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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 130 - 138 (9page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.1.130
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In this paper, a reinforcement learning-based Linear Quadratic Regulator(LQR) design method has been adopted to identify unknown system parameters. The off-policy learning-based LQR can obtain the optimal control gain through an iteration technique known as policy iteration, without using the system model parameters. Augmented states, using the system output integration, can help to alleviate the rank condition on the proposed parameter estimation method. Increasing the system model information accuracy allows the disturbance observers to detect various system faults with the least amount of estimation error. The line fault detection ability of a power system for out-of-step prediction has been studied by applying the proposed parameter estimation scheme to a single machine infinite bus system. Simulation results show that both the system parameters and the external disturbance can be successfully estimated through the proposed method.
목차
Abstract
1. 서론
2. Off-Policy 학습 기반 LQR을 이용한 파라미터 추정
3. 동기 탈조 외란관측기 설계
4. 결론
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
M. Krstic / 1995 / Nonlinear and Adaptive Control Design / John Wiley & Sons, Inc
H. K. Khalil / 2002 / Nonlinear Systems / Prentice-Hall
G. F. Franlin / 2010 / Feedback Control of Dynamic Systems / PEARSON
S. Li / 2013 / Disturbance Observer-Based Control : Methods and Applications / CRC Press
A. Pisano / 2008 / Cascade control of PM DC drives via second-order sliding-mode technique / IEEE Trans. Ind. Electron 55(11):3846~3854
H. K. Khalil / 2002 / Nonlinear Systems / Prentice-Hall
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S. Li / 2013 / Disturbance Observer-Based Control : Methods and Applications / CRC Press
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