The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.18
no.1
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pp.18-25
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2013
In this paper, a nonlinear controller based on adaptive back-stepping method is proposed for high performance operation of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM). First, in order to improve the performance of speed tracking, a nonlinear back-stepping controller is designed. In addition, since it is difficult to achieve the high quality control performance without considering parameter variation, a parameter estimator is included to adapt to the variation of load torque in real time. Finally, for the efficiency of power consumption of the motor, controller is designed to operate motor with the minimum current for the required maximum torque. The proposed controller is tested through experiment with a 1-hp Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) for the angular velocity reference tracking performance and load torque volatility estimation, and to test the Maximum Torque per Ampere (MTPA) operation. The result verifies the efficacy of the proposed controller.
This paper describes evaluation results of the wind power penetration limit (WPPL) and the wind energy penetration (WEP) in the Mongolian central power system (MCPS). A wind power plant (WPP) in a power system possesses an output power limit because the power system must maintain a balance between the generation and consumption of electricity at all times in order to achieve an adequate level of quality. The instantaneous penetration limit (IPL) of wind generation at a load is determined as the minimum of the three technical constraints: the minimum output, the ramp rate capability, and the spinning reserve of the conventional generating units. In this paper, a WPPL is defined as the maximum IPL divided by the peak load. A maximal variation rate (VR) of wind power is a major factor in determining the IPL, WPPL, and WEP. This paper analyzes the effects of the maximal VR of wind power on the WPPL, WEP, and capacity factor (CF) in the MCPS. The results indicate that a small VR can facilitate a large amount of wind energy while maintaining a high CF with increased wind power penetration.
The unified power quality conditioner (UPQC) is an effective custom power device that is used at the point of common coupling to protect loads from voltage and current-related PQ issues. Currently, most researchers have studied series unit and parallel unit models and an idealized transformer model. However, the interactions of the series and parallel converters in AC-link are difficult to analyze. This study utilizes an equivalent transformer model to accomplish an electric connection of series and parallel converters in the AC-link and to establishes a precise unified mathematical model of the UPQC. The strong coupling interactions of series and parallel units are analyzed, and they show a remarkable dependence on the excitation impedance of transformers. Afterward, a feed-forward decoupling method based on a unified model that contains the uncertainty components of the load impedance is applied. Thus, this study presents an adaptive method to estimate load impedance. Furthermore, simulation and experimental results verify the accuracy of the proposed modeling and decoupling algorithm.
The distributed OCSP (Online Certificate Status Protocol), composed of multiple responders, is a model that enhances the utilization of each responder and reduces the response time. In a multi-user distributed environment, load balancing mechanism must be developed for the improvement of the performance of the whole system. Conservative load balancing algorithms often ignore the communication cost of gathering the information of responders. As the number of request is increased, however, fail to consider the communication cost may cause serious problems since the communication time is too large to disregard. We propose an adaptive load balancing algorithm and evaluate the effectiveness by performing modeling and simulation. The principal advantage of new algorithm is in their simplicity: there is no need to maintain and process system state information. We evaluated the quality of load balancing achieved by the new algorithm by comparing the queue size of responders and analyzing the utilization of these responders. The simulation results show how efficiently load balancing is done with the new algorithm.
An adaptive fuzzy P + ID controller for variable speed operation of BLDC motor drives is presented in this paper. Generally, a conventional PID controller is most widely used in industry due to its simple control structure and ease of design. However, the PID controller suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. To improve the tracking performance for parameter and load variations, the controller proposed in this paper is constructed by using an adaptive fuzzy logic controller in place of the proportional term in a conventional PID controller. For implementing this controller, only one additional parameter has to be adjusted in comparison with the PID controller. An adaptive fuzzy controller applied to proportional term to achieve robustness against parameter variations has simple structure and computational simplicity. The controller based on optimal fuzzy logic controller has an self-tuning characteristics with clustering. Computer simulation results show the usefulness of the proposed controller.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.12
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pp.59-66
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1993
In this paper we propose an adaptive update rate tracking algorithm for a phased array radar, based on the interacting multiple model(IMM) algorithm. The purpose of the IMM algorithm hers is twofold: 1) to estimate and predict the target states, and 2) to estimate the level of the process noise. Using the estimate of the process noise level adapted to target dynamics, the update interval is determined to maintain a desired prediction accuracy so that the radar system load is minimized. The adaptive update rate tracking algorithm is implemented for a phased array radar and evaluated with Monte Carlo simulations on various trajectories. The evaluation results of the proposed algorithm and a standard Kalman filter without the adaptive update rate control are presented to compare.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.3
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pp.142-150
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1996
Monopulse technique has been widely used for a bearing estimation of a desired signal. This method can estimate the bearing of the signal with only one pulse, so computational load and complexity are low and its processes are simple. But if the desired signal incidents with interferences or multiple signals exist in the beams, the method fails to estimate correct signal angle. To solve this problem, the method to use adaptive array was proposed. In conventional adaptive array methods, sum beam was formed with fixed weights and ifference beam was formed with adaptive weights determined to minimize beamformer output power with one or more linear constraints, or an algorithm to minimize each sum beam and difference beams simultaneously using adaptively formed one basic beam. Theroretical analyses and simulation results show that the performance of the proposed method is superior to that of conventional algorithms.
This paper presents to control speed of induction motors with uncertainties. We use an adaptive backstepping controller with fuzzy neural networks(FNNs) and model reference adaptive system(MRAS) at Indirect vector control method. The adaptive backstepping controller using FNNs can control speed of induction motors even we have a minimum of information. And this controller can be used to approximate most of uncertainties which are derived from unknown motor parameters, load torque such as disturbances. MRAS estimates to rotor resistance and also can find optimal flux to minimize power losses of Induction motor. Indirect vector PI current controller is used to keep rotor flux constant without measuring or estimating the rotor flux. Simulation and experiment results are verified the effectiveness of this proposed approach.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.9
no.6
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pp.49-56
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1995
In this study, self-tuning adaptive control using state observer is developed. Self-tuning adaptive controller that estimates the parameters of the system in real time and generates the optimal control signals has robust characteristic about varying load and external disturbances. In addition, state observer without sensors is applied, thus the control can be performed more quickly and exactly. Since chopper is used commonly in practical drives, the characteristics of the chopper are included in state observer algorithm, which, in turn, makes the system exact estimation. Since series type DC motor has nonlinear models, linearizing approach are investigated. to realize the proposed algorithm it requires fast calculation in real time. TMS320C31, digital signal processor, is applied to realized the adaptive control algorithms.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.27
no.4
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pp.48-53
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2013
In general, the LLC resonant topology consists of three stages as; square wave generator, resonant network, and rectifier network. LLC resonant converter has the time slowly varying parameters. However, the power LEDs as the load of LLC converter can be regarded as fast time varying parameters. In this paper, the mathematical model of half-bridge resonant converter including with the power LEDs is introduced for the current controller design model. Using this controller design model, the parameter adaptive output feedback controller will be designed to control the power LEDs current. In order to show the validities of the proposed model, the parameter adaptive output feedback controller, the experimental investigation will be presented.
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