This paper is proposed hybrid artificial intelligent(HAI) controller for speed control of surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive. The design of this algorithm based on HAI controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the HAI controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network(FNN) controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on FNN controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control Performance of the adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation. and steady- state accuracy and transient response.
General adaptive noise canceller(ANC) suffers from the misadjustment of adaptive filter weights, because of the gradient-estimate noise at steady state. In this paper, an adaptive noise cancellation algorithm with speech detector which is distinguishing speech from silence and adaptation-transient region is proposed. The speech detector uses property of adaptive prediction-error filter which can filter the highly correlated speech. To detect speech region, estimation error which is the output of the adaptive filter is applied to the adaptive prediction-error filter. When speech signal apears at the input of the adaptive prediction-error filter. The ratio of input and output energy of adaptive prediction-error filter becomes relatively lower. The ratio becomes large when the white noise appears at the input. So the region of speech is detected by the ratio. Sign algorithm is applied at speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC. As results of computer simulation, the proposed algorithm improves segmental SNR and SNR up to about 4 dBand 11 dB, respectively.
This paper presents a control scheme for a three-phase PWM converter system without any voltage sensors. Two input currents and one load current are measured. In a general PWM converter system, the required AC input and DC output voltage values in order to control the converter are estimated using the differential equations of the converter from the measured input currents and load current values in the switch modes of the converter circuit. The PI controller is used as DC voltage controller and sinusoidal tracking controller which tracks directly AC input current is used as input current controller. The Proposed method is verified by simulations. This paper describes the estimation method and configuration of the controller, and discusses steady state and transient performances of the converter
In the turning process, the feed is usually selected by a machining operator considering workpiece, cutting tool and depth of cut. Even if this selection can avoid power saturation or tool breakage, it is usually conservative compared to the capacity of the machine tools and can reduce the productivity significantly. This paper proposes a selection method of the feed and the reference cutting force based on MRR(material removal rate), maximum spindle power and specific energy. In order to estimate and control cutting force accurately in transient and steady state, this study utilizes a synthesized cutting force estimation method and a Fuzzy controller. The experimental results show that these systems can be useful for the unmanned turning process.
Coulomb friction is an important factor for precise position tracking control systems. The control systems with friction causes the steady state error because of being sensitive to the change of system condition and highly nonlinear characteristics. To overcome these problems, we use an estimation scheme of Coulomb friction to experiment for it's compensating. The estimated factor for Coulomb friction is used as a feed-forward compensator to improve the tracking performance of ball-screw systems. The tracking performance was improved by compensating the estimated friction torque in the feed-forward term. And, the sliding mode control which is derived from the Lyapunov stability theorem is applied for robust stability and reducing chattering. The experimental results show that the sliding mode controller with adaptive friction compensator has a good tracking performance compared with the friction uncompensated controller.
In this study, the Reliability of degraded steam turbine blade was evaluated using the limited fatigue data. The statistical estimation of limited fatigue data implies that some unknown uncertainties which may be involved in fatigue reliability analysis. Therefore, an appropriate distribution in the fatigue strength was determined by the characteristic distribution - linear correlation coefficient, fatigue physics, error parameter. 3-parameter Weibull distribution is the most appropriate distribution to assume for infinite region. The load applied on the blade is mainly tensile. The maximum Von-Mises stress is 219.4 MPa at the steady state service condition. The failure probability($F_p$) derived from the strength-stress interference model using Monte carlo simulation under variable service condition is 0.25% at the 99.99% confidence level.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.304-309
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1998
In this paper, authors introduce an application of a nonlinear rotor flux observer, known under the name of ELO(extended Luenberger Observer), for direct rotor field oriented control(DRFOC) of induction motor. ELO requires no solution of nonlinear partial differential equation for its coordinate transformation and linearization used for the nonlinear observer design. Its simulation results concerned to different level of unknown variables of load torque and rotor resistance show high accuracy on rotor flux estimation in steady state.
A new method to determine the total harmonic contributions of several customers and the utility at the point of common coupling is presented. The proposed method can quantify the individual harmonic impact of each suspicious harmonic source at the point of common coupling. The individual harmonic impact index is then used to assess the total harmonic contribution of each harmonic source. This index can be calculated by the results processed from instantaneous harmonic voltage and current phasor values. The results demonstrate the performance of the proposed method in terms of steady-state accuracy and response to time-varying operating conditions. The proposed index can be used for billing purposes to control harmonic distortion levels in power systems.
In this paper, a novel rotor flux estimation method of an induction motor using support vector regression(SVR) is presented. Two well-known different flux models with respect to voltage and current are necessary to estimate the rotor flux of an induction motor. Training of SVR which the theory of the SVR algorithm leads to a quadratic programming(QP) problem. The proposed SVR rotor flux estimator guarantees the improvement of performance in the transient and steady state in spite of parameter variation circumstance. The validity and the usefulness of proposed algorithm are throughly verified through numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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