It is well known that Variable Structure Controller(VSC) is robust to parameters variation and disturbance but its performance depends on the design parameters such as switching gain and slope of sliding surface. This paper proposes a more robust VSC that is composed of local VSC's. Each local VSC considers the local system dynamics with narrow parameter variation and disturbance. First we optimize the local VSC's by use of Evolution Strategy, and next we use Artificial Neural Network to generalize the local VSC's and construct the overall VSC in order to cover the whole range of parameter variation and disturbance. Simulation on BLDC motor current control shows that the proposed VSC is superior to the conventional VSC.
This paper is concerned with a design method of two-degree-of-freedom controller by Coefficient Diagram Method (CDM). The two-degree-of-freedom control system satisfies both of tracking and disturbance rejection performances, but requires tuning of many parameters. By the proposed design method, these parameters can be obtained properly without any adjustment. Furthermore, the tracking and disturbance rejection performances can be simultaneously designed. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by the simulation.
Strictly maintaining the steam temperature can be difficult due to heating value variation to the fuel source, time delay changes in the main steam temperature, the change of the dynamic characteristics in the reheater. Up to the present time, PID Controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper focuses on tuning of the Controller with disturbance rejection for thermal power plant using immune based multiobjective approach. An ITSE(Integral of time weighted squared error) is used to decide performance of tuning results.
In this paper, an efficient approach to classification of transient and harmonic disturbances in power systems is proposed. First, the Stop-and-Go CA CFAR Detector is utilized to detect a disturbance from the power signals which are mixed with other disturbances and noise. Then, (i) Wigner Distribution, SVD(Singular Value Decomposition) and Fisher´s Criterion (ii) DWT and Fisher´s Criterion, are applied to extract an efficient feature vector. For the classification procedure, a combined neural network classifier is proposed to classify each corresponding disturbance class. Finally, the 10 class data simulated by Matlab power system blockset are used to demonstrate the performance of the proposed classification system.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.6
s.183
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pp.88-95
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2006
In this paper, the gain-scheduled control design proposed in the previous paper has been applied to a target tracking system. In such system, it is needed to attenuate disturbance effectively as long as control input satisfies the given constraint on its magnitude. The scheduled gains are derived in the framework of linear matrix inequality(LMI) optimization by means of the MatLab toolbox. Its effectiveness is verified along with the simulation results compared with the conventional optimum constant gain and the scheduled gain control with constant Q matrix cases.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.7
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pp.1405-1410
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2009
Output voltage of a DC/DC power converter system is likely to be distorted if variable loads exist in the output terminal. This paper presents a new disturbance observer(DOB) approach to maintain a robust regulation of the output voltage of a boost type DC/DC converter. Unlike the buck-type converter case, the regulation problem of the boost converter is very complicated by the fact that, with respect to the output voltage to be regulated, the system is non-minimum phase. Owing to the non-minimum phase property the classical DOB approach has not been applied to the boost converter. Motivated by a recent result on the application of DOB to non-mimimum phase system, an output feedback control law is proposed by using a parallel feedforward compensator. Simulation results using the Simulink SimPowerSystems prove the performance of the proposed controller against load variation.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.470-473
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1995
There exist two critical in application of the magnetic bearing system. One is the control axis interference caused by gyroscopic effect and the other is the vibration caused by the unbalance on the rotor. To solve both problems at the same time, first, a centralized full-state feedback controller based on the LQR control theory was designed to compensate for the gyroscopic effect. Second, disturbance rejection control input based on the observer was designed to avoid the vibration causer by the unbalanced rotor. Balancing input computer accroding to LQR and output of the observer were derived in term of rotational speed. Effectiveness of the on-line balancing was verified through numerical simulation. The developed observer-based controller was also applied to the linear and nonlinear magnetic bearing systems.
Kim, Dong-Hun;Kim, Eung-Seok;Hyun, Keun-Ho;Yang, Hai-Won
Proceedings of the KIEE Conference
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2000.11d
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pp.703-705
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2000
In this paper, we design a robust adaptive controller for a nonlinear systems with uncertainties to be rejected via disturbance adaptation law. The nonlinear system considered in this paper has unknown nonlinear functions being influenced by external disturbance. The upper bounds of unknown nonlinear functions at each time is estimated by using disturbance adaptation law. The estimated nonlinear functions are used to design stabilizing function and control of input. Tuning function is used to estimate unknown system parameter without overparametrization. A set-point regulation error converges to a residual set close to zero asymptotically fast.
This paper presents a controller design to coordinate a robot manipulator under unknown system parameters and bounded disturbance inputs. To control the motion of the manipulator, an inverse dynamics control scheme is applied. Since parameters of the robot manipulators such as mass and inertia are not perfectly known, the difference between the actual and estimated parameters works as a disturbance force. To identify the unknown parameters, an inproved adaptive control algorithm is directly derived from a chosen Lyapunov's function candidate based on the Lyapunov's Second Method. A robust control algorithm is devised to counteract the bounded disturbance inputs such as contact forces and disturbing force coming from the difference between th actual and the estimated system parameters. Numerical examples are shown using three degree-of-freedom planar arm.
The computed-torque method (CTM) shows good trajectory tracking performance in controlling robot manipulator if there is no disturbance or modelling errors. But with the increase of a payload or the disturbance of a manipulator, the tracking errors become large. So there have been many researches to reduce the tracking error. In this paper, we propose a new control algorithm based on the CTM that decreases a tracking error by generating new reference trajectory to the controller. In this algorithm we used the concept of sliding mode theory and fuzzy system to reduce chattering in control input. For the numerical simulation, we used a 2-link robot manipulator. To simulate the disturbance due to a modelling uncertainty, we added errors to each elements of the inertia matrix and the nonlinear terms and assumed a payload to the end-effector. In this simulation, proposed method showed better trajectory tracking performance compared with the CTM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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