In this paper, a gain scheduling method of PID controller is proposed using fuzzy logic for balancing control of an inverted pendulum. First, gains of PID controller are calculated using pole-placement technique for the linearized model of an inverted pendulum and these gains are modified by fuzzy logic throughout control operations. A PD controller is used by switching near the set-point to improve the performance. It is illustrated by simulations that the proposed hybrid fuzzy control method yidels smaller rising time and overshoot compared to the fixed-gain PID controller or fuzzy logic-based only PID controller.
When a robot manipulator performs some task like grinding or assembling, not only the position control but also the force control of the tools connected to the robot must be controlled. But at this time We were received the uncertainty problems of system information for the force control, for example disturbance, senor resolution and measurement noise. Therefore we proposed fuzzy logic control method instead of existing control theory for the robot manipulator control, for example PID control method. In this paper, We proposed hybrid position/force control of robot manipulator using fuzzy logic control method. To show the validity of the proposed fuzzy controller, We compared fuzzy controller with conventional PID controller.
인버터를 적용한 유압식 시스템은 펌프의 마찰과 실린더 패킹 및 탑승 카와 레일의 마찰특성으로 인하여 PID 제어기로는 제어가 되지 않는 데드 존이 생기게 된다. 본 논문에서는, 우선 유압시스템으로 구동되는 유압식 시스템의 극저속 속도영역(zero-crossing)에서 속도가 제어되지 않는 원인이 되는 실린더의 마찰특성을 고찰하고, 이러한 실린더의 마찰특성으로 인하여 기존의 PID 속도제어기로 제어 시 발생되는 문제점을 해결하기 위한 줌잉 퍼지 룰을 포함한 퍼지제어기를 설계한다. 마지막으로, 설계된 퍼지제어기와 기존의 PID 제어기를 결합하여 보다 성능이 향상된 하이브리드 퍼지제어기를 설계한다. 제안된 하이브리드 퍼지제어기는 정속주행구간에서는 정상상태제어성능이 우수한 PID 제어기를 적용하고 PID제어기로 제어되지 않는 극저속 속도구간에서는 퍼지제어기를 적용하여 유압식 시스템이 실린더의 마찰특성으로 인하여 극저속 속도영역(zero-crossing)에서 속도가 제어되지 않는 문제를 해결하고, 극저속 영역에서 뿐 아니라 정상상태를 포함한 전 운전영역에서의 제어성능이 우수함을 시뮬레이션과 실험을 통하여 보인다.
Although Fuzzy Logic Controller(FLC) adopted three terms as input gives better performance. FLC is in general composed of two-term control because of the difficulty in the construction of fuzzy rule base. In this paper, a three-term FLC which is similar to PID control but acts as a nonlinear controller is proposed. To reduce the complexity of the rule base design and increase efficiency, a simplified fuzzy PID control is induced from a hybrid velocity/position type PID algorithm by sharing a common rule base for both fuzzy Pi and fuzzy PD parts. It is simple in structure, easy in implementation, and fast in calculation. The phase plane technique is applied to obtain the rule base for fuzzy two-term control and them. The resultant rule base is Macvicar-Whelan type. The frequency response information is used in tuning of membership functions. Also a tuning strategy for the scaling factors is Proposed based on the relationship between PID gain and them. Simulation results show better performance and the effectiveness of the proposed method.
The new design methodology of a hybrid fuzzy controller by means of the genetic algorithms is presented. In fuzzy controller which has been widely applied and used. in order to construct the best fuzzy rules that include adjustment of fuzzy sets, a highly skilled techniques using trial and error are required. To deal with such a problem, first, a hybrid fuzzy controller(HFC) related to the optimal estimation of control parameters is proposed. The HFC combined a PID controller with a fuzzy controller concurrently produces the better output performance than any other controller from each control output in steady state and transient state. Second, a auto-tuning algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller, utilizing the simplified reasoning method and genetic algorithms. In addition, to obtain scaling factors and PID Parameters of HFC using GA, three kinds of estimation modes such as basic, contraction, and expansion mode are effectively utilized. The HFCs are applied to the first-order second-order process with time-delay and DC motor Computer simulations are conducted at step input and the performances of systems are evaluated and also discussed from performance indices.
In this paper, we propose the hybrid fuzzy controller(HFC) and the hybrid auto-tuning algorithm. The proposed HFC combined a PID controller with a fuzzy controller concurrently produces the better output performance such as sensitivity improvement in steady state and robustness in transient state than any other controller. In addition, a hybrid auto-tuning algorithm which consists of genetic algorithm and complex algorithm to automatically generate weighting factor, scaling factors and PID control gains optimizes the output of HFC. As an typical example of non-linear system in control theory an inverted pendulum will be controlled by the suggested HFC and illustrated the performance and applicability of this proposed method by simulation.
In this paper, the design method of a hybrid fuzzy controller with an optimal auto-tuning method is proposed. The conventional PID controller becomes so sensitive to the control environments and the change of parameters that the efficiency of its utility for the complex and nonlinear plant has been questioned in transient state. In this paper, first, a hybrid fuzzy logic controller(HFLC) is proposed. The control input of the system in the HFLC is a convex combination by a fuzzy variable of the FLC's output in transient state and the PID's output in steady state. Second, a powerful auto-tuning algorithm is presented to automatically improve the Performance of controller, utilizing the improved complex method and the genetic algorithm. The algorithm estimates automatically the optimal values of scaling factors and PID coefficients. Controllers are applied to the plants with time-delay and the DC servo motor Computer simulations are conducted at the step input and the system performances are evaluated in the ITAE.
The temperature profile control issue in the resistive welder for the electronic parts is discussed. The average current of the welder tip depends on the phase(on-time) of the AC power and the tip temperature maintains or increases/decreases depending on the integral of the current square and heat loss, The basic PID control algorithm with thermo-couple feedback is difficult to track the temperature profile for various parts and optimal gain changes much. So constant gain PID algorithm is not enough to cover various electronic parts welding and a Fuzzy-PID automatic gain tuning algorithm is devised and added to conventional PID algorithm and this hybrid control architecture is implemented and the experimental results are shown.
This paper introduces a hybrid induction motor control using a genetically optimized pseudo-on-line method. Optimization results from the use of a look-up table based on genetic algorithms to find the global optimum of a un-constraint optimization problem. The approach to induction motor control includes a pseudo-on-line procedure that optimally estimates parameters of a fuzzy PID (FPID) controller. The proposed hybrid genetic fuzzy PID (GFPID) controller is applied to speed control of a 3-phase induction motor and its computer simulation is carried out. Simulation results show that the proposed controller is performs better than conventional FPID and PID controllers. The contribution of this paper is the introduction of a high performance hybrid form of induction motor control that makes on-line and real-time control of the drive system possible.
A new Fuzzy sliding mode controller is proposed to improve the cornering performance of the four wheel hybrid vehicles. The Fuzzy sliding mode control is applied for the control of rear motor and EHB (Electro-Hydraulic Brake) to improve the cornering performance. The modeling of the automobile is simplified that each of the two wheels is modeled as two degrees of freedom object and the friction coefficient between the wheel and the ground is assumed to be constant. The output of the Fuzzy sliding mode algorithm is the direct yaw moment for the rear wheels, which compensates for the slip angle. Through the simulations using ADAMS and MATLAB Simulink, the cornering performance of the proposed algorithm is compared to the conventional PID to show the superiority of the proposed algorithm. In the simulation experiments, the J-Turn and single lane change are used for each of the Fuzzy sliding mode algorithm and PID controller with the optimal gains which are tuned empirically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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