The analysis and evaluation of the transient performance by the transient response specifications under various acceleration speeds and types based on driver's typical acceleration habit are implemented by the experimental study to provide the appropriate direction for the transient control in a gasoline engine. The concept of the transient response specifications which consist of delay time, rising time, maximum overshoot and settling time, and the analysis method using them are introduced to evaluate the characteristics of the transient performance quantitatively. Furthermore four acceleration speeds and four acceleration types are set respectively to realize the various transient states which are similar to the real drive. Several performance parameters in terms of engine speed, manifold absolute pressure, fuel injection duration and air excess ratio are measured simultaneously during the various acceleration using a throttle actuator controlled by a PC. The transient response specifications characterized well the transient performance for the various acceleration speed and types quantitatively. Delay and rising time with increment of the acceleration speed became shorter, but settling time did longer. Intensified acceleration type appeared to be the most economical in view of fuel consumption, and linear acceleration type was found to have the least harmful emission concentration.
This paper presents self tuning PI controller of IPMSM drive using neural network. Self tuning PI controller is developed to minimize overshoot, rise time and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque and inertia. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using neural network and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.1
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pp.120-131
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2016
The full results of troubleshooting process related to the flight control system of a tilt-rotor type UAV in the flight tests are described. Flight tests were conducted in helicopter, conversion, and airplane modes. The vehicle was flown using automatic functions, which include speed-hold, altitude-hold, heading-hold, guidance modes, as well as automatic take-off and landing. Many unexpected problems occurred during the envelope expansion tests which were mostly under those automatic functions. The anomalies in helicopter mode include vortex ring state (VRS), long delay in the automatic take-off, and the initial overshoot in the automatic landing. In contrast, the anomalies in conversion mode are untrimmed AOS oscillation and the calibration errors of the air data sensors. The problems of low damping in rotor speed and roll rate responses are found in airplane mode. Once all of the known problems had been solved, the vehicle in airplane mode gradually reached the maximum design speed of 440km/h at the operation altitude of 3km. This paper also presents a comprehensive detailing of the control systems of the tilt-rotor unmanned air vehicle (UAV).
This study was carried out to develop a system and methodology to simulate the engine load variation occuring during agricultural field operations for a laboratory engine test. The system consisted of an electric dynamometer, an Apple II microcomputer, and a data acquisition and control system. Several pieces of instruments were utilized to measure various engine performance data. Both engine torque and engine speed were fully controlled by a computer program. The dynamic characteristics of the system were analyzed through a series of tests and the limitations on the load simulation test were presented. The results of the study are summarized as follows: 1. Engine speed and toque were controlled by a computer program. The use of a stepping motor and reduction gears enabled engine speed be controlled within 1 rpm. 2. The natural frequency of the dynamometer-engine system was found to be around 5 Hz, at which the load simulation would be impossible because of resonance. 3. For the harmonic inputs with the frequencies above the natural frequency, the signal attenuated too much and therefore the load simulation was impossible. 4. The step response of the system showed an overshoot of 24.5 percent and the settling time for 5 percent criterion was around 3 seconds. 5. When actual field test data are utilized for load simulation, a low-pass filter should be included to attenuate the frequency components around and above the natural frequency.
Lee, Sang-Kyung;Lee, Jun-Yeong;Choi, Yun-Seok;Park, Hong Bea
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.3
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pp.129-136
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2013
In this paper, a motion control system based on 2-axis gimbal system is designed and implemented to drive a high speed and precision. The proposed system consists of the RS-422 interface, 2-axis gimbal platform, servo control unit integrated with a high speed DSP chip-set, servo amplifier unit, potentiometer sensor unit, and resolver sensor unit. The servo control unit using the high speed DSP firmware is designed to get a fast response without an overshoot with step input and a RMS error of low probability with ramp input. The servo amplifier unit using a voltage control is designed to resolve the zero-crossing distortion for precise motion. To verify the performance and stability of the implemented system, experiments are performed through a measurement of the time and frequency domain response in a laboratory environment by using a PXI(PCI eXtentions for Instrumentation).
Generally, PI control is simple and easy to implement and gains of PI control are determined by specifying a dynamics of the servo driver system. However, the gain-tuning is so difficult that it is relied on an expert's effort. This paper presents a gain auto-tuning method for PI controllers based on a fuzzy inference mechanism. First, the proposed fuzzy inference system identifies a system moment of inertia and adjusts control gains by using the difference in speed responses between a real plant and a reference model. Second, this paper proposes an improved fuzzy PI controller. To reduce the speed overshoot, we adapt a control method that selects a proper PI gains with respect to the load inertia variation. To prove the validity of the proposed gain tuning algorithm and the feasibility of the servo drive, a high performance servo drive will be implemented by DSP(TMS320C31) and intelligent power module (IPM). The proposed controller is applied to the speed control of the 300W AC servo motor. Some simulations and experimental results show that the proposed fuzzy PI controller is more robust than the conventional PI controller against the load inertia variation.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.8
no.4
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pp.76-83
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2004
A Propulsion System of the CRW(Canard Rotor Wing) type UAV(Unmanned Aerial Vehicle) was composed of the turbojet engine to generate the propulsive exhaust gas, and the duct system including main and rotary ducts, the nozzle subsystem including main and tip jet nozzle for three flight modes such as lift/landing mode, low speed transition flight mode and high speed forward flight mode. Transient simulation performance utilized the ICV (Inter-component volume) method and simulated using the SIMULINK. Transient performance analysis was performed on 3 cases. Fuel flow schedules to accelerate from Idle to maximum rotational speed were divided into the step increase of the most severe case and ramp increase cases to avoid the overshoot of turbine inlet temperature, and variations of thrust and the turbine inlet temperature were investigated in some transient analysis cases.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.10
no.1
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pp.29-37
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2005
This paper presents a tuning-free conditional integration anti-windup strategy for induction machine with Proportional-Integral(PI) type speed controller. The on/off condition of integral action is determined by the frequency domain analysis of machine torque command without a prior knowledge of set-point changes. There are no tuning parameters to be selected by users for anti-windup scheme. In addition, the dynamic performance of the proposed scheme assures a desired tracking response curve with minimal oscillation and settling time even in the change of operating conditions. This algorithm is useful in many high performance induction machine applications not to allow the oscillation and overshoot of speed/torque responses. The main idea can be extended to general applications such as chemical processes and industrial robots.
Tunyasrirut, S.;Ngamwiwit, J.;Furuya, T.;Yamamoto, Y.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2000.10a
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pp.480-480
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2000
In this paper, we proposed a fuzzy-neuro controller to control the speed of wound rotor induction motor with slip energy recovery. The speed is limited at some range of sub-synchronous speed of the rotating magnetic field. Control speed by adjusting resistance value in the rotor circuit that occurs the efficiency of power are reduced, because of the slip energy is lost when it passes through the rotor resistance. The control system is designed to maintain efficiency of motor. Recently, the emergence of artificial neural networks has made it conductive to integrate fuzzy controllers and neural models for the development of fuzzy control systems, Fuzzy-neuro controller has been designed by integrating two neural network models with a basic fuzzy logic controller. Using the back propagation algorithm, the first neural network is trained as a plant emulator and the second neural network is used as a compensator for the basic fuzzy controller to improve its performance on-line. The function of the neural network plant emulator is to provide the correct error signal at the output of the neural fuzzy compensator without the need for any mathematical modeling of the plant. The difficulty of fine-tuning the scale factors and formulating the correct control rules in a basic fuzzy controller may be reduced using the proposed scheme. The scheme is applied to the control speed of a wound rotor induction motor process. The control system is designed to maintain efficiency of motor and compensate power factor of system. That is: the proposed controller gives the controlled system by keeping the speed constant and the good transient response without overshoot can be obtained.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.20
no.7
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pp.65-73
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2006
This paper presents speed control of IPMSM drive using neural network(NN) PI controller. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness of fixed gain PI controller, NNPI controller proposes a new method based neural network. NNPI controller is developed to minimize overshoot rise time and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque and inertia. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using neural network and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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