The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.36
no.4
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pp.259-266
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1987
In order to drive motor control system precisely, the motor is to be controlled by mmfs and current with sinusoidal waveforms. In this paper the Delta Modulation (DM) Technique is used for generating PWM pulse with sinusoidal waveform. However the motor currents yet contain odd harmonics due to leakage inductances, speed and exitation. To reduce harmonics, the parameter adaptive control method is introduced. That is, Req.C parameter of Delta Modulator is controlled adaptively by parameter adaptor. The adaptive signal is achieved by the difference between motor current and reference waveform, and this signal is converted to the voltage commend signal by adaptive mechanism. The test reslts show that this system is operated smoothly over a wide range of motor speed and motor current is controlled to be sinusoidal waveform adaptively.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.2
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pp.293-300
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2011
A number of techniques have been developed for estimation of speed or position in motor drives. The accuracy of these techniques is affected by the variation of motor parameters such as the stator resistance, stator inductance or torque constant. This paper is proposed a neural network based estimator for torque and stator resistance and adaptive fuzzy learning contrroller(AFLC) for speed control in IPMSM Drives. AFLC is chaged fuzzy rule base by rule base modifier for robust control of IPMSM. The neural weights are initially chosen randomly and a model reference algorithm adjusts those weights to give the optimum estimations. The neural network estimator is able to track the varying parameters quite accurately at different speeds with consistent performance. The neural network parameter estimator has been applied to slot and flux linkage torque ripple minimization of the IPMSM. The validity of the proposed parameter estimator and AFLC is confirmed by comparing to conventional algorithm.
Recently, the development of computer achieves a system which is similar to the mechanics of human visual system. The 3-dimensional measurement using monocular vision system must be achieved a camera calibration. So far, the camera calibration technique required reference target in a scene. But, these methods are inefficient because they have many calculation procedures and difficulties in analysis. Therefore, this paper proposes a native method that without reference target in a scene. We use the grid type frame with different line widths. This method uses vanishing point concept that possess a rotation parameter of the camera and perspective ration that perspect each line widths into a image. We confirmed accuracy of calibration parameter estimation through experiment on the algorithm with a grid paper with different line widths.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.2
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pp.94-103
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1997
The WCHF-FSJTC (wavelet circular harmonic function frequency selective joint transform correlator) using th wavelet transformed CHF as the reference image in FSJTC is proposed for rotation invariant pattern recognition. Since the wavelet transform has the property of feature extraction, the proposed system can have the better DC (discrimination cpability) and the higher SNR(signal to noise ratio) compared with the conventional CHF-CJTC(circular harmonic function conventional joint transform correlator). And since the structure of the proposed system is FSJTC which can eliminate auto-correlation and cross-correlation between input images, it can eliminate false alarm caused by the overlapping among correlation peaks. The used wavelet functio is the morlet function, which is proper for the reference image used in this paper. the optimal dialation parameter and oscillation frequency of the wavelet function are also achieved with varying the parameters of the wavelet function. The computer simulation shows that the proposed system has the best performance when the dilation parameter is 0.8 and the oscillation frequency is 0.48.
Attitude control law design for spacecraft large angle maneuvers is investigated in this paper. The feedback linearization technique is applied to the design of a nonlinear tracking control law. The output function to be tracked is the quaternion attitude parameter. The designed control law turns out to be a combination of attitude and attitude rate tracking commands. The attitude-only output function, therefore, leads to a stable closed-loop system following the given reference trajectory. The principal advantage of the proposed method is that it is relatively easy to produce reference trajectories and associated controller.
The technique is reported of identifying parameters in off-line process. The technique demands that closed-loop system consists of a reference and two-degree-of-freedom controllers (TDFC) in real process. A model process is the same as the real process except their parameters. Deviations are differences between the reference and the output of the plant or the model. The technique is based on minimizing identification error between the two deviations. The parameter differences between the plant and the model are characterized of mean value and of variance which are derived from the identification error. Consequently, the algorithm which identifies the unknown plant parameters is shown by minimizing the mean value and the variance, respectively, within double convergence loops. The technique is applied to course change of a ship. The plant deviation at the first trial is shown to occur in replacing the nominal parameters by the default parameters. The plant deviation at the second trial is shown to not occur in replacing the nominal parameters by the identified parameters. Hence, the identification technique is confirmed to be feasible in the real field.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.5
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pp.52-61
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1993
This paper deals with adaptive control method of a robot manipulator with one-flexible link. ARMA model is used as a prediction and estimation model, and adaptive control scheme consists of parameter estimation part and adaptive controller. Parameter estimation part estimates ARMA model's coefficients by using recursive least-squares(RLS) algorithm and generates the predicted output. Variable forgetting factor (VFF) is introduced to achieve an efficient estimation, and adaptive controller consists of reference model, error dynamics model and minimum prediction error controller. An optimal input is obtained by minimizing input torque, it's successive input change and the error between the predicted output and the reference output.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.26
no.1
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pp.29-37
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2012
A simple and effective dead time compensation scheme for a PWM inverter-fed permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive using the model reference adaptive control (MRAC) and coordinate transformation is presented. The basic concept is to first transform a time-varying disturbance caused by the dead time and inverter nonlinearity into unknown constant or slowly-varying one by the coordinate transformation, and then use the MRAC design technique to estimate this parameter in the stationary reference frame. Since the MRAC scheme is a suitable way of estimating such a parameter, the control performance can be significantly improved as compared with the conventional observer-based method tracking time-varying parameters. In the proposed scheme, the disturbance voltage caused by the dead time is effectively estimated and compensated by on-line basis without any additional circuits nor existing disadvantages as in the conventional methods. The asymptotic stability is proved and the effectiveness of the proposed scheme is verified.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.1
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pp.183-193
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1994
The dynamic equation of a flexible robot manipulator is formulated by the assumed-mode method and the Lagrange equation. The controller is designed for a flexible robot manipulator including a joint actuator. The controller consists of a parmaeter estimator and the adaptive controller. A parameter estimator evaluates ARMA model`s parameter using RLS algorithm. An adaptive controller is designed based on a reference model and a minimum prediction error controller.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.7
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pp.385-392
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2003
A nonlinear speed controller for a separately excited DC motor (SEDCM) based on a newly developed adaptive backstepping approach is presented. To compensate parameter uncertainties and load torque disturbance, a nonlinear adaptive backstepping control law and adaptive law are derived systematically step by step through virtual control input and suitable Lyapunov function. Also, speed observer without using costly speed sensor is presented. Simulation results show that the proposed controller can observe real speed and track the reference speed signal generated by a reference model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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