As PLC has become cetral to today's FA environment, the importance of developing and providing special-unit of PLC such as Analog-unit, PID-unit, Fuzzy-unit has increased. In this paper introduce the Fuzzy-unit which is developed by LGIS R&D lab, and presents availability of PLC-control system with fuzzy-unit.
This paper has a control method proposed for the effective self-tuning fuzzy speed control based on neural network of the induction motor indirect vector control. The vector control of an induction motor provides the decoupled control of the rotor flux magnitude and the torque producing current to performance is desirable. But, the drive performance often degrades for the machine parameter variations and its condition give rise to coupling of flux and torque current. The fuzzy speed control of an induction motor has the robustness about machine parameter variations compared with conventional PID speed control in a way. That proved to be some waf from the true. The purpose of this paper is to improve the adaptation by offering self-turning function to fuzzy speed controller. In this paper, the adaptive mechanism of fuzzy speed control in used ANN(Artificial Neural Network) technique is applied in an IFO induction machine drive, such that the machine can follow a reference model (an ideal field oriented machine) to achieve desired speed. In this paper proved the self-turning method of fuzzy controller has the robustness about parameter variation and the wide range of adaptation by simulation.
A pneumatic cylinder has been used in the production facilities of various industries. However, it is difficult to achieve deciding the precise position of the piston rod, due to the nonlinear properties arising from the air compression and the friction. In recent years, the fuzzy control algorithm has been frequently applied to various kinds of systems on account of its simple algorithm, good adaptability to complex or nonlinear systems and so on. On the other hand, the PID or I-PD control has been used in many engineering fields because of the excellent performance. However, it is known that each one of them has disadvantages. In this paper, we propose a hybrid control which is strived to obtain the advantages of each other. It is shown that the proposed hybrid control performs better than the conventional I-PD control through the experimental results.
In this paper, a new speed sensorless control based on an instantaneous reactive power and a fuzzy PI compensator are proposed for the interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) drives. The conventional fixed gain PI and PID controllers are very sensitive to step change of command speed, parameter variations and load disturbance. Also, to the estimated speeds are compensated by using an instantaneous reactive power in synchronously rotating reference frame. In a fuzzy compensator, the system control parameters are adjusted by a fuzzy rule based system, which is a logical model of the human behavior for process control. The effectiveness of algorithm is confirmed by the experiments.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.2
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pp.325-333
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2016
This paper proposes controller design algorithms for a ceramic soldering iron temperature control system, and reports their effectiveness in a control experiment. Because the responses of the ceramic soldering iron temperature to the control input are non-linear and very slow, precise modeling and controller design is difficult. In this study, the temperature characteristics of a ceramic soldering iron are represented by TSK fuzzy models consisting of TSK fuzzy rules. In the fuzzy rules, the premise variable is the control input and the consequences are the transfer functions. The transfer functions in the fuzzy model were obtained from the step input responses. As the responses of the ceramic soldering iron temperature are very slow, it is difficult to obtain the complete step input responses. This paper proposes a genetic algorithm to obtain the transfer functions from an incomplete step input responses, and showed its effectiveness in examples. This paper also reports a fuzzy controller design method from the TSK fuzzy model and examples. The proposed methods were applied to the temperature control experiments of ceramic iron. The TSK fuzzy model consisted of 7 TSK fuzzy rules, and the consequences were PI controllers. The experimental results of the proposed fuzzy PI controller were superior to the linear controller and were as good as in previous studies using a fuzzy PID controller.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.8
no.3
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pp.64-70
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1994
We propose a new method to deal with optimal auto-tuning of the PID controller which is used to process control in various fields. First of all, in this method, 1st order system which was modeled from the unit step response of the system is Pade-approximated, then initial values are determined by the Ziegler-Nichols method. Finally, we can find the parameters of PID controller so as to maximize the fuzzy criterion function which includes the maximum overshoot, damping ratio, rising time and settling time. The Proposed method also shows good adaptability for variations in characteristics and dead m e of the system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.1
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pp.68-75
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1998
The Intelligent Cruise Control system, ICC, is a driver assisting system for controlling relative speed and distance between two vehicles in the same lane. The ICC may be considered as an extension of a traditional cruise control, not only keeping a fixed speed of the vehicle, but correcting the speed also to that of a slower one ahead. This paper presents a real-time self-tuning fuzzy control algorithm to develop ICC. The self-tuning fuzzy control law is adopted to reduce the effects of nonlinearities of the vehicle and various road environments. In the self-tuning algorithm an interior penalty method is applied to preserve the inherent order of membership functions and is modified as an on-line algorithm for real time application. Via simulations, the performance of the suggested control algorithm is compared with a PID and a fuzzy control without self-tuning. The suggested control algorithm is implemented on PRV III and the results of the test driving on a local road are given.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.2
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pp.161-164
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2004
The yo-yo system has been introduced as an interesting plant to demonstrate the effectiveness of intelligent controllers. Having nonlinear and asymmetric characteristics, the yo-yo plant requires a controller quite different from conventional controllers such as PID. In this paper is presented an adaptive method of controlling the yo-yo system. Fuzzy logic controller based on human expertise is referred at first. Then, an adaptive fuzzy controller which has adaptation features against the variation of plant parameters is proposed. Finally, experimental results are presented.
Sources of nonlinearity In a fuzzy logic controller Include the fuzzification, the fuzzy reasoning and the defuzzification. In this paper, a closed form expression for the defuzzified output is derived in case of a fuzzy logic controller with two Inputs, triangular memberships, MacVicar-Whelan type linguistic rules, and direct fuzzy reasoning. As a result, it is shown that fuzzy logic controller is a nonlinear controller. Also its nonlinearity Is analyzed with respect to the conventional PID control and the sliding mode control.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.22
no.3
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pp.311-319
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1998
DC Motors have been widely used in industry as driving power motors for electrical vehicles cranes and winches due to their strong starting torques and as servo-motors for position and speed control systems due to their convenience of speed control etc. Generally in the speed control systems of motors speed sensors are required and this fact results in he increased price and operating cost and in the limitted applications. This paper presents a new speed control method for sensorless DC motors. In this scheme the speed signal is estimatd by the measurement values of the armature voltage and current. A Fuzzy feedback controller instead of the conventional PID controller. Through simulations the effectiveness and usefullness of the proposed method are illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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