This paper proposes the parallel operation control algorithm of a power conditioning system (PCS) for a distributed Fuel Cell power generation system. A proposed control algorithm is made good a drawback of the conventional control algorithm. The controller must also supervise the total PCS operation while communicating with the fuel cell system controller. Simulation results are presented to performance of a proposed control algorithm for the PCS.
This paper investigates the droop control-based real and reactive power load sharing with a virtual inductor when the line impedance between inverter and Point of Common Coupling (PCC) is partly and unequally resistive in high-capacity systems. In this paper, the virtual inductor method is applied to parallel inverter systems with resistive and inductive line impedance. Reactive power sharing error has been improved by applying droop control after considering each line impedance voltage drop. However, in high capacity parallel systems with large output current, the reference output voltage, which is the output of droop controller, becomes lower than the rated value because of the high voltage drop from virtual inductance. Hence, line impedance voltage drop has been added to the droop equation so that parallel inverters operate within the range of rated output voltage. Additionally, the virtual inductor value has been selected via small signal modeling to analyze stability in transient conditions. Finally, the proposed droop method has been verified by MATLAB and PSIM simulation.
The basic requirements of distributed multimedia systems are intramedia synchronization which asks the strict delay and jitter for the check period of media buffer and the scaling duration with periodic continuous media such as audio and video media, and intermedia synchronization that needs the constraint for relative time relations among them when several media are presented in parallel. In this paper, a distributed intermedia synchronization algorithm that solves the intermedia synchronization problem by using variable service rates based on the fuzzy logic is designed and then the performance is evaluated through simulation.
본 논문에서는 확장된 병렬 분산 보상기와 최적 극점 배치 방법을 사용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 기반 제어기의 분석과 설계 방법을 제안한다. 설계과정을 설명하면 먼저비선형 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현하고 확장된 병렬 분산 보상기를 사용하여 제어기 규칙을 작성한다. 그리고 최적 극점 배치 방법을 사용하여 국소 상태 궤환 제어기를 설계하고 이를 이용하여 전체의 퍼지논리제어기를 설계한다. 기존의 사용된 병렬 분산 보상기와는 다르게 본 논문에서 새로이 개발된 확장된 병렬 분산 보상기와 최적 극점 배치 방법을 이용함으로써 안정한 국소 퍼지 제어기의 설계뿐만 아니라 추적 제어 목적도 수행할 수 있는 전체의 안정한 퍼지 제어기도 설계할 수 있다. 게다가 전체 퍼지 모델 뿐만 아니라 실제 비선형 시스템에 대해서도 안정도 분석을 행하였다 마지막으로 제안된 퍼지 모델 기반 제어기 설계 방법의 효율성과 가능성을 하나의 시뮬레이션 예를 통하여 증명하였다.
This paper presents a control strategy for distributed systems, which can be used in islanded microgrids. The control strategy is based on the droop method, which uses locally measured feedback to achieve load current sharing. Instead of the traditional droop method, an improved one is implemented. A virtual inductor in the synchronous frame for three-phase inverters is proposed to deal with the coupling of the frequency and the amplitude related to the active and reactive power. Compared with the traditional virtual inductor, the proposed virtual inductor is not affected by high frequency noises because it avoids differential calculations. A model is given for the distributed generation system, which is beneficial for the design of the droop coefficients and the value of the virtual inductor. The effectiveness of the proposed control strategy is verified by simulation and experiment results.
The neural network approach has been shown to be a general scheme for nonlinear dynamical system identification. Unfortunately the error surface of a Multilayer Neural Networks(MNN) that widely used is often highly complex. This is a disadvantage and potential traps may exist in the identification procedure. The objective of this paper is to identify a nonlinear dynamical systems based on Self-Organized Distributed Networks (SODN). The learning with the SODN is fast and precise. Such properties are caused from the local learning mechanism. Each local network learns only data in a subregion. This paper also discusses neural network as identifier of nonlinear dynamical systems. The structure of nonlinear system identification employs series-parallel model. The identification procedure is based on a discrete-time formulation. Through extensive simulation, SODN is shown to be effective for identification of nonlinear dynamical systems. (author). 13 refs., 7 figs., 2 tabs.
In recent years, an increasing amount of computer network research has focused on the problem of cluster system in order to achieve higher performance and lower cost. The load unbalance is the major defect that reduces performance of a cluster system that uses parallel program in a form of SPMD (Single Program Multiple Data). Also, the load unbalance is a problem of MPP (Massive Parallel Processors), and distributed system. The cluster system is a loosely-coupled distributed system, therefore, it has higher communication overhead than MPP. Dynamic load balancing can solve the load unbalance problem of cluster system and reduce its communication cost. The cluster systems considered in this paper consist of P heterogeneous nodes connected by a switch-based network. The master node can predict the average execution time of tasks for each slave node based on the information from the corresponding slave node. Then, the master node redistributes remaining tasks to each node considering the predicted execution time and the communication overhead for task migration. The proposed dynamic load balancing uses execution time prediction to optimize the task redistribution. The various performance factors such as node number, task number, and communication cost are considered to improve the performance of cluster system. From the simulation results, we verified the effectiveness of the proposed dynamic load balancing algorithm.
Typhoon simulation based on dynamical forecasting results is demonstrated by utilizing geodesic model GME (operational global numerical weather prediction model of German Weather Service). It is based on uniform icosahedral-hexagonal grid. The GME gridpoint approach avoids the disadvantages of spectral technique as well as the pole problem in latitude-longitude grids and provides a data structure extremely well suited to high efficiency on distributed memory parallel computers. In this study we made an attempt to simulate typhoon 'NARI' that passed over the Korean Peninsula in 2007. GME has attributes of numerical weather prediction model and its high resolution can provide details on fine scale. High resolution of GME can play key role in the study of severe weather phenomenon such as typhoons. Simulation of future typhoon that is assumed to occur under the global warming situation shows that the life time of that typhoon will last for a longer time and the intensity will be extremely stronger.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권4호
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pp.583-595
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2008
In this paper, we introduce a fuzzy nonlinear feedback approach to the control of a class of chaotic dynamical systems. The fuzzy Parallel Distributed Compensation with Reduced Rule Base approach (PDC_RRB) is proposed. The design procedure is conceptually simple and considered to a nonlinear optimal and robust control problem due to the nonlinear nature of the Takagi-Sugeno (TS) fuzzy system. Simulation results are provided to show the effictiveness of the proposed methodology.
This paper is to design stable fuzzy controller so as to control chaotic nonlinear systems effectively via fuzzy control system and Parallel Distributed Compensation (PDC) design. To design fuzzy control system, nonlinear systems are represented by Takagi-sugeno(TS) fuzzy models. The PDC is employed to design fuzzy controllers from the TS fuzzy models. The stability analysis and control design problems is to find a common Lyapunov function for a set of linear matrix inequalitys(LMIs). The designed fuzzy controller is applied to Rossler system. The simulation results show the effectiveness of our controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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