PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

A plug-in direct particle swarm repetitive controller for a single-phase inverter

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Sterowanie powtarzalne napięciem wyjściowym falownika przy użyciu bezpośredniego regulatora rojowego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper presents an online particle swarm optimizer (PSO) as an iterative learning controller for the single phase inverter with an output LC filter. The novelty of the solution lies in the fact that the swarm directly stores samples of the control signal. The swarm optimizes, according to a user-defined performance index, in online mode the control signal to reject the repetitive disturbance (the load current drawn, for example, by the diode rectifier). The concept of the direct swarm controller is investigated with the help of numerical simulations.
PL
W artykule opisano regulator rojowy realizujący sterowanie z uczeniem iteracyjnym dla jednofazowego falownika napięcia z wyjściowym filtrem LC. Oryginalność rozwiazania polega na fakcie bezpośredniego przechowywania próbek sygnału sterujacego przez rój cząstek. Rój optymalizuje w trybie on-line sygnał sterujący eliminując wpływ okresowego zakłócenia (prądu obciążenia pobieranego, na przykład, przez prostownik diodowy z filtrem pojemnościowym) na jakość napięcia wyjściowego. Sygnał sterujący jest optymalny z uwagi na zdefiniowany przez użytkownika wskaźnik jakości. Koncepcja bezpośredniego regulatora rojowego została zbadana przy użyciu technik modelowania numerycznego.
Rocznik
Strony
6--11
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys., schem., tab.
Twórcy
autor
  • Institute of Control and Industrial Electronics, Faculty of Electrical Engineering, Warsaw University of Technology, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa
  • Institute of Control and Industrial Electronics, Faculty of Electrical Engineering, Warsaw University of Technology, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa
Bibliografia
  • [1] Wang Y., Gao F., Doyle III F. J., Survey on iterative learning control, repetitive control, and run-to-run control, Journal of Process Control, 19(10), pp. 1589–1600, Dec. 2009
  • [2] Ufnalski B., Grzesiak L.M., Galkowski K., Particle swarm optimization of an iterative learning controller for the single-phase inverter with sinusoidal output voltage waveform, Bulletin of the Polish Academy of Sciences – Technical Sciences, 61(3), 2013
  • [3] Elci H., Longman R.W., Phan M.Q., Je-Nan Juang, Ugoletti R., Simple learning control made practical by zero-phase filtering: applications to robotics, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Fundamental Theory and Applications, 49(6), pp. 753–767, Jun. 2002
  • [4] Heng Deng, Oruganti R., Srinivasan D., Analysis and design of iterative learning control strategies for UPS inverters, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 54(3), pp. 1739–1751, Jun. 2007
  • [5] Cai Z., Iterative learning control: algorithm development and experimental benchmarking, Ph.D. thesis, University of Southampton, UK, 2009
  • [6] Shi Y., Robustification in repetitive and iterative learning control, Ph.D. thesis, Columbia University, USA, 2013
  • [7] Longman R.W., On the interaction between theory, experiments, and simulation in developing practical learning control algorithms, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 13(1), pp. 101–111, 2003
  • [8] Longman R.W., Iterative/repetitive learning control: learning from theory, simulations, and experiments, Encyclopedia of the Sciences of Learning, pp. 1652–1657, 2012
  • [9] Verwoerd M.H.A., Iterative learning control – a critical review, Ph.D. thesis, University of Twente, The Netherlands, 2005
  • [10] Escobar G., Valdez A.A., Leyva-Ramos J., Mattavelli P., Repetitive-based controller for a UPS inverter to compensate unbalance and harmonic distortion, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 54(1), pp. 504–510, Feb. 2007
  • [11] Kaszewski A., Ufnalski B. , Grzesiak L.M., An LQ controller with disturbance feedforward for the 3-phase 4-leg true sine wave inverter, IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), pp. 1924–1930, Feb. 2013
  • [12] Deng H., Oruganti R., Srinivasan D., Neural controller for UPS inverters based on B-spline network, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 55(2), pp. 899–909, Feb. 2008
  • [13] Ufnalski B., Grzesiak L., Artificial neural network based voltage controller for the single phase true sine wave inverter – a repetitive control approach, Electrical Review (Przeglad Elektrotechniczny), open access at pe.org.pl, 89(4), pp. 14–18, Apr. 2013
  • [14] Wai R.-J., Lee J.-D., Chuang K.-L., Real-time PID control strategy for maglev transportation system via particle swarm optimization, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 58(2), pp. 629–646, Feb. 2011
  • [15] Eberhar t R.C., Shi Y., Kennedy J., Swarm Intelligence, 1st Edition, The Morgan Kaufmann Series in Evolutionary Computation, Morgan Kaufmann Publishers, 2001
  • [16] Cui X., Charles J. S t ., Potok T.E., A simple distributed particle swarm optimization for dynamic and noisy environments, Studies in Computational Intelligence: Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2008), 236, pp. 89–102, 2009
  • [17] Riget J., Vesterstrom J.S., A diversity-guided particle swarm optimizer - the ARPSO, EVALife Technical Report no. 2002-02, Aarhus Universitet, Denmark, 2002
  • [18] Franklin G., Powe l l D., Workman M., Digital control of dynamic systems, 3rd Edition, Prentice Hall, Dec. 1997
  • [19] Wolpert D., Macready W., No free lunch theorems for optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1(1), pp. 67–82, 1997
  • [20] Kennel R., Predictive control - the powerful method to control power converters and drives in the future, Distinguish Lecturer IEEE Power Electronics Society Seminar, Warsaw, Poland, 22.05.2012
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-81a9d49a-8809-4103-8190-8fb5fb41b18b
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.