Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.510-513
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2009
In this paper, a novel speed control algorithm of DC motors is presented. The key contribution here is a simple speed controller only with speed feedback and without an inner current control loop. This is possible by adjusting the reference speed based on a certain rule. Therefore, the proposed speed controller here becomes simpler while maintaining the control performance. Moreover, with the proposed controller, the system response can be tuned with less complexity. This proposed control method is investigated both mathematically and experimentally.
In general, PID controller is widely used for speed control of motor. PID control method is easy and simple to set the control gains without model parameters. However, the precise and robust control of the motors needs complex and difficult control method. In this paper, we present a simple and robust speed controller for disturbances of a motor. The numerical simulation shows that the proposed control considering disturbances can improve the speed tracking performance more than PI control.
The simple imcroprocessor device was provided for the control of dissolved oxygen(DO) level. The DO analog signal output from fementer was used as a measurement variable and the agitation speed of fermenter was used as a manipulatio variable. Agitation speed was manipulated to maintain DO level above 10% of saturation condition during cell growth period with microprocessor. Since the experimental resultsshowed that the DO level was maintained above 10% and agitation speed was inverse proportional to DO level ithis simple control device can be used for the DO control of fermenter.
This paper presents the application of a simple neuro-based speed control scheme of a permanent magnet (PM) dc motor. To validate its efficiency, the performance characteristics of the proposed simple neuro-based scheme are compared with those of a Neural Network controller and those of a Fuzzy Logic controller under different operating conditions. The comparative results show that the simple neuro-based speed control scheme is robust, accurate and insensitive to load disturbances.
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.
SRMs(Switched Reluctance Motors) are much interested in high speed applications due to the mechanical robustness, simple structure and high efficiency. In spite of many advantages of SRMs, a higher torque ripple discourages the adoption of SRMs in a high speed application. This paper presents a simple negative torque of tail current compensation scheme using a modified TSF(Torque Sharing Function) for the high speed SRMs. Because of the short commutation in the high speed region, the negative torque from the tail current makes the high torque ripple. In order to reduce and compensate the negative torque from tail current, the proposed control scheme produces an additional compensating torque with a reference torque in the active phase winding. And the compensating value is dependent on the tail current of the inactive phase winding. Furthermore, the switching signals of the outgoing phase are fully turned off to restrict the extended tail current, and the torque error of the outgoing phase is compensated by the incoming phase. The proposed modified TSF control scheme is verified by the computer simulations with 30,000[rpm] high speed 4/2 SRM. The simulation and experimental results show the effectiveness of the proposed control scheme.
This paper presents a hybrid sensorless control for an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) for zero-, low-, and high-speed regions. Many sensorless control methods such as an observer-based estimator have been introduced. However, most of the observer-based estimators have a disadvantage at start-up and in the low-speed region. To solve this problem, a simple strategy of using a hybrid system is proposed by integrating a high-frequency (HF) signal injection method and a full-order flux observer. In addition, an HF signal injection method with only a low pass filter (LPF) is proposed to simplify the hybrid system. The hybrid system achieves high-performance drive throughout the entire speed range. The effectiveness of the proposed hybrid technique is verified by experiments using an 11-kW IPMSM drive system.
This paper presents a speed controller based on an adaptive fuzzy algorithm for high performance permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives under parameter and load variations. In many speed tracking control systems PI controller has been used due to its simple structure and easy of design. PI controller, however, suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. In order to improve the tracking control performance under load variations, the PI controller parameters are modified during operation by adaptive fuzzy method. This method based on optimal fuzzy logic system has simple structure and computational simplicity. It needs only sample data which is obtained by optimal controller off-line. As the sample data implemented in the adaptive fuzzy system can be modified or extended, a flexible control system can be obtained. Simulation results show the usefulness of the proposed controller.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1997.10a
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pp.438-444
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1997
Recently, optical disk drives are increasingly demanded to have higher speed as well as high information density, especially for applications like CD-ROM drives. To this end, improvement of their optical pick-up structure and control is recognized the very challenging issue. In this paper, the 2-D motion of the pick-up is first analytically modelled to identify the cause and effect of the troublesome cross coupling between auto-focusing and tracking directions. Subsequently, the overall system equations are derived to include the dynamics of the related components in the auto-focusing servo system. While its unmeasurable parameters being estimated by the least square error method, a simple but decent linear model can be obtained within its operating frequency range. To design the high speed and robust positional servo controller, the design specifications are detailed and H$\sub$.inf./ control method is employed based on the simple model. Using the pickup in a commercial 8 fold speed CD-ROM drive as an example, performance of the designed controller is verified by realtime experiments.
In this study, a brain emotional learning-based intelligent controller (BELBIC) is developed for the speed control of an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM). A novel and simple model of the IPMSM drive structure is established with the intelligent control system, which controls motor speed accurately without the use of any conventional PI controllers and is independent of motor parameters. This study is conducted in both real time and simulation with a new control plant for a laboratory 3 ph, 3.8 Nm IPMSM digital signal processor (DSP)-based drive system. This DSP-based drive system is then compared with conventional BELBIC and an optimized conventional PI controller. Results show that the proposed method performs better than the other controllers and exhibits excellent control characteristics, such as fast response, simple implementation, and robustness with respect to disturbances and manufacturing imperfections.
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