This paper presents the characteristics of a general structured observer and presents an estimation algorithm for a system with external disturbances which are added to the input of the system. By using a disturbance model, the general structured observer can estimate the states of the system is spite of disturbances, where the system is affected from external disturbances. Also, the general structured observer can include the function of a PI observer or high gain observer by properly adjusting the observer's gain matrices. The existence condition for the observer is derived, which can be checked by the system's observability condition and the pole-zero cancellation of the system's polynomial matrix. Through a numerical example, it is verified that the proposed observer is effective estimating the system and the input disturbance.
In this work, a neuro-fuzzy inference system combined with the wavelet denoising, PCA (principal component analysis) and SPRT (sequential probability ratio test) methods is developed to detect the relevant sensor failure using other sensor signals. The wavelet denoising technique is applied to remove noise components in input signals into the neuro-fuzzy system The PCA is used to reduce the dimension of an input space without losing a significant amount of information. The PCA makes easy the selection of the input signals into the neuro-fuzzy system. Also, a lower dimensional input space usually reduces the time necessary to train a neuro-fuzzy system. The parameters of the neuro-fuzzy inference system which estimates the relevant sensor signal are optimized by a genetic algorithm and a least-squares algorithm. The residuals between the estimated signals and the measured signals are used to detect whether the sensors are failed or not. The SPRT is used in this failure detection algorithm. The proposed sensor-monitoring algorithm was verified through applications to the pressurizer water level and the hot-leg flowrate sensors in pressurized water reactors.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제1권4호
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pp.472-476
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2012
In this paper, a sensorless control scheme for a three-phase bi-directional voltage-type PWM rectifier in wind power generation system that operates without the input AC voltage sensors (generator side) is described. The basic principles and classification of the PWM rectifier are analyzed, and then the three-phase mathematical model of the input AC voltage sensorless PWM rectifier control system is established. The proposed scheme has been developed in order to lower the cost of the three-phase PWM rectifier but still achieve excellent output voltage regulation, limited current harmonic content, and unity input power factor.
In most physical processes, the transfer function includes a time-delay, and in the general distributed control system using a computer network, an inherent time-delay exists due to the spatial separation between controllers and actuators. Under the circumstance where an input time-delay exits, the system response overshoots and tends to diverge. For this reasons described above, a controller design method is proposed for a discrete nonlinear system including input time-delay, which adopts the time-discretization using Taylor series. Controllers are synthesized using an input/output linearization method. Finally, several cases of the computer simulations were conducted, and the results validate the proposed methods.
Shaping an input command through considering the resonant modes of multi degrees of freedom system, it is possible to realize the wanted motion, without exciting the uncontrollable modes of the flexible system. But, an increase of modes to be considered brings inevitably about the time delay due to an excessive rising time. On the purpose of reducing the rising time, only the interesting and dominant modes can be considered to determine the timing pulses of input shaper. In this paper, an effect of shaper by the partial modes is analysed for a specific system and the input shapers by the partial modes are analysed for three d.o.f damped system, using Matlab simulation.
In this paper, we proposes a new fuzzy inference system for modeling nonlinear systems given input and output data. In the suggested fuzzy inference system, the number of fuzzy rules and parameter values of membership functions are automatically decided by using the kernel-based method. The kernel-based method individually performs linear transformation and kernel mapping. Linear transformation projects input space into linearly transformed input space. Kernel mapping projects linearly transformed input space into high dimensional feature space. The structure of the proposed fuzzy inference system is equal to a Takagi-Sugeno fuzzy model whose input variables are weighted linear combinations of input variables. In addition, the number of fuzzy rules can be reduced under the condition of optimizing a given criterion by adjusting linear transformation matrix and parameter values of kernel functions using the gradient descent method. Once a structure is selected, coefficients in consequent part are determined by the least square method. Simulated result illustrates the effectiveness of the proposed technique.
A method of obtaining a control input to reduce residual vibration was developed for nonlinear time-varying systems moving along pre-determined two dimensional paths. First, the nonlinear system equation was solved with nominal input then linearized by nominal response which is defined at equilibrium point. Next an additional input can be obtained by solving the linearized equation that should satisfied the required boundary conditions. Residual vibration reduction was experimentally verified by applying the control input, which is sum of nominal and additional input, to a moving pendulum whose length is varying time.
In this paper, we propose a method to apply the Input Shaping Technique (IST) to multi-input multi-output (MIMO) systems. In MIMO systems, there is a high possibility of multi-mode residual vibration. The IST filter designed for this multi mode may need a longer time to suppress the residual vibration. Previous works prove that we can shorten the time lag by using negative sequence. This negative sequence, however, causes another problem - it requires excessive control input. In this paper, we provide a remedy to reduce the size of control input by limiting the reference input by limiting the reference input and its derivative. The result of simulations and experiments on a 2 link flexible arm confirmed the effectiveness of the proposed method.
This paper analyzes the input side performance of a conventional three-phase to single-phase matrix converter (3-1MC). It also presents the input-side waveform quality under this topology. The suppression of low-frequency input current harmonics is studied using the 3-1MC plus capacitance compensation unit. The constraint between the modulation function of the output and compensation sides is analyzed, and the relations among the voltage utilization ratio and the output compensation capacitance, filter capacitors and other system parameters are deduced. For a 3-1MC without large-capacity energy storage, the system performance is susceptible to input voltage imbalance. This paper decouples the inner current of the 3-1MC using a Lyapunov function in the input positive and negative sequence bi-coordinate axes. Meanwhile, the outer loop adopts a voltage-weighted synthesis of the output and compensation sides as a cascade of control objects. Experiments show that this strategy suppresses the low-frequency input current harmonics caused by input voltage imbalance, and ensures that the system maintains good static and dynamic performances under input-unbalanced conditions. At the same time, the parameter selection and debugging methods are simple.
전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.443-447
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2001
In this paper, a robust sensorless vector control system for induction motors with a speed estimator and an uncertainty observer is presented. At first, the proposed speed estimator is based on the MRAS(Mode Reference Adaptive System) scheme and constructed with a simple fuzzy logic(FL) approach. The structure of the proposed FL estimator is very simple. The input of the FL is the rotor flux error difference between reference and adjustable model, and the output is the estimated incremental rotor speed Secondly, the unmodeled uncertainties such as parametric uncertainties and external load disturbances are modeled by a radial basis function network(RBFN). In the overal speed control system, the control inputs are composed with a norminal control input and a compensated control input, which are from RBFN observer output and the modeling error of the RBFN, repectively. The compensated control input is derived from Lyapunov unction approach. The simulation results are presented to show the validity of the proposed system.
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