In this paper the structure of 2-DOF controller based on artificial immune network algorithms has been suggested for nonlinear system. Up to present time, a number of structures of the 2-DOF controllers are considered as 2-DOF (2-Degrees Of Freedom) control functions. However, A general view is provided that they are the special cases of either the state feedback or the modification of PID controllers. On the other hand, The immune network system possesses a self organizing and distributed memory, also it has an adaptive function by feed back law to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation, since antibody recognizes specific antigens which are the foreign substances that invade living creatures. Therefore, it can provide optimal solution to external environment. Simulation results by immune based 2-DOF controller reveal that immune algorithm is an effective approach to search for 2-DOF controller.
Discrete-time controller design is proposed using feedback system identification in frequency domain. System Stability imposed by a new controller is checked in the function of a conventional closed-loop system, instead of a poorly modeled plant due to non-linearity and disturbance as well as unstable components, etc. The stability of the system is evaluated in view of Popov criterion. All the equations are formulated in the framework of the discrete-time system. Simulation results are shown on the plant with input saturation components, DC disturbance and a pure integration.
Continuous-time controller design is proposed using feedback system identification in frequency domain. System stability imposed by a new controller is checked in the function of a conventional closed-loop system, instead of a poorly modeled plant due to non-linearity and disturbance as well as unstable components, etc. The stability of the system is evaluated in view of Nyquist stability. All the equations are formulated in the framework of the discrete-time system. Simulation results are shown on the plant with input saturation and DC disturbance.
This paper presents a disturbance observer-based robust backstepping load-following control (DO-RBLFC) scheme for modular high-temperature gas-cooled reactors (MHTGRs) in the presence of actuator saturation and disturbances. Based on reactor kinetics and temperature reactivity feedback, the mathematical model of the MHTGR is first established. After that, a DO is constructed to estimate the unknown compound disturbances including model uncertainties, external disturbances, and unmeasured states. Besides, the actuator saturation is compensated by employing an auxiliary function in this paper. With the help of the DO, a robust load-following controller is developed via the backstepping technique to improve the load-following performance of the MHTGR subject to disturbances. At last, simulation and comparison results verify that the proposed DO-RBLFC scheme offers higher load-following accuracy, better disturbances rejection capability, and lower control rod speed than a PID controller, a conventional backstepping controller, and a disturbance observer-based adaptive sliding mode controller.
신경회로망은 지능제어알고리즘 중의 하나로 학습능력을 가지고 있다. 이러한 학습능력 때문에 많은 분야에서 널리 사용되고 있으나, 지능제어의 단점인 안정도 문제를 수학적으로 증명하기 어렵다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 신경회로망의 한 종류인 RBFN과 적응제어기법을 이용하여 로봇 매니퓰레이터 궤적 제어기를 구성하고 자 한다. 본 논문에서는 RBFN의 파라메터들을 적응제어기법을 이용하여 수학적으로 구하였고, 시스템의 안정도를 수학적으로 UUB를 만족한다는 것을 증명하였다. 그리고 수평다관절로봇 매니퓰레이터 궤적제어기에 적용하였다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.36-41
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1993
The adiabatic slirn-type autoclave reactor for free radical polymerization of LDPE is represented by a two-compartment four-cell model, which is proven effective to predict the reactor behavior as well as the polymer properties. Since the temperature distribution along the reactor axis plays the central role for the properties of the polymer product, it is important in practice to regulate the temperature in each compartment. The present study aims for the application of the adaptive control algorithm not only in the period of start-up but also during the steady state operation. It is shown that the temperature control is significantly improved over the conventional PID-control and this also brings about a reduction of variations in the polymer properties. This study demonstrates the potential application of the adaptive controller for the control of the polymerization reactor operated under the adiabatic condition.
In a conventional system, hydraulic unit pumps out pressurized oil when the power use is not even necessary. As a result, it causes much power loss. This study is on the proposal of new hydraulic unit which controls the revolution of the pump in order to produce proper power needed and to have good response characteristic. In addition, the existing control methods such as PID control method, fuzzy control method, and adaptive control method are applied to the proposed hydraulic unit. Then the best control method is selected and the controller is developed to realize minimum power loss.
In 1980 s to 1990 s the marine propulsion diesel engines have been developed into lower speed and longer stroke for the enegy saving (small S.F.O.C). As these new trends the conventional mechanical-hydraulic governors were not adapted to the new requirements and the digital governors have been adopted in the marine use. The digital governors usually use the control algorithms such as the PID control, optimal control, adaptive control and etc. While the engine has delay time and parameter variations these control algorithms have difficulty in considering the stability and the robustness for the model uncertainty. In this study, the $H_{\infty}$ controller design method are applied in order to design the feedback controller K(s) to the speed control of the low speed marine diesel engine, and the two-degree-of-freedom control system is constituted with $H_{\infty}$controller. By comparison of responses of the two-degree-of-freedom control system under the delay time and parameter variations is confirmed.
1. Introduction $\textbullet$ Immune system is an evolutionary biological system to protect innumerable foreign materials such as virus, germ cell, and etc. Immune algorithm is the modeling of this system's response that has adaptation and reliableness when disturbance occur. $\textbullet$ In this paper, Immune algorithm is applied to the Steering Controller of AGV in container yard. $\textbullet$ And then the computer simulation result from the viewpoint of yaw rate and lateral displacement is analyzed and compared with result of conventional PID controller. 2. Dynamic Modeling of AGV $\textbullet$ Dynamic modeling has high degree of freedom. But, basic assumptions of this model are that the center of gravity(CG)...
In this paper, an intelligent sliding-mode position controller (ISMC) for achieving favorable decoupling control and high precision position tracking performance of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The intelligent position controller consists of a sliding-mode position controller (SMC) in the position feed-back loop in addition to an on-line trained fuzzy-neural-network model-following controller (FNNMFC) in the feedforward loop. The intelligent position controller combines the merits of the SMC with robust characteristics and the FNNMFC with on-line learning ability for periodic command tracking of a PMSM servo drive. The theoretical analyses of the sliding-mode position controller are described with a second order switching surface (PID) which is insensitive to parameter uncertainties and external load disturbances. To realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics, an on-line trained FNNMFC is proposed. The connective weights and membership functions of the FNNMFC are trained on-line according to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM servo drive system. The FNNMFC generates an adaptive control signal which is added to the SMC output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter uncertainties and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed intelligent sliding mode position controller. The results confirm that the proposed ISMC grants robust performance and precise response to the reference model regardless of load disturbances and PMSM parameter uncertainties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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