신속한 수위회복이 이루어지도록 하였다. 실제운전환경에서 제시된 제어기를 튜닝 하기 위한 방법으로서 제어성능지수 및 decent method를 이용한 소속함수의 self-tuning 기법을 제시하였다. 원자력 연구소의 연수원에 설치된 교육훈련용 시뮬레이터에서 수행된 실험결과는 제시된 제어기 및 튜닝방법의 안정되고 우수한 성능구현 및 실질적 인 유용성을 보여주고 있다.
This paper deals with a self-tuning fuzzy controller. The fuzzy controller is constructed with linguistic rules which consist of the fuzzy sets. Each fuzzy set is characterized by a membership function. The tuning fuzzy controller has paramenters that are input/output scaling factors to effect control output. In this paper we propose a tuning method for the scaling factor Computer simulations carried out on first-order and second-order processes will show how the present tuning approach improves the transient and the steady-state characteristics of the overall system.The applicability of the proposed algorithm is certified by computer simulation results.
본 논문에서는 속도 오차의 최소화와 안정된 응답 특성을 가진 선형 영구자석형 동기 전동기를 이용한 시스템을 구성하기 위해서 속도 오차와 속도 오차의 미분항을 입력 변수로 하고 PI 룩업-테이블(look up table)을 이용한 퍼지(fuzzy) 기반 자기동조(self-tuning) PI 속도 제어기를 제안 하였다. 부하가 변동되는 제어 환경이나 시스템에 비선형성 외란이 가해지는 경우, 고정된 최초의 이득 설정 또는 NC 공작기에서 사용되는 속도에 따른 가변이득 조절 방식만으로는 원하는 제어특성을 기대하기가 어렵다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해서 기존의 고정이득 방식 및 속도 변동량에 따른 가변이득 방식을 제안한 방식과 시뮬레이션 및 4상한 운전 실험을 통해 비교함으로써 제안된 방식이 기존의 방식들보다 안정되고 빠른 속도 응답특성을 가짐을 확인하였다.
하나의 DFB 영역, 위상 조정 영역과 이득 영역으로 구성된 다중 전극 DFB 레이저의 pulsation 동작 특성을 살펴본다. Anti-phase (AP) complex-coupled (CC) DFB 구조를 사용한 경우가 in-phase CC DFB 구조나 index-coupled DFB 구조를 사용한 경우에 비하여 안정된 pulsation 동작이 발생하는 이득 영역과 위상 조정 영역의 전류 범위가 큼을 알 수 있다. AP CC DFB 구조를 사용한 경우 결합 세기가 커질수록, 이득 결합 계수가 커질수록 안정된 pulsation 동작이 발생하는 이득 영역의 전류 범위가 증가하고 pulsation 주파수의 튜닝 영역이 커짐을 볼 수 있다. 또한 위상 조정 영역의 위상 변화에 의한 pulsation주파수의 튜닝 영역도 커짐을 볼 수 있다. 고정된 결합 세기에서 DFB 영역의 길이가 증가할수록 pulsation 동작이 발생하는 위상 조정 영역과 이득 영역의 전류 범위가 증가하여 pulsation 주파수 튜닝 영역이 넓어짐을 볼 수 있다.
Conventional gain-tuning methods such as Ziegler-Nickels methods, have many disadvantages that optimal control ler gain should be tuned manually. In this paper, modified PID controllers which include self-tuning characteristics are proposed. Proposed controllers automatically tune the PID gains in on-1ine using neural networks. A new learning scheme was proposed for improving learning speed in neural networks and satisfying the real time condition. In this paper, using a nonlinear mapping capability of neural networks, we derive a tuning method of PID controller based on a Back propagation(BP)method of multilayered neural networks. Simulated and experimental results show that the proposed method can give the appropriate parameters of PID controller when it is implemented to DC Motor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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