This paper presents how to design speed control of wound rotor induction motors with slip energy recovery. The speed is limited at some range of sub-synchronous speed of the rotating magnetic field. The problem with speed control by adjusting resistance value in the rotor circuit reduces the efficiency of power, because of the slip energy is lost when it passes through the rotor resistance. The control system is designed to maintain efficiency of motor, where it recovers loss energy by returning it to the system to improve the efficiency. A new PI control method of adaptive control [1],[13]is applied for the system with cascade type PI controller on the main loop to keep the speed constant and the internal loop to adjust the rotor appropriated current of the load provides the good transient response without overshoot.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.2
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pp.157-162
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1998
This paper provides some properties of positive real systems in time domain. It is well-known that a positive real system and a bounded real system are closely related by bilinear transform in a frequency domain. By using supply rate and storage function, we show that a positive real system can be transformed into a bounded real system, and that a positive real system can be transformed into another positive real system with in a time domain. Also, we show that an ESPR(extended strictly positive real) system can be decomposed into a feedback system of lossless positive real system and another ESPR system. These results may be used to design an output feedback controller for mixed H$H_2$ESPR problem.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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v.12D
no.1
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pp.33-38
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2002
In this paper, the infinite time optimal regulation problem for weakly coupled bilinear systems with quadratic performance criteria is obtained by a sequence of algebraic Lyapunov equations. This is the new approach is based on the successive approximation. In particular, the order reduction is achieved by using suitable state transformation so that the original Lyapunov equations are decomposed into the reduced-order local Lyapunov equations. The proposed algorithms not only solve optimal control problems in the weakly coupled bilinear system but also reduce the computation time. This paper also includes an example to demonstrate the procedures.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.45
no.2
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pp.175-184
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1996
In this paper the newly developed discrete-time adaptive sliding mode control method is proposed and applied to the power system stabilization problem. In contrast to the conventional continuous-time sliding mode controller, the proposed method is developed in the discrete-time domain and based on the input/output measurements instead of the continuous-time and the full-states feedback, respectively. Because the proposed control method has the adaptivity property in addition to the natural robustness property of the sliding mode control, it is possible to design the power system stabilizer which can overcome both the minor variations of the parameters of the power system and the diverse operating conditions and faults of the power system. Mathematical proof and the various computer simulations are done to verify the performance and stability of the proposed method.
The infinite time optimum to regulate the problem of weakly coupled bilinear systems with a quadratic performance criterion is obtained by a sequence of algebraic Lyapunov equations. The new approach is based on the successive approximations. In particular, the order reduction is achieved by using suitable state transformation so that the original Lyapunov equations are decomposed into the reduced-order local Lyapunov equations. The proposed algorithms not only solve optimal control problems in the weakly coupled bilinear system but also reduce the computation time. This paper also includes an example to demonstrate the procedures.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.1
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pp.165-170
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2017
This paper presents an event-triggered model predictive controller for adaptive cruise control system with sampled and quantized-data. Unlike existing works, a longitudinal continuous-time model is used for the predictive control of the system. To efficiently utilize network resources, event-trigger scheme is employed, which allows limited sensor and actuator signal satisfying the condition that the measurement of errors is over the ratio of a trigger level. The proposed control gain is obtained by solving a convex problem satisfying several linear matrix inequalities at every sampling times. Simulation results are given to show the effectiveness of the proposed design method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.1
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pp.171-178
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2017
This paper studies the state estimation problem for static neural networks with time-varying delay. Unlike other studies, the controller scheme, which involves time-varying sampling and uncertainties, is first employed to design the state estimator for delayed static neural networks. Based on Lyapunov functional approach and linear matrix inequality technique, the non-fragile sampled-data estimator is designed such that the resulting estimation error system is globally asymptotically stable with $H_{\infty}$ performance. Finally, the effectiveness of the developed results is demonstrated by a numerical example.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.7
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pp.48-54
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2014
This paper discusses study of torque ripple minimization employing an improved TDF(torque distribution function)-based instantaneous torque control to reduce acoustic noise and vibration problem of the SRM. As the flux linkage of the SRM is a nonlinear function of phase current and rotor position, design of optimal controller for the SRM is quite complicated. Hence, an accurate mathematical model considering the nonlinearity of the SRM is required. An improved TDF based torque control has been proposed in order to reduce the toque ripple at high speed operation. Dynamic simulation using Matlab/Simulink as well as Finite Element Analysis is presented. A prototype SRM for electric vehicle traction has been manufactured to validate the experimental results comparing the dynamic simulation results.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.2
no.1
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pp.46-51
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2004
The problem of reducing the effect of an unknown disturbance on a dynamical system is one of the most fundamental issues in control design. We propose a robust PID (Proportional Integral Derivative) control method with neural network for improving the performance due to the rejection of an unknown disturbance. The proposed system consists of a model of the plant, a conventional PID controller and a multi-layer neural network, and is composed of two loop; the first loop enables the system to achieve stability of system, the second loop rejects an unknown disturbance. Simulation and experiment results show that the proposed method improves considerably on the performance of the conventional PID control method and the typical IMC method using neural network.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.11
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pp.2175-2184
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2009
This paper describes operational analysis results of the DC micro-grid using detailed model of distributed generation. Detailed model of wind power generation, photo-voltaic generation, fuel-cell generation was implemented with the user-defined model of PSCAD/EMTDC software that is coded with C-language. The operation analysis was carried out using PSCAD/EMTDC software, in which the power circuit is implemented by built-in model and the controller is modelled by user-defined model that is also coded with C-language. Various simulation results confirm that the DC micro-grid can operate without any problem in both the interconnected mode and the islanded mode. The operation analysis result confirms that the DC micro-grid make it feasible to provide power to the load stably. And it can be utilize to develop the actual system design and building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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