We propose an Tabu search changing neighborhood solution's range to be searched each iteration according to an objective function. It is applied for designing the scaling factors of Fuzzy Logic Controller (FLC) using the proposed Tabu search. We apply it to the speed control of AC Servomotor to evaluate the usefulness of the proposed method. As a result of the computer simulation, the FLC shows the better performance than PI controller in terms of overshoot and settling time.
In this paper, an adaptive fuzzy logic controller is presented for auto-tunning of the scaling factors by using learning capability of neural networks. The proposed scheme consists of the FLC which includes the PI-type FLC and PD-type FLC in parallel form and the neural network which learns scale factors of FLC. Computer simulations were performed to illustrate the effectiveness of a proposed scheme. A proposed FLC controller was applied to the second order system and velocity control of the brushless DC motors. For the design of the FLC, tracking error, change of error, and acceleration error are selected as input variables of the FLC and three seal e factors were used in the parallel-type FLC. This scheme can be used to reduce the difficulty in the selection of the scale factors.
본 논문에서는 지게차용 12KW급 대전류 SR모터의 전류의 진상각 및 오프각 제어와 속도의 퍼지 제어에 대해 기술하였다. 대전류 SR모터의 경우는 전압이 낮은 대신 큰 전류가 흘러야 한다. 때문에 저 저항, 저 인덕턴스 형태로 설계된다. 따라서 토크가 유발되는 인덕턴스 상승구간에 원하는 크기의 전류를 얻기 위해서는 인덕턴스의 상승구간 이전에 적절히 스위칭 시켜 주어야 하는데 이를 진상각 제어라 하고, 역토크 구간 인 인덕턴스의 감소구간 이전에 스위칭 시켜주는 것을 오프각 제어라 한다. 이러한 내용을 실구동 실험을 통하여 얻은 토크 및 속도의 변화에 따른 진상각 및 오프각의 가변 데이터를 Look-up 테이블로 만들어 시뮬레이션을 통해 실험을 해본다. 또한 실험을 통한 데이터를 바탕으로 퍼지 제어기를 구성하여 시뮬레이션을 통해 PI 제어기와 비교 분석하여 본다.
The operation of RC(Rod Consolidation) technology carry out highly radiation environment. It requires remote operation and automation for efficient handling and for minimizing radiation exposure to the operator. So we investigated up and down position control of shock absorber device in RC system. To verify the research experimentally, a RC system was set up and PI control method was applied. Fuzzy control method was also tested to further improve control behavior.
원전증기 발생기 수위제어용 두개의 퍼지 알고리듬을 개발하였다. 즉, 증기 및 급수유량사용이 가능한 고출력 경우와 이들의 사용이 불가능한 저출력시등 용도를 분리하여 별도의 알고리듬으로 개발한 것이다. 이들 알고리듬은 고출력시의 경우 PID형태의 제어기로 변환시켰고 저 출력시의 경우 2차함수 형태의 제어기로 변환시켰다. 이들제어기는 한국원자력 연구소 보유 Compact Nuclear Simulator에서 각각 4개의 모의 운전을 통하여 실험하였다. 실험결과, 두 경우 모두 Simulator에서 사용되고 있는 PID제어기에 비하여 약 50%의 제어량으로 수위곡선 및 유량차이의 총 변화량이 절반이하가 되도록 제어가 가능했다. 고출력의 경우, 이는 수위 및 유량등을 입력으로 하는 PI제어기 대신 같은 입력의 PD제어기를 속도 알고리즘으로 사용한 점이 근본적인 차이로 볼 수 있으며 저 출력시의 경우는 수위를 입력으로 하는 PI제어기 대신에 적은 비율의 'I'성분을 포함하는 PID제어기를 사용하였으며 'D'성분입력과 제어기 출력에 각각 평균간을 사용한 것이 주 차이점이라 할 수 있다.
본 연구에서는 수중청소로봇의 추종 성능과 통합 제어시스템 성능을 가시적으로 예측할 수 있는 3차원 시뮬레이터를 개발하였다. 수중청소로봇의 동역학적 해석을 기반으로, 시뮬레이터에는 실제 개발 중인 3차원형상의 수중청소로봇을 적용하고 로봇의 위치와 속도 등을 나타내는 창을 표시하였다. 또한 조이스틱을 사용하는 입력 및 제어 장치를 직접 제작하여 시리얼 통신을 통하여 시뮬레이터의 입력 및 제어에 사용하였다. 그리고 통합 항법 제어시스템을 설계하고, PI 기반의 퍼지 제어기를 포함하는 way-point tracking 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.
Optimal efficiency control of synchronous reluctance motor(SynRM) is very important in the sense of energy saving and conservation of natural environment because the efficiency of the SynRM is generally lower than that of other types of AC motors. This paper is proposed an efficiency optimization control for the SynRM which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on fuzzy-neural networks (FN)-PI controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization control is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. It is shown that the current components which directly govern the torque production have been very well regulated by the efficiency optimization control scheme. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses In variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
This paper presents a new approach to obstacle avoidance for mobile robot in unknown or partially unknown environments. The method combines two navigation subsystems: low level and high level. The low level subsystem takes part in the control of linear, angular velocities using a multivariable PI controller, and the nonlinear position control. The high level subsystem uses ultrasonic and IR sensors to detect the unknown obstacle include static and dynamic obstacle. This approach provides both obstacle avoidance and target-following behaviors and uses only the local information for decision making for the next action. Also, we propose a new algorithm for the identification and solution of the local minima situation during the robot's traversal using the set of fuzzy rules. The system has been successfully demonstrated by simulations and experiments.
본 연구에서는 원자력발전소 내 증기발생기의 원만한 수위제어 향상을 위하여 고리 원자력발전소 모델을 기준으로 Full Linear Scale Down 1/10 크기의 증기발생기 Mock-up을 제작하여 증기 덤프 밸브 개폐시 수위의 수축(shrink), 팽창(swell) 현상을 확인해 보고, 그 원인을 규명하여 보았다. 이와 함께 본 연구를 위하여 개발한 Fuzzy제어기를 이 Mock-up의 제어기로 운용해 봄으로써 제작된 Mock-up이 실제 원자력 발전소 증기발생기의 경우와 같이 수위제어가 가능함을 확인하였고 이에 따라 향후 개발되어질 수 있는 제반 제어기들을 본 Mock-up에 도입, 운용해 봄으로써 제작한 Mock-up의 Simulator로서의 활용 가능성을 실험적으로 검증할 수 있도록 하였다.
This proposes an online loss minimization algorithm for series PI(SPI) based interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive to yield high efficiency and high dynamic performance over wide speed range. The loss minimization algorithm is developed based on the motor model. In order to minimize the controllable electrical losses of the motor and thereby maximize the operating efficiency, the d-axis armature current is controlled optimally according to the operating speed and load conditions. For vector control purpose, a SPI is used as a speed controller which enables the utilization of the reluctance torque to achieve high dynamic performance as well as to operate the motor over a wide speed range. Also, this paper proposes current control of model reference adaptive fuzzy controller(MFC), and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The proposed efficiency optimization control, SPI, MFC, ANN in this paper is applied to IPMSM drive system, the validity of this paper is proved by analyzing response characteristics in variety operating conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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