In self-tuning predictive control algorithm for steam generator is presented. The control algorithm is derived by suitably modifying the generalized predictive control algorithm. The main feature of the unposed method relies on considering the measurable disturbance and a simple adaptive scheme for obtaining the controller gain when the parameters of the plant are unknown. This feature makes the proposed approach particularly appealing for water level control of steam generator when measurable disturbance is used. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, computer simulations are done for an PWR steam generator model. Simulation result show satisfactory performances against load variations and steam flow rate estimation errors. It can be also observed that the proposed algorithm exhibit better responses than a conventional PI controller.
Kim, Jinho;Park, Geon;Seok, Jul-Ki;Lee, Byongjun;Kang, Yong Cheol
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.2
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pp.504-510
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2015
Because wind generators (WGs) in a wind power plant (WPP) produce different active powers due to wake effects, the reactive power capability of each WG is different. This paper proposes a hierarchical voltage control scheme for a WPP that uses a WPP controller and WG controller. In the proposed scheme, the WPP controller determines a voltage error signal by using a PI controller and sends it to a doubly-fed induction generator (DFIG). Based on the reactive current-voltage ($I_Q-V$) characteristic of a DFIG, the DFIG injects an appropriate reactive power corresponding to the voltage error signal. To enhance the voltage recovery capability, the gains of the $I_Q-V$ characteristic of a DFIG are modified depending on its reactive current capability so that a DFIG with greater reactive current capability may inject more reactive power. The proposed scheme enables the WPP to recover the voltage at the point of common coupling (PCC) to the nominal value within a short time after a disturbance by using the adaptive $I_Q-V$ characteristics of a DFIG. The performance of the proposed scheme was investigated for a 100 MW WPP consisting of 20 units of 5 MW DFIGs for small and larger disturbances. The results show the proposed scheme successfully recovers the PCC voltage within a short time after a disturbance.
고성능 서보 전동기 시스템을 구축하기 위해서는 저속영역과 고속영역을 포함하는 넓은 속도영역에서의 정확한 속도검출을 통한 정밀한 속도제어기 필수적이며, 관성모멘트와 같은 전동기의 파라메터 변동에 대해 강인한 속도제어와 외란 억제능력도 중요한 요소로서 고려되어야 한다. 변동하는 부하의 관성모멘트을 식별하여 PI 속도제어기를 실시간으로 적응 동정하고, 플랜트 잡음과 측정잡음을 고려하는 상태 관측기인 칼만필터의 부하관성에 대한 민감성을 제거하기 위해 이를 적응 동정하여 적응 상태 추정기를 구현함으로써 우수한 속도 추정 성능을 얻었다. 또한 외란과 불확실한 모델링은 등가 외란으로 추정되어 전향적으로 보상된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 전동기의 고성능 속도제어를 구현하고 유도전동기를 이용한 실험을 통하여 연구결과의 유효성을 확인한다.
This paper deals with mathmatical of an induction motor, considering non-linearity in the torque balance equation under closed loop operation with a reference speed. A controller based on Adaptive Nuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) is developed to minimize overshoot and settling time following sudden changes in load torque. The overall system is modeled and simulated using the Matlab/simulink and Fuzzy Logic Toolbox. The advantages of fuzzy logic and neural network based fuzzy logic controller. Required training data the ANFIS controller is generated by simulation of the anti-windup PI controller is eliminated using the ANFIS controller. The transient deviation of the response from the set reference following variation in load torque is found to be negligibly samll along with a desirable reduction in settling time for the ANFIS controller.
In this paper, an adaptive fuzzy logic controller is presented for auto-tunning of the scaling factors by using learning capability of neural networks. The proposed scheme consists of the FLC which includes the PI-type FLC and PD-type FLC in parallel form and the neural network which learns scale factors of FLC. Computer simulations were performed to illustrate the effectiveness of a proposed scheme. A proposed FLC controller was applied to the second order system and velocity control of the brushless DC motors. For the design of the FLC, tracking error, change of error, and acceleration error are selected as input variables of the FLC and three seal e factors were used in the parallel-type FLC. This scheme can be used to reduce the difficulty in the selection of the scale factors.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.6
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pp.77-82
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2005
This paper is proposed fuzzy neural network(FNN) and artificial neural network(ANN) based on the vector controlled induction motor drive system. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed control and estimation of speed of induction motor using fuzzy and neural network. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The back propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of the new method.
Objective: The main objective of this study was to define molecular mechanisms associated with thermal stress responses of chickens from commercial broilers (BR, Ross 308), Thai native chickens (NT) and crossbreeds between BR×NT (H75). Methods: Twenty days before reaching specific market age, chickens from each breed were divided into control and thermal-stressed groups. The stressed groups were exposed to a cyclic thermal challenge (35℃±1℃ for 6 h, followed by 26℃±1℃ for 18 h) for 20 days. Control group was raised under a constant temperature of 26℃±1℃. Pectoralis major (n = 4) from each group was collected for transcriptome analysis using HiSeq Illumina and analysis of glycogen and lactate. Gene expression patterns between control and thermal-stressed groups were compared within the same breeds. Results: Differentially expressed transcripts of 65, 59, and 246 transcripts for BR, NT, and H75, respectively, were revealed by RNA-Seq and recognized by Kyoto encyclopedia of genes and genomes database. Pathway analysis underlined altered glucose homeostasis and protein metabolisms in all breeds. The signals centered around phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K)/Akt signaling, focal adhesion, and MAPK signaling in all breeds with slight differences in molecular signal transduction patterns among the breeds. An extensive apoptosis was underlined for BR. Roles of AMPK, MAPK signaling and regulation of actin cytoskeleton in adaptive response were suggested for H75 and NT chickens. Lower glycogen content was observed in the breast muscles of BR and NT (p<0.01) compared to their control counterparts. Only BR muscle exhibited increased lactate (p<0.01) upon exposure to the stress. Conclusion: The results provided a better comprehension regarding the associated biological pathways in response to the cyclic thermal stress in each breed and in chickens with different growth rates.
A high-performance robust hybrid speed controller for a permanent-magnet synchronous motor (PMSM) drive with an on-line trained neural-network model-following controller (NNMFC) is proposed. The robust hybrid controller is a two-degrees-of-freedom (2DOF) integral plus proportional & rate feedback (I-PD) with neural-network model-following (NNMF) speed controller (2DOF I-PD NNMFC). The robust controller combines the merits of the 2DOF I-PD controller and the NNMF controller to regulate the speed of a PMSM drive. First, a systematic mathematical procedure is derived to calculate the parameters of the synchronous d-q axes PI current controllers and the 2DOF I-PD speed controller according to the required specifications for the PMSM drive system. Then, the resulting closed loop transfer function of the PMSM drive system including the current control loop is used as the reference model. In addition to the 200F I-PD controller, a neural-network model-following controller whose weights are trained on-line is designed to realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics. According to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM drive system, the NNMFC generates an adaptive control signal which is added to the 2DOF I-PD speed controller output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter variations and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed 200F I-PD NNMF controller. The results confirm that the proposed 2DOF I-PO NNMF speed controller produces rapid, robust performance and accurate response to the reference model regardless of load disturbances or PMSM parameter variations.
The safe and efficient operation of nuclear plants is recognized to be accomplished through the application of plant automation using digital technology, which is one of main targets of the next generation nuclear plants. For plant level automation, it is first required that each major subsystem be digitalized, and the steam generator water level control system is discussed in this study. The transfer functions between inputs and the level are derived by employing the thermal hydraulic model of the steam generator and are applied to the analysis of the current three-element control system. Since the control scheme in this study includes the steam generator itself as a process plant, the system order is high and the numerical instability arises in digitalizing. Together with this, the unreliability of the feedwater feedback signal at low power level leads to the proposal of a two-element control system with a proper digital controller. The digital PI controller developed for this system has the initial power adaptive gain and integration time constant. And it makes the overall system response satisfy the stability and other necessary control specifications simultaneously. Since the two-element control system using this controller depends on the initial power only, it is simple to define and it shows a similar level response behavior to that of its corresponding analog system.
New thirty derivatives of 5,6-dihydro-2-trifluoromethyl-1,4-oxathiin carboxanilide as substrate(S) were synthesized and their fungicidal activities in vivo against rice sheath blight(Rhizoctonia solani) and wheat leaf rust(Puccinia recondita) were examined. The structure activity relationships(SAR) between the activities($pI_{50}$) and a physicochemical parameters of substituents(X) at the phenylcarbamoyl group were analyzed using the adaptive regression analysis method. The 3-methoxy, 11, 3-isopropyloxy, 13 and 3-isopropyl substituent, 25 as X on the phenylcarbamoyl group exhibited the most highest fungicidal activity against the two fungi. The fungicidal potency of the (S) against Puccinia recondita was higher than Rhizoctonia solani. In case of Rhizoctonia solani, the molecular hydrophobicity(${\pi}>0$) and resonance effect(R<0) by meta-alkyl substitutents with electron donating were important factors in determining fungicidal activity. And the HOMO energy(HOMO>0), ABSQ, sum of absolute values of the atomic charges on each atom and specific polarizability(Sp.Pol<0) of (S) were significantly influential towards fungicidal activity against Puccinia recondita.. The interaction between (S) and receptor agonist from the based on SAR studies proceeds through charge-control reaction, and conditions to show higher activity has been also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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