Among the various PWM methods, the hysteresis-band current control PWM method is popularly used because of its simplicity of implementation, fast response characteristics and inherent peak current limiting capability. However, the current control PWM method with a fixed hysteresis-band has the disadvantage that switching frequency decreases and current ripple is high as the increasing of back-EMF. As a result, load current contains excess harmonics. This paper describes a adaptive hysteresis-bandwidth control algorithm so as to maintain the average switching frequency constant and decrease the current ripple where the hysteresis bandwidth is derived as a relation with the switching frequency. This control algorithm is applied to the surface-type brushless DC motor with separated winding and using the computer simulation, the validity of its algorithm is proved.
In this paper, adaptive variable structure control is proposed for Electromagnetic Suspension(EMS). Although variable structure control shows excellent robustness to unstructured modelling uncertainty, such as flux leakage and saturation, it has several drawbacks that severely limit practical applicability such as high control activity and control chattering. To minimize these effects, the mass of the electromagnet and efficiency of levitation force are estimated on-line to reduce the range of system uncertainty. The effectiveness of the proposed control scheme is verified by experimental results using a 1.5kg electromagnet and DSP (TMS320C31).
In this paper a robust speed controller for an induction motor is proposed. The speed controller consists or a fuzzy sliding adaptive controller(FSAC) and a sliding mode torque observer(SMTO). FSAC removes the problem or oscillations caused by discontinuous inputs of the sliding mode controller. The controller also provides robust characteristics against parameter and sampling time variations. Although, however, the performance of FSAC is better than PI controller and fuzzy controller in robustness, it generates the problem of slow response time. To alleviate this problem, a compensator, which performs feedforward control using torque signals produced by SMTO, is added. The simulation and hardware implementation results show that the proposed system is robust to the load disturbance, parameter variations, and measurement noises.
In vector control of induction motor, to improve stability of system generated by load and disturbance have used the speed controller, however this regulator is unquestionably the most common PI controller. If it is tuned, it's performance become sactisfactory. In spite of this, in system requiring more complete control algorithms, the ability of controller is losed totally. Therefore, in this system, it is requiring to tune controller and to design more complex regulator. It may also be costly and time consuming to tune such regulator. This paper proposes in vector control that implement more complete speed control using adaptive IP controller.
The model based method for energy saving of the separately excited DC motor drive system is proposed in the paper. The accurate power loss model is necessary for this method. Therefore, the adaptive tabu search algorithm is applied to identify the parameters in the power loss model. The field current values for minimum power losses at any load torques and speeds are calculated by the proposed method. The rule based controller is used to control the field current and speed of the motor. The experimental results confirm that the model based method can successfully provide the energy saving for separately excited DC motor drive. The maximum value of the energy saving is 48.61% compared with the conventional drive method.
In this study, the three different meta-heuristics namely the Grey Wolf Optimizer (GWO), Stochastic Fractal Search (SFS), and Adaptive Differential Evolution with Optional External Archive (JADE) algorithms are examined. This study considers optimization of the planer frame to minimize its weight subjected to the strength and displacement constraints as per the American Institute of Steel and Construction - Load and Resistance Factor Design (AISC-LRFD). The GWO algorithm is associated with grey wolves' activities in the social hierarchy. The SFS algorithm works on the natural phenomenon of growth. JADE on the other hand is a powerful self-adaptive version of a differential evolution algorithm. A one-bay ten-story planar steel frame problem is examined in the present work to investigate the design ability of the proposed algorithms. The frame design is produced by optimizing the W-shaped cross sections of beam and column members as per AISC-LRFD standard steel sections. The results of the algorithms are compared. In addition, these results are also mapped with other state-of-art algorithms.
This paper presents a power system harmonic elimination using the mixed adaptive linear neural network and variable step-size leaky least mean square (ADALINE-VSSLLMS) control algorithm based active power filter (APF). The weight vector of ADALINE along with the variable step-size parameter and leakage coefficient of the VSSLLMS algorithm are automatically adjusted to eliminate harmonics from the distorted load current. For all iteration, the VSSLLMS algorithm selects a new rate of convergence for searching and runs the computations. The adopted shunt-hybrid APF (SHAPF) consists of an APF and a series of 7th tuned passive filter connected to each phase. The performance of the proposed ADALINE-VSSLLMS control algorithm employed for SHAPF is analyzed through a simulation in a MATLAB/Simulink environment. Experimental results of a real-time prototype validate the efficacy of the proposed control algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.1B
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pp.17-21
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2007
In this paper, we propose new on-line processor management algorithms that manage heterogeneous multimedia services while maximizing energy efficiency. These online management mechanisms are combined in an integrated scheme for higher system performance and energy efficiency. The most important feature of our proposed scheme is its adaptability, flexibility and responsiveness to current network conditions. Simulation results clearly indicate the superior performance of our proposed scheme to strike the appropriate performance balance between contradictory requirements.
Electronic warfare Support(ES) system measures pulse characteristics for received RF signals that received from all directions. ES system discriminates the pulse trains that have a rule, correlationship, continuance from collected data and analyze the characteristics of the data, and identify the emitters by comparison with emitter identification data(EID). Because pulse density is very high and various signal source exists at modem signal environments, high-speed and accurate signal analysis is needed for realtime countermeasure to emitters. Grouping alleviates the load of signal analysis process and supports reliable analysis. In this paper, we suggest an adaptive clustering scheme regarding signal patterns.
In this paper, we present an integrated rail-to-rail fully differential operational transconductance amplifier (OTA) working at low-supply voltages (1.5 V) with reduced power consumption and showing high DC gain. An embedded adaptive biasing circuit makes it possible to obtain low stand-by power dissipation (lower than 0.17 mW in the rail-to-rail version), while the high DC gain (over 78 dB) is ensured by positive feedback. The circuit, fabricated in a standard CMOS integrated technology (AMS 0.35 ${\mu}m$), presents a 37 V/${\mu}s$ slew-rate for a capacitive load of 15 pF. Experimental results and high values of two quality factors, or figures of merit, show the validity of the proposed OTA, when compared with other OTA configurations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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