PV inverters for module level applications

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Energias Renováveis – Conversão Eléctrica e Utilização Sustentáveis

Klassifikationsgestützte on-line Adaption eines robusten beobachterbasierten Fehlerdiagnoseansatzes für nichtlineare Systeme

Diese Arbeit behandelt die Problemstellung der modellbasierten Fehlerdiagnose für Lipschitz-stetige nichtlineare Systeme mit Unsicherheiten. Es wird eine neue adaptive Fehlerdiagnosemethode vorgestellt. Erkenntnisse und Verfahren aus dem Bereich der Takagi-Sugeno (TS) Fuzzy-Modellbildung und des Beobachterentwurfs sowie der Sliding-Mode (SM) Theorie werden genutzt, um einen neuartigen robusten und nichtlinearen TS-SM-Beobachter zu entwickeln. Durch diese Zusammenführung lassen sich die jeweiligen Vorteile beider Ansätze miteinander kombinieren. Bedingungen zur Konvergenz des Beobachters werden als lineare Matrizenungleichungen (LMIs) abgeleitet. Diese Bedingungen garantieren zum einen die Stabilität und liefern zum anderen ein direktes Entwurfsverfahren für den Beobachter. Der Beobachterentwurf wird für die Fälle messbarer und nicht messbarer Prämissenvariablen angegeben. Durch die TS-Erweiterung des in dieser Arbeit verwendeten SM-Beobachters ist es möglich, den diskontinuierlichen Rückführterm mithilfe einer geeigneten kontinuierlichen Funktion zu approximieren und dieses Signal daraufhin zur Fehlerdiagnose auszuwerten. Dies liefert eine Methodik zur Aktor- und Sensorfehlerdiagnose nichtlinearer unsicherer Systeme. Gegenüber anderen Ansätzen erlaubt das Vorgehen eine quantitative Bestimmung und teilweise sogar exakte Rekonstruktion des Fehlersignalverlaufs. Darüber hinaus ermöglicht der Ansatz die Berechnung konstanter Fehlerschwellen direkt aus dem physikalischen Vorwissen über das betrachtete System. Durch eine Erweiterung um eine Betriebsphasenerkennung wird es möglich, die Schwellenwerte des Fehlerdiagnoseansatzes online an die aktuelle Betriebsphase anzupassen. Hierdurch ergibt sich in Betriebsphasen mit geringen Modellunsicherheiten eine deutlich erhöhte Fehlersensitivität. Zudem werden in Betriebsphasen mit großen Modellunsicherheiten Falschalarme vermieden. Die Kernidee besteht darin, die aktuelle Betriebsphase mittels eines Bayes-Klassikators in Echtzeit zu ermitteln und darüber die Fehlerschwellen an die a-priori de nierten Unsicherheiten der unterschiedlichen Betriebsphasen anzupassen. Die E ffektivität und Übertragbarkeit der vorgeschlagenen Ansätze werden einerseits am akademischen Beispiel des Pendelwagens und anderseits am Beispiel der Sensorfehlerdiagnose hydrostatisch angetriebener Radlader als praxisnahe Anwendung demonstriert.

Unterstützung suboptimaler Regelkreise durch eine zentrale Korrektursteuerung

Evolutionäre Algorithmen werden gerne für Optimierungsaufgaben mit sehr vielen Freiheitsgraden eingesetzt. Eine spezielle Konvergenzeigenschaft, daß nämlich der Rechenaufwand nur mit der Wurzel der Anzahl der Unbekannten steigt, prädestiniert sie dafür. Die evolutionären Algorithmen haben aber auch noch eine weitere interessante Eigenschaft: Von der Zielfunktion wird nur verlangt, daß sie monoton ist - nichts weiter. Speziell wird, im Gegensatz zu gradientenbasierten Verfahren, keinerlei Ableitung von der Zielfunktion benötigt. Dadurch können evolutionäre Algorithmen auch in solchen Fällen eingesetzt werden, in denen Ableitungen der Zielfunktion nicht oder nur schwierig zu beschaffen sind. Die evolutionären Algorithmen kommen deshalb mit so geringen Anforderungen an die Zielfunktion aus, weil nur absolute Bewertungen einzelner Punkte (hier Vektoren) im Lösungsraum durch die Zielfunktion vorgenommen werden. Dafür werden eine gewisse Anzahl Punkte gleichzeitig betrachtet. Im direkten Vergleich untereinander relativ günstig liegende Punkte werden für die weitere Rechnung übernommen, die anderen verworfen. Aus den Komponenten der übernommenen Punkte werden nun zufällig neue Punkte zusammengesetzt und ein wenig verschoben. Dann schließt sich der Kreis, indem diese neuen Punkte ebenfalls bewertet werden. Im Verlauf einer solchen Iteration konvergiert die Punktmenge in der Regel gegen ein Optimum. Oft kommt es gerade zu Beginn der Iteration zu schnellen Fortschritten. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, bei dem mit Hilfe von evolutionären Algorithmen verbessernde Eingriffe in laufenden Echtzeitsystemen vorgenommen werden. Was gut oder schlecht ist, wird zu diesem Zweck über die Zielfunktion für die Optimierung definiert. Da von der Zielfunktion letztlich das Verhalten des Gesamtsystems abhängt, sollte sie sorgfältig ausgewählt werden. Die Eingriffe in das System sind zeitlich begrenzte Steuertrajektorien. Sie werden zusätzlich zur permanent wirkenden Regelung auf das System aufgebracht. Um die Anzahl der zu optimierenden Variablen in Grenzen zu halten, werden die Steuertrajektorien durch wenige Parameter repräsentiert. Da die Steuertrajektorien im voraus berechnet werden müssen, wird das Systemverhalten mittels eines Modells für eine gewisse, in der Zukunft liegende, Zeitspanne vorhergesagt. Wird die geforderte Qualität während dieser Zeitspanne unterschritten, kann so schon im Vorfeld ein Optimierungslauf des evolutionären Algorithmus durchgeführt werden. Allerdings ist die zur Verfügung stehende Rechenzeit von vornherein begrenzt. Daher ist es wesentlich, daß die mit evolutionären Algorithmen häufig assoziierte lange Rechenzeit nicht benötigt wird. Tatsächlich läßt sich unter Umständen mit wenig Rechenzeit auskommen. Erstens wird nur mit wenigen Variablen gerechnet, zweitens kommt es bei dem beschriebenen Verfahren - halbwegs gutmütige Systeme vorausgesetzt - gar nicht auf die letzte Nachkommastelle, sondern (ähnlich wie bei Sliding-Mode-Regelungen) mehr auf eine Tendenz an. Da evolutionäre Algorithmen aber gerade zu Beginn einer Iteration die größten Fortschritte in Richtung des Optimums machen, kann schon nach vergleichsweise wenigen Schritten eine deutliche Verbesserung der Gesamtsituation erreicht werden. Gerade um eine schnelle Konvergenz zu erreichen, sind die spezielle Ausprägung und die Parameter des evolutionären Algorithmus mit Bedacht zu wählen. Dafür werden im Rahmen der Arbeit einige Experimente durchgeführt. Anhand der Ergebnisse der Experimente können konkrete Empfehlungen für eine günstige Konfiguration des evolutionären Algorithmus gegeben werden. Um es vorwegzunehmen: Zuviel Aufwand beim evolutionären Algorithmus zu treiben, lohnt sich nicht. Schon mit einfachen Konfigurationen können gute Ergebnisse erzielt werden. Die einzige Maßnahme, die sich bei den Experimenten tatsächlich als vorteilhaft herausstellte, war die Aufteilung der Gesamtpopulation (betrachtete Punktmenge im Lösungsraum) in mehrere Subpopulationen. Schließlich wird noch ein Computerprogramm beschrieben, das die Arbeitsweise des vorgestellten Verfahrens am Bildschirm erlebbar macht. Die einzelnen Komponenten werden vom Programm während der Ausführung mit einigen wesentlichen Rechengrößen visualisiert. Der Betrachter erhält so einen besseren Eindruck vom Zusammenwirken der einzelnen Verfahrens-Teile.

Zur Identifikation mechatronischer Stellglieder mit Reibung bei Kraftfahrzeugen

Diese Arbeit befasst sich mit der Modellbildung mechatronischer Systeme mit Reibung. Geeignete dynamische Modelle sind die Grundlage für verschiedenste Aufgabenstellungen. Sind dynamische Prozessmodelle verfügbar, so können leistungsfähige modellbasierte Entwurfsmethoden angewendet werden sowie modellbasierte Anwendungen entwickelt werden. Allerdings ist der Aufwand für die Modellbildung ein beschränkender Faktor für eine weite Verbreitung modellbasierter Applikationen in der Praxis. Eine Automatisierung des Modellbildungsprozesses ist deshalb von großem Interesse. Die vorliegende Arbeit stellt für die Klasse „mechatronischer Systeme mit Reibung“ drei Modellierungsmethoden vor: semi-physikalische Modellierung, Sliding-Mode-Beobachter-basierte Modellierung und empirische Modellierung mit einem stückweise affinen (PWA) Modellansatz. Zum Ersten wird die semi-physikalische Modellierung behandelt. Gegenüber anderen Verfahren, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse und aufwändige Experimente erfordern, haben diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand automatisiert werden kann. Zum Zweiten wird ein neuer Ansatz zur Reibkraftrekonstruktion und Reibmodellierung mittels Sliding-Mode-Beobachter präsentiert. Durch Verwendung des vorgestellten Sliding-Mode- Beobachters, der basierend auf einem einfachen linearen Zustandsraummodell entworfen wird, lässt sich die Reibung datengetrieben aus den Ein-/Ausgangsmessdaten (im offenen Regelkreis) rekonstruieren und modellieren. Im Vergleich zu anderen Reibmodellierungsmethoden, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse und aufwändige Messungen im geschlossenen Regelkreis erfordern, haben diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand weitgehend automatisiert werden kann. Zum Dritten wird ein PWA-Modellierungsansatz mit einer clusterungsbasierten Identifikationsmethode für Systeme mit Reibung vorgestellt. In dieser Methode werden die Merkmale in Hinblick auf Reibeffekte ausgewählt. Und zwar wird der klassische c-Means-Algorithmus verwendet, welcher bedienfreundlich, effizient und geeignet für große und reale Datensätze ist. Im Gegensatz zu anderen Methoden sind bei dieser Methode nur wenige Entwurfsparameter einzustellen und sie ist für reale Systeme mit Reibung einfach anwendbar. Eine weitere Neuheit der vorgestellten PWA-Methode liegt darin, dass die Kombination der Clustervaliditätsmaße und Modellprädiktionsfehler zur Festlegung der Anzahl der Teilmodelle benutzt wird. Weiterhin optimiert die vorgestellte Methode die Parameter der lokalen Teilmodelle mit der OE (Output-Fehler)-Schätzmethode. Als Anwendungsbeispiele werden Drosselklappen, Drallklappen und AGR-Ventile (Abgasrückführventil) im Dieselfahrzeug betrachtet und die erzeugten Modelle werden in der industriellen HiL-Simulation eingesetzt. Aufgrund der Effizienz und Effektivität der Modellierungsmethoden sind die vorgestellten Methoden direkt in der automobilen Praxis einsetzbar.

Decentralized model reference control of flexible cable-stayed beam structures

A decentralized model reference controller is designed to reduce the magnitude of the transversal vibration of a flexible cable-stayed beam structure induced by a seismic excitation. The controller design is made based on the principle of sliding mode such that a priori knowledge

Robust Control of Systems Subjected to Uncertain Disturbances and Actuator Dynamics

Esta tesis está enfocada al diseño y validación de controladores robustos que pueden reducir de una manera efectiva las vibraciones structurales producidas por perturbaciones externas tales como terremotos, fuertes vientos o cargas pesadas. Los controladores están diseñados basados en teorías de control tradicionalamente usadas en esta area: Teoría de estabilidad de Lyapunov, control en modo deslizante y control clipped-optimal, una técnica reciente mente introducida : Control Backstepping y una que no había sido usada antes: Quantitative Feedback Theory. La principal contribución al usar las anteriores técnicas, es la solución de problemas de control estructural abiertos tales como dinámicas de actuador, perturbaciones desconocidas, parametros inciertos y acoplamientos dinámicos. Se utilizan estructuras típicas para validar numéricamente los controladores propuestos. Especificamente las estructuras son un edificio de base aislada, una plataforma estructural puente-camión y un puente de 2 tramos, cuya configuración de control es tal que uno o mas problemas abiertos están presentes. Se utilizan tres prototipos experimentales para implementar los controladores robustos propuestos, con el fin de validar experimentalmente su efectividad y viabilidad. El principal resultado obtenido con la presente tesis es el diseño e implementación de controladores estructurales robustos que resultan efectivos para resolver problemas abiertos en control estructural tales como dinámicas de actuador, parámetros inciertos, acoplamientos dinámicos, limitación de medidas y perturbaciones desconocidas.

Robust finite-time consensus tracking algorithm for multirobot systems

This paper studies the finite-time consensus tracking control for multirobot systems. We prove that finite-time consensus tracking of multiagent systems can be achieved on the terminal sliding-mode surface. Also, we show that the proposed error function can be modified to achieve relative state deviation between agents. These results are then applied to the finite-time consensus tracking control of multirobot systems with input disturbances. Simulation results are presented to validate the analysis.

Finite-time consensus algorithm of multi-agent networks

This paper is concerned with leader-follower finite-time consensus control of multi-agent networks with input disturbances. Terminal sliding mode control scheme is used to design the distributed control law. A new terminal sliding mode surface is proposed to guarantee finite-time consensus under fixed topology, with the common assumption that the position and the velocity of the active leader is known to its neighbors only. By using the finite-time Lyapunov stability theorem, it is shown that if the directed graph of the network has a directed spanning tree, then the terminal sliding mode control law can guarantee finite-time consensus even under the assumption that the time-varying control input of the active leader is unknown to any follower.

Fast finite-time consensus of a class of high-order uncertain nonlinear systems

This paper poses and solves a new problem of consensus control where the task is to make the fixed-topology multi-agent network, with each agent described by an uncertain nonlinear system in chained form, to reach consensus in a fast finite time. Our development starts with a set of new sliding mode surfaces. It is proven that, on these sliding mode surfaces, consensus can be achieved if the communication graph has the proposed directed spanning tree. Next, we introduce the multi-surface sliding mode control to drive the sliding variables to the sliding mode surfaces in a fast finite time. The control Lyapunov function for fast finite time stability, motivated by the fast terminal sliding mode control, is used to prove the reachability of the sliding mode surface. A recursive design procedure is provided, which guarantees the boundedness of the control input.

Leader-follower consensus control of a class of nonholonomic systems

In this paper, we propose a systematic solution to the leader-follower consensus of a class of nonholonomic chained form systems. The control design, which is reminiscent of terminal sliding mode and multi-surface sliding mode control methods, is presented to guarantee the convergence of multiple sliding surfaces, which also implies the convergence of the proposed consensus error function. On these sliding surfaces, the desired leader-follower consensus can be reached for multi-agent network formed by the nonholonomic chained form systems.

A robust learning control for SISO Nonlinear systems with T-S Fuzzy Model : C02-robust control

In this paper, a robust learning control is developed for a class of single input single output (SISO) nonlinear systems with T-S fuzzy model. It is seen that the proposed sliding mode learning control with the powerful Lipshitz-like condition can guarantee the stability, convergence and robustness of the closed-loop system without involving any assumptions on uncertain system dynamics. In addition, theconcept that the local system with the maximum membership function dominates the system dynamic behaviours helps to greatly simplify the control system design. It will be further seen that the continuous learning control ensures the advantage of chattering-free that may occur in conventional sliding mode systems. Simulation examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed learning control through the comparison with the H-infinity control.

Intelligent control and look-ahead energy management of hybrid electric vehicles

A review of the state of knowledge in the field of control and energy management in HEVs is carried out. The key innovation of the project is the development of a model of a PHEV using the real road data with an intelligent look-ahead online controller. Another novelty of this work is the method of route planning. It combines the information of vehicle sensors such as accelerometer and speedometer with the data of a GPS to create a road grade map for use within the look-ahead energy management strategy in the vehicle. For the PHEV, an adaptive cruise controller is modelled and an optimisation method is applied to obtain the best speed profile during a trajectory. Finally, the nonlinear model of the vehicle is applied with the sliding mode controller. The effect of using this controller is compared with the universal cruise controller. The stability of the system is studied and proved.

Robust nonlinear controller design for three-phase grid-connected photovoltaic systems under structured uncertainties

This paper presents a robust nonlinear controller design for a three-phase grid-connected photovoltaic (PV) system to control the current injected into the grid and the dc-link voltage for extracting maximum power from PV units. The controller is designed based on the partial feedback linearization approach, and the robustness of the proposed control scheme is ensured by considering structured uncertainties within the PV system model. An approach for modeling the uncertainties through the satisfaction of matching conditions is provided. The superiority of the proposed robust controller is demonstrated on a test system through simulation results under different system contingencies along with changes in atmospheric conditions. From the simulation results, it is evident that the robust controller provides excellent performance under various operating conditions. © 2014 IEEE.

Variable-Structure Control Design of Switched Systems With an Application to a DC-DC Power Converter

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Statements on chaos control designs, including a fractional order dynamical system, applied to a MEMS comb-drive actuator

In this work, we deal with a micro electromechanical system (MEMS), represented by a micro-accelerometer. Through numerical simulations, it was found that for certain parameters, the system has a chaotic behavior. The chaotic behaviors in a fractional order are also studied numerically, by historical time and phase portraits, and the results are validated by the existence of positive maximal Lyapunov exponent. Three control strategies are used for controlling the trajectory of the system: State Dependent Riccati Equation (SDRE) Control, Optimal Linear Feedback Control, and Fuzzy Sliding Mode Control. The controls proved effective in controlling the trajectory of the system studied and robust in the presence of parametric errors.