Injection molding is the most common method of shaping plastic resins for manufacturing a variety of parts. This injection molding is accomplished by injection molding machines (IMM) which consists of a hewer, a reciprocating screw, barrel assembly, and an injection nozzle. The plastic resin is fed to the machine through the hopper and it should be heated to the target melting temperature, which depends on material properties, as closely as possible with very small temperature overshoot in the barrel. Since the barrel, which has temperature dependent specific heat and thermal conductivity in the operating temperature range, is heated by the several electric heater bands, it is not an easy task to control the temperature of the barrel owing to the interference of neighboring heaters and its material properties. Though PID controller with auto-tuning capability is widely adopted in the nm, the auto-tuning process should be carried out whenever the operating temperature is changed significantly. Recently, though the predictive controller is developed and shows good performance, it has drawbacks: 1. Since the heat transfer modeling process is very complicated and should be carried out again when the barrel is changed, it is somewhat inappropriate in the field. 2. The controller performance is not validated in whole operating temperature range. In this paper, cascade type simple PI controller with input restriction is proposed to find the possibility of controlling the barrel temperature in the whole operating temperature range. It is shown by experiment that the proposed controller shows good performance. This result can be applied to design of PI controller with auto-tuning capability.
This paper presents a longitudinal acceleration controller that can be applied to real vehicles (nonlinear and time-varing systems) with only a simple experiment regardless of the type of vehicle and the control interface structure. The controller consists of a feedforward term for fast response, a zero-throttle acceleration compensation term, and a feedback term (P gain) to compensate for errors in the feedforward term, and another feedback term (I gain) to respond to disturbances such as slope. In order to easily apply it to real vehicles, there are only two tuning parameters, feedforward terms of throttle and brake control. And the remaining parameters can be calculated immediately when the two parameters are decided. The tuning procedure is also unified so that it can be quickly and easily applied to various vehicles. The performance of the controller was evaluated using MATLAB/Simulink and Truksim's European Ben model. In addition, the controller was successfully implemented to 3 medium-sized vehicle (HMC Solati), which is composed of different control interface characteristic. Vehicle driving performance was evaluated on the test track and on the urban roads in Siheung and Seoul.
산업의 자동화에 따라 PI 제어기에 의해 제어되는 직류 서보 전동기는 정밀한 제어가 요구된다. 하지만 시스템의 특성이 변화하면 정밀한 제어는 어렵게 된다. 이를 해결하기 위한 한 방법으로 본 논문에서는 전동기 속도제어 시스템을 위한 규칙기반 자동동조 PI 제어기를 제안하였다. 규칙은 Ziegler-Nichols의 계단응답과 전문가 지식을 기초로 하였다. 제어 매개변수는 오차, 기울기, 가장 큰 기울기의 점, 허용 오버슈트에 의해서 결정된다. 제어의 정밀성은 시뮬레이션에 의해 확인하였다.
본 논문에서는 N.1 모듈형 UPS 시스템의 병렬운전을 위해 기존에 사용된 부하분담용 신호선을 제거하고 독립적인 운전을 수행하는 새로운 형태의 wirelss 병렬제어 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 제어시스템은 기존 방식이 갖는 센싱 노이즈나 상호간섭에 의한 문제를 제거할 수 있다. 또한 wireless방식의 단점을 보완하기 위해 인버터간 불평형요소 제거 알고리즘을 적용하여 무효전력편차의 발생을 최소화하는 구조를 가지며, 시스템의 불안정한과도특성을 완충하는 가상의 임피던스를 삽입하여 과도순환전류를 저감하는 방식이 적용되었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 제어 시스템을 적용하여 학습률을 자동으로 조정하는 개선된 역전파 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성과 부정확성의 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자 패턴 분류에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.
The parameters of PID controller should be readjusted whenever system character change. In spite of a rapid development of control theory, this work needs much time and effort of expert. In this paper, to resolve this defect, after the sample of parameters in the changeable limits of system character is obtained, these parametrs are used as desired values of back propagation learning algorithm, also neural network auto tuner for PID controller is proposed by determing the optimum structure of neural network. Simulation results demonstrate that auto-tuning proper to system character can work well.
In this paper, we propose a new method to deal with the optimized auto-tuning for the PID controller which is used to the process-control in various fields. First of all, in this method, 1st order delay system with dead time which is modelled from the unit step response of the system is $Pad'{e}$-approximated, then initial values are determined by the Ziegler-Nickels method. So deciding binary strings of parents generation using by the fitness values of genetic algorithms, we perform selection, crossover and mutation to generate the descendant generation. The advantage of this method is better than the Ziegler-Nickels method in characteristic of output, and has extent of applying without limit of K, L, T parameters.
Controller refinement scheme to improve the performance of a conventional system automatically in frequency domain is proposed. The controller automatic tuning method features using experimental frequency responses of the conventional closed-loop system the conventional controller, and the improved closed-loop system, instead of poorly modeled plant due to non-linearities and disturbances. The improved closed-loop system characteristics is automatically acquired by the conventional closed-loop system characteristics and the proposed performance index in system bandwidth. And the proper controller is realized by least squares approximation in frequency domain. To testify the usefulness of the approach, the path tracking control of robot arm is performed. Experimental results and analytic results are well-matched.
본 논문에서는 시스템의 동특성이 변화 가능한 구간에서 임의의 생플올 추출하여 신경회로망을 학습시킴으로써 시스템 동특성에 따라 Pill 제어기가 자동동조하는 방법을 제시하였다. 신경회로망을 학습시키기 위해 역전파 학습 알고리즘올 사용하였고, 교사치로는 규칙기반에 의해서 얻어진 매개변수를 이용하였다. 부하 변화시 시스템의 동특성에 맞는 Pill 제어기가 자동동조됨을 시뮬레이션에 의해 확인하였다.
In this paper, we proposed a PID controller, which could control unknown plants using Artificial Neural Network(ANN) for auto-tuning of the PID parameters. In the proposed algorithm, the parameters of the controller were adjusted to reduce the error of the controlled plant. In this process, the sensitivity between input and output of the unknown plant was needed. So, in order to obtain this sensitivity, the ANN's learnig ability was used. Computer simualtions were performed for the regulation problems, and the results were compared with those of Ziegler-Nichols PID controller. As a result, it was shown that the proposed algorithm outperformed Ziegler-Nichols controller in rise time, overshoot, undershoot, and setting time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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