When we control the level of the steam generator in the nuclear power plants, a swell and shrink arises from many disturbances such as feed water rate, feed water temperature, main steam flow rate, and coolant temperature. If we use the conventional type of PI controller in this system, we will not have stability during controlling at lower power, the removal function of disturbances, and a load follow-up control effectively. In this paper, we study the application of a 2-Degree of Freedom(2-DOF) PID controller to the level control of the steam. generator of nuclear power plants through the simulation and the experimental steam generator. We use the parameters $\alpha$, $\beta$, $\gamma$ of the 2-DOF PID controller for the removal of disturbances and the parameters Kp,Ti,Td of the conventional type of PID controller for controlling setpoint. The back-propagation learning algorithm of neural network is used for tuning the 2-DOF PID controller. We can find satisfactory results of the removal of the disturbances and the tracking function in the change of setpoint through the simulation and experimental steam generator.
The purpose of this study is to analyze how the human body having more muscles than its degree-of-freedom modulates an effective stiffness using redundant actuation, and to apply this concept to the design and control of advanced machines which requires adaptable spring. To investigate the adaptable stiffness phenomenon due to redundant actuation in the human body, this paper derives a general stiffness model of the Human body. In particular, for a planar 1 DOF human arm model, a planar 2 DOF human arm model, a spherical 3 DOF shoulder model, a 4 DOF human arm model, and a 7 DOF human arm model, the required nonlinear geometry ad the number of required actuator for successful modulation of the effective stiffness are analyzed along with a load distribution method for modulation of the required stiffness of such systems. Secondly, the concept of motion frequency modulation is introduced to show the usefulness of adaptive stiffness modulation. The motion frequency modulation represents a control of stiffness and / or inertia properties of systems. To show the effectiveness of the proposed algorithm, simulations are performed for 2 DOF anthropomorphic robot.
Micro positioning mechanism is the key technology in many fields, such as scanning electron microscopy (SEM), x-ray lithography, mask alignment and micro-machining. In the paper, a 3DOF parallel-type micro-positioning mechanism is proposed. This mechanism uses piezo-actuators and Flexure hinge to control x, y and $\theta$ motion. It is shown both analytically and numerically that 2 DOF flexure hinge model was better precision than 1 DOF flexure hinge design.
The position control accuracy of a robot arm is significantly deteriorated when a long arm robot is operated at a high speed. In this case, the robot arm must be modeled as a flexible structure, not a rigid one, and its control system should be designed with its elastic modes taken into account. In this paper, the tip position control scheme of a one-link flexible manipulator using 2-DOF controller with sliding mode is presented. The robot consists of a flexible arm manufactured with a thin aluminium plate, an AC servo motor with a harmonic drive for speed reduction, an optical encoder and a CCD camera as a vision sensor for on-line measuring the tip deflection of the flexible m. Simulation and experimental results of the flexible manipulator with a proposed controller are provided to show the effectiveness of the controller.
산업 현장에서 제어 시스템은 l-PD와 PID 제어시스템을 널리 이용된다. 고정밀, 고정도의 위치 제어 시스템에서는 부하변동이나 외란에 의한 제어대상의 파라메타 변동에 따라 제어하기가 어렵다. 목표치 주종에 대해서 PID제어기의 파라메타 값을 설정하면 외란에 대해여 파라메타 설정에 난조가 발생하므로 목표치 추종성능과 외란제거에 강인하게 제어하기가 어렵다. 본 논문에서는 목표치 추종에 대해서 PID 제이기의 파라메타 간을 설정하면 외란에 대해여 파라메타 설정에 날조가 발생하므로 목표치 추종성능과 외란제거에 모두 만족하는 강인성제어에 용이한 2자유도 PID 제어기를 제안하고 그 제어기의 파라메타($\alpha$,$\beta$,${\gamma}$,η)을 신경망 역전파 알고리즘을 이용하여 투닝하므로서 신경망에 의한 2자유도 PID의 각 파라메타를 조정하여 직류 서보 전동기의 위치제어계에서 강인한 제어성능을 고찰하도록 하였다. 신경망 2자유도 PID제어기를 제안하여 제어성능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 성능을 검토하였다.
The conventional PID controller has been widely employed in industry. However, the PID controller with one degree of freedom(DOF) can not optimize both set-point tracking response and disturbance rejection response at the same time. In order to solve this problem, a few types of 2DOF PID controllers have been suggested. In this paper, a tuning formula for a 2DOF PID controller is presented. The optimal parameter sets of the 2DOF PID controller are determined based on the first-order plus time delay process and a real-coded genetic algorithm(RCGA) such that the ITAE performance criterion is minimized. The tuning rule is then addressed using calculated parameter sets and another RCGA. A set of simulation works are carried out on three processes with time delay to verify the effectiveness of the proposed rule.
A high-performance robust hybrid speed controller for a permanent-magnet synchronous motor (PMSM) drive with an on-line trained neural-network model-following controller (NNMFC) is proposed. The robust hybrid controller is a two-degrees-of-freedom (2DOF) integral plus proportional & rate feedback (I-PD) with neural-network model-following (NNMF) speed controller (2DOF I-PD NNMFC). The robust controller combines the merits of the 2DOF I-PD controller and the NNMF controller to regulate the speed of a PMSM drive. First, a systematic mathematical procedure is derived to calculate the parameters of the synchronous d-q axes PI current controllers and the 2DOF I-PD speed controller according to the required specifications for the PMSM drive system. Then, the resulting closed loop transfer function of the PMSM drive system including the current control loop is used as the reference model. In addition to the 200F I-PD controller, a neural-network model-following controller whose weights are trained on-line is designed to realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics. According to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM drive system, the NNMFC generates an adaptive control signal which is added to the 2DOF I-PD speed controller output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter variations and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed 200F I-PD NNMF controller. The results confirm that the proposed 2DOF I-PO NNMF speed controller produces rapid, robust performance and accurate response to the reference model regardless of load disturbances or PMSM parameter variations.
The electromechanical integrated toroidal drive is a new drive system. For the control of the drive, the torque fluctuation and the steady-state errors should be removed and the fast response to the input change should be achieved. In this paper, the torque fluctuation of the drive system is analyzed and expressed as Fourier series forms. The transfer function of the torque control for the drive system is derived from its electromechanical coupled dynamic equations. A 2-DOF control method is used to control the drive system. Using definite parameter relationship of the 2-DOF control system, the steady errors of the torque control for the drive system is removed. Influences of the drive parameters on the control system are investigated. Using proper drive parameters, the response time of the control system is reduced and the quick torque response of the drive system is realized. Using a compensated input voltage, the torque fluctuation of the drive system is removed as well. The compensated input voltage can be obtained from the torque fluctuation equation and the transfer function. These research results are useful for designing control system of the new drive.
It is difficulte to control in the flow system because there are many disturbance. So it is impossible to control delicately sometimes by PI or PID. In this paper, we study on the application of intellignet control algorithms such as 2DOF PID control, neural network, Fuzzy contro, Relay feedback to the flow control system. the resultings are 2DOF-PID control is more good response.
This paper describes a design of an induction motor control system using a 2 degree-of-freedom PI controller to compensate the effects of disturbance without degrading tracking performance. On the basis of vector control principle, the control system is simulated by using the ACSL and implemented on a DSP system(TMS320C31). In designing the 2 DOF controller, we can tune the performance of either the tracking or disturbance rejection independently without affecting the other. With the experimental results, the 2 DOF controller has shown a better performance in command tracking and disturbance rejection than a conventional PI controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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