This paper deals with the design and evaluation of the robust controller for a synchronous generator excitation system to improve the steady state and transient stability. The nonlinear characteristics of the system is treated as model uncertainties, and then the robust control techniques are introduced into the power system stability design to take into account these uncertainties at the controller design stage. The performance of the designed controller is examined by extensive non-linear time domain simulation. It is shown that the performance of the robust controller is superior to that of the conventional PI controller. This paper also proposes an improved digital exciter control system for a synchronized generator using a digitally designed controller with database. Results show that the proposed control system manifests excellent control performance compared to existing control systems. It has also been confirmed that it is easy for the proposed control system to implement digital control.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.5
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pp.913-921
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2009
This paper suggests a deign method of the model-following $H{\infty}$ control system having robust performance. This $H{\infty}$ control system is designed by applying genetic algorithm(GA) with reference model to the optimal determination of weighting functions and design parameter ${\gamma}$ that are given by $H{\infty}$ control theory. These weighting functions and design parameter ${\gamma}$ are optimized simultaneously in the search domain guaranteeing the robust performance of closed-loop system. The effectiveness of this $H_{\infty}$ control system is verified by computer simulation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.36
no.1
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pp.126-132
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2012
This paper suggests a design method of the model-following H${\infty}$ control system having robust performance. This H${\infty}$ control system is designed by applying genetic algorithm(GA) with reference model to the optimal determination of weighting functions and design parameter ${\gamma}$ that are given by Glover-Doyle algorithm which can design H${\infty}$ controller in the state space. These weighting functions and design parameter ${\gamma}$ are optimized simultaneously in the search domain guaranteeing the robust performance of closed-loop system. The effectiveness of this H${\infty}$ control system is verified by applying to the boiler-turbine control system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.10
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pp.755-767
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2003
This paper proposes a robust fault-tolerant control framework for robot manipulators to maintain the required performance and achieve task completion in the presence of both partial joint failures and complete joint failures and uncertainties. In the case of a complete joint failure or free-swinging joint failure causing the complete loss of torque on a joint, a fully-actuated robot manipulator can be viewed as an underactuated robot manipulator. To detect and identify a complete actuator failure, an on-line fault detection operation is also presented. The proposed fault-tolerant control system contains a robust adaptive controller overcoming partial joint failures based on robust adaptive control methodology, an on-line fault detector detecting and identifying complete joint failures, and a robust adaptive controller overcoming partial and complete joint failures, and so eventually it can face and overcome joint failures and uncertainties. Numerical simulations are conducted to validate the proposed robust fault-tolerant control scheme.
Robust design technology has been applied to versatile engineering problems to ensure consistency in product performance. Since 1980s, the concept of robust design has been introduced to numerical optimization field, which is called the robust optimization. The robustness in the robust optimization is determined by a measure of insensitiveness with respect to the variation of a response. However, there are significant difficulties associated with the calculation of variations represented as its mean and variance. To overcome the current limitation, this research presents an implementation of the approximate statistical moment method based on kriging metamodel. Two sampling methods are simultaneously utilized to obtain the sequential surrogate model of a response. The statistics such as mean and variance are obtained based on the reliable kriging model and the second-order statistical approximation method. Then, the simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to find the global robust optimum. The mathematical problem and the two-bar design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.8
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pp.745-752
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2009
In robust design, the mean and variance of design performance are frequently used to measure the design performance and its robustness under uncertainties. In this paper, we present the Gauss-type quadrature formula as a rigorous method for mean and variance estimation involving arbitrary input distributions and further extend its use to robust design optimization. One dimensional Gauss-type quadrature formula are constructed from the input probability distributions and utilized in the construction of multidimensional quadrature formula such as the tensor product quadrature (TPQ) formula and the univariate dimension reduction (UDR) method. To improve the efficiency of using it for robust design optimization, a semi-analytic design sensitivity analysis with respect to the statistical moments is proposed. The proposed approach is applied to a simple bench mark problems and robust topology optimization of structures considering various types of uncertainty.
In this paper, the robust superconductor flywheel energy storage system(SFESS) controller using $H_{\infty}$ control theory was designed to damp low frequency oscillation of power system. The main advantage of the $H_{\infty}$ controller is that uncertainties of power system can be included at the stage of controller design. Both disturbance attenuation and robust stability for the power system were treated simultaneously by using mixed sensitivity $H_{\infty}$ problem. The robust stability and the performance for uncertainties of power system were represented by frequency weighted transfer function. To verify control performance of proposed SFESS controller using $H_{\infty}$ control, the closed loop eigenvalue and the damping ratio in dominant oscillation mode of power system were analyzed and nonlinear simulation for one-machine infinite bus system was performed under disturbance for various operating conditions. The results showed that the proposed $H_{\infty}$ SFESS controller was more robust than conventional power system stabilizer (PSS).
Turbo Code decoder is an iterate decoding technology, which extracts extrinsic information from the bit to be decoded by calculating both forward and backward metrics in each decoding step, and uses the information to the next decoding step. Viterbi decoder, which is for a convolutional code, runs continuous mode, while Turbo Code decoder runs by block unit. There are algorithms used in a decoder : which are MAP(maximum a posteriori) algorithm requiring very complicated calculation and SOVA(soft output Viterbi algorithm) using Viterbi algorithm suggested by Hagenauer, and it is known that the decoding performance of MAP is better. The result of this make experimentation shows that the performance of SOVA, which has half complex algorithm compare to MAP, is almost same as the performance of MAP when the SOVA decoding performance is supplemented with Robust equalization techniques.
This paper proposes robust source localization methods for estimating the azimuth angle, elevation angle, velocity, and range using a low-complexity planar antenna array in impulsive non-Gaussian noise environments. The proposed robust source localization methods for wireless communication applications are based on nonlinear M-estimation provided from Huber and Hampel. Simulation results show the robustness performance of the proposed robust methods in impulsive non-Gaussian noise.
In this paper, a control system using robust H.inf. controller based on convex parametrization is presented for nonlinear system with uncertainty. accounting for the time delay, noise and linearization error by frequency analysis, the suboptmal controller is designed to meet robust stability and performance for uncertainty. The desinged control system is applied to a nonlimear boiler moderl to test its performances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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