The main objective of this paper is to control the speed of Nonlinear Hybrid Electric Vehicle (HEV) by controlling the throttle position. Various control techniques such as well known Proportional-Integral-Derivative (PID) controller in conjunction with state feedback controller (SFC) such as Pole Placement Technique (PPT), Observer Based Controller (OBC) and Linear Quadratic Regulator (LQR) Controller are designed. Some Intelligent control techniques e.g. fuzzy logic PD, Fuzzy logic PI along with Adaptive Controller such as Self Organizing Controller (SOC) is also designed. The design objective in this research paper is to provide smooth throttle movement, zero steady-state speed error, and to maintain a Selected Vehicle (SV) speed. A comparative study is carried out in order to identify the superiority of optimal control technique so as to get improved fuel economy, reduced pollution, improved driving safety and reduced manufacturing costs.
This paper is proposed adaptive hybrid artificial intelligent(HAI) controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on fuzzy-neural network(FNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of experiment prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
This paper presents Hybrid PI(HBPI) controller of induction motor drive using fuzzy control. In general, PI controllers used in computer numerically controlled machines process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness of fixed gain PI controller, HBPI controller proposes a new method based self tuning PI controller. HBPI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of induction motor are presented to show the effectiveness of the proposed gam tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
인버터를 적용한 유압식 엘리베이터 시스템은 펌프의 마찰과 실린더 패킹 및 탑승카와 레일의 마찰특성으로 인하여 PID 제어기로는 제어가 되지 않는 데드존이 생기게 된다. 본 논문에서는, 이러한 문제를 해결하기 위하여 먼저, 퍼지제어기와 PID제어기를 혼용하는 하이브리드제어기를 이용하는 방법을 시도한다. 그러나, 인버터를 적용한 유압식 엘리베이터는 비선형성이 강한 시스템이므로 두 제어기의 출력이 절환 되어야 하는 경계층이 다수인 경우가 대부분인데 반하여, 기존의 하이브리드제어기는 두 제어기의 출력이 절환되는 특정구간의 경계층을 제외하고는 전체 운전구간에서는 어느 한 제어기에만 영향을 받게 되므로 제어성능에 문제를 가지게 된다. 이에 따라 본 논문에서는, 출력혼합기의 출력비를 퍼지로직에 의하여 변경시키는 새로운 퍼지하이브리드제어기를 제안하여 기존의 하이브리드제어기의 문제점을 해결한다. 제안된 퍼지하이브리드제어기는 시스템의 상태에 따라서 두 제어기의 출력비를 달리하여 사용하는 방법으로 향상된 제어성능을 달성한다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 제안된 퍼지하이브리드제어기가 극저속 속도영역에서 뿐 아니라 정상상태를 포함한 전 운전 영역에서의 제어 성능이 우수함을 보였다.
In this paper, we proposed development of improved model reduction and design of hierarchical controller using reduction model. The model reduction is considered that it is the transient response and the steady-state response through the use of nyquist curve. The hierarchical controller selected tuning of PID controller to ensure specified gain and phase margin and hybrid smith-predictor fuzzy controller using reduction model. Simulation examples are given to show the better performance of the proposed method than conventional methods.
A design of controller for vehicle dynamic control(VDC) and its implementation on the real vehicle were introduced. The controller has been designed using a three-degrees-of-freedom(3DOF) yaw plane vehicle, and the control algorithm was implemented on the vehicle by control prototyping system dSPACE. A hybrid control algorithm, which makes full use of the advantages of robust and fuzzy control, was adopted in the control system. Field test results show that the performance of the vehicle handling dynamics with hybrid controller is improved obviously compared to that without VDC and with simple robust controller on skiddy roads(friction coefficients lower than 0.3).
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.
The fuzzy and state-feedback control systems have been applied in various areas from non-linear to linear systems. A Fuzzy controller is endowed with control rules and membership function that are constructed on the knowledge of expert, as like intuition and experience. but It is very difficult to obtain the exact values which are the membership function and consequent parameters. though apply back-propagation algorithm to the system, the convergence time a much. Besides, the state-feedback system is most widely used in industry due to its simple control structure and easily able to design the controller. but it is weak in complex system of higher degree and non-linear. In this paper presents the design of a fuzzy switching mode, it these two controllers work at different operation conditions, the advantages of both controller can be retained and the disadvantages can be removed. Between the Fuzzy and the State-feedback controlles, the good outputs are selected by the switching mode. Moreover it is powerful in complex system of higher degree and non-linear. In these sense compared with the state-feedback controller, the performance of the proposed controller was improvedin the section of linearization.
Neuro-Fuzzy modeling approach is proposed to predict the dynamic behavior of a single-degree-of-freedom structure that is equipped with hybrid base isolation system. Hybrid base isolation system consists of friction pendulum systems (FPS) and a magnetorheological (MR) damper. Fuzzy model of the M damper is trained by ANFIS using various displacement, velocity, and voltage combinations that are obtained from a series of performance tests. Modelling of the FPS is carried out with a nonlinear analytical equation that is derived in this study and neuro-fuzzy training. Fuzzy logic controller is employed to control the command voltage that is sent to MR damper. The dynamic responses or experimental structure subjected to various earthquake excitations are compared with numerically simulated results using neuro-fuzzy modeling method. Numerical simulation using neuro-fuzzy models of the MR damper and FPS predict response of the hybrid base isolation system very well.
This paper describes position and force hybrid control for a robot manipulator with artificial rubber muscle actuators. The controller using two control laws such as PID control and fuzzy logic control methods is designed. This paper concludes to show the effectiveness of the proposed controller by some experiments for a two-link manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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