Choi Byoung-Kon;Chiang Hsiao Dong;Li Yinhong;Chen Yung Tien;Huang Der Hua;Lauby Mark G.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.1
no.2
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pp.161-169
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2006
Load representation has a significant impact on power system analysis and control results. In this paper, composite load models are developed based on on-line measurement data from a practical power system. Three types of static-dynamic load models are derived: general ZIP-induction motor model, Exponential-induction motor model and Z-induction motor model. For the dynamic induction motor model, two different third-order induction motor models are studied. The performances in modeling real and reactive power behaviors by composite load models are compared with other dynamic load models in terms of relative mismatch error. In addition, numerical consideration of ill-conditioned parameters is addressed based on trajectory sensitivity. Numerical studies indicate that the developed composite load models can accurately capture the dynamic behaviors of loads during disturbance.
Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.2
no.4
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pp.7-13
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2005
This paper presents modeling and ostimator/controller design for the hydraulic system in Vehicle Stability Control(VSC) system. A nonlinear mathematical model of the VSC hydraulic system is proposed and its accuracy is experimentally verified. A brake pressure estimator is then designed based on the derived mathematical model of VSC hydraulic system. And a disturbance observer, which compensates the estimation error between the brake pressure and the computed brake pressure is also designed to enhance the accuracy of the estimator. The proposed controller has the form of a feedback controller and determines explicitly the on/off ratio of valves' driving PWM signals by means of making use of the simplified mathematical model in the VSC hydraulic system. The performance of the designed controller whose feedback signal is generated by the brake pressure estimator is validated through experimental results.
Worst-case state estimation will be proposed in this paper. By using the worst-case disturbance and worst-case state estimation, we can obtain right/left constrained coprime factors. If constrained coprime factors are used in designing a controller, the infinity-norm of closed-loop transfer matrix can be smaller than any constant .gamma.(> .gamma.$_{opt}$) without matrix dilation optimization. The derivation of left/right constrained coprime factors is achieved by doubly coprime factorization for the plant constrained by the infinity norm. And the parameterization of stabilizing controllers gives us easily understanding for H$_{\infty}$ control theory.ry.
A control algorithm is proposed for nonlinear multi-input multi-output(MIMO) batch processes by combining quadratic iterative learning control(Q-ILC) with model predictive control(MPC). Both controls are designed based on output feedback and Kalman filter is incorporated for state estimation. Novelty of the proposed algorithm lies in the facts that, unlike feedback-only control, unknown sustained disturbances which are repeated over batches can be completely rejected and asymptotically perfect tracking is possible for zero random disturbance case even with uncertain process model.
The on-line calculation method is developed to obtain the temperature trajectory that brings the reactants to the desired state in batch styrene polymerization reactor. The temperature trajectory is obtained by applying the moments of the polymer concentration to the 2-step calculation method. The computer simulation is also carried out to verify the superiority of the on-line method to the off-line one. When a temperature disturbance of constant size is introduced, the off-line results shows considerable deviation from the target degree of polymerization. The on-line strategy set up a new trajectory to reach the desired state by using the current state of the reactor. Therefore, the on-line strategy deals with the changes of the system more adequately than the off-line strategy.
In this paper, we propose a fuzzy-supervised nonlinear H$_{\infty}$ controller which guarantees the robustness and has exact tracking performance for robot manipulator with system parameter uncertainty and exogenous disturbance, The proposed controller which is based on robotic H$_{\infty}$ controller has fuzzy supervisor which decides the optimal control input weighting value through fuzzy making-decision process. Owing to the fuzzy supervisor, The proposed controller can take the optimal control input. Then, we will apply the proposed controller to rigid robot manipulator to verify the performance of our controller.r.
One of the advantages of master-slave teleoperation is scaling concept such as position scaling, force scaling Meanuhile, lots of quantization effects are generated from position and force sensors in the master and slave manipulator. In this paper, to show the output error caused by the quantizaion effects from the position sensor and position scaling factor, simulation is done for free motion without contact in slave side. Transfer functiion model in which the quantization effect is assumed to be a disturbance input to the system is derived. Model shows that Jacobian, scaling factors, and controller affect the output by quantization effects form esnsors. One dof master and slave are used for simulation. In our study, the higher sensor resolution decreases the output error form quantization. Scaling factors can amplify the quantizatiion effects form the sensors in master and slave manipulators.
In this paper, a precise trajectory tracking method for mobile robot using a vision system is presented. In solving the problem of precise trajectory tracking, a hierarchical control structure is used which is composed of the path planer, vision system, and dynamic controller. When designing the dynamic controller, non-ideal conditions such as parameter variation, frictional force, and external disturbance are considered. The proposed controller can learn bounded control input for repetitive or periodic dynamics compensation which provides robust and adaptive learning capability. Moreover, the usage of vision system makes mobile robot compensate the cumulative location error which exists when relative sensor like encoder is used to locate the position of mobile robot. The effectiveness of the proposed control scheme is shown through computer simulation.
This paper presents the construction of an active suspension system of a one-wheel car model by using fuzzy reasoning. The car model is approximately described by a nonlinear two degrees freedom system subject to excitation from a road profile, and the active control force is constructed by actuating a pneumatic actuator, and the degradation of the performance due to the delay of the pneumatic actuator is improved by inserting a compensator. The fuzzy control is obtained by single input rule modules fuzzy reasoning, and the excitation from the road profile is estimated by using a disturbance observer. The experimental result shows that the proposed active suspension system much improves the performance in the vibration suppression of the car model.
This paper proposes a vehicle detector with a magnetoresistive (MR) sensor. The detector consists of a MR sensor and mechanical and electronic apparatuses. Composed of six magnetically variable resistors, the MR sensor senses disturbance of the earth's magnetic field caused by a moving vehicle over itself and then produces an output indicative of the moving vehicle. Experiments have been carried out with three stages. At the first stage, the outputs of the sensor have been analyzed to show the validity of the detector's circuit and the detecting method. At the second stage, the detector has been tested on a local highway in Korea. Through the field tests, the outputs of the detector in response to various kinds of moving vehicles have been collected and analyzed. At the final stage, to verify the performance of the detector, traffic volumes on the highway have been measured with the detector and compared with the exact traffic volumes in a highly congested traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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