Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권10호
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pp.1031-1036
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2015
Proportional-integral-derivative (PID) controllers are widely used in industrial sites. Most tuning methods for PID controllers use an empirical and experimental approach; thus, the experience and intuition of a designer greatly affect the tuning of the controller. The representative methods include the closed-loop tuning method of Ziegler-Nichols (Z-N), the C-C tuning method, and the Internal Model Control tuning method. There has been considerable research on the tuning of PID controllers for single-input single-output systems but very little for multi-input multi-output systems. It is more difficult to design PID controllers for multi-input multi-output systems than for single-input single-output systems because there are interactive control loops that affect each other. This paper presents a tuning method for the PID controller for a two-input two-output system. The proposed method uses a real-coded genetic algorithm (RCGA) as an optimization tool, which optimizes the PID controller parameters for minimizing the given objective function. Three types of objective functions are selected for the RCGA, and each PID controller parameter is determined accordingly. The performance of the proposed method is compared with that of the Z-N method, and the validity of the proposed method is examined.
The purpose of this study is to claim the validity of tuning the architecture of neural network models for multi-class classification. A neural network model for multi-class classification is basically constructed by building a series of neural network models for binary classification. Building a neural network model, we are required to set the values of parameters such as number of hidden nodes and weight decay parameter in advance, which draws special attention as the performance of the model can be quite different by the values of the parameters. For better performance of the model, it is absolutely necessary to have a prior process of tuning the parameters every time the neural network model is built. Nonetheless, previous studies have not mentioned the necessity of the tuning process or proved its validity. In this study, we claim that we should tune the parameters every time we build the neural network model for multi-class classification. Through empirical analysis using wine data, we show that the performance of the model with the tuned parameters is superior to those of untuned models.
하나의 DFB 영역, 위상 조정 영역과 이득 영역으로 구성된 다중 전극 DFB 레이저의 pulsation 동작 특성을 살펴본다. Anti-phase (AP) complex-coupled (CC) DFB 구조를 사용한 경우가 in-phase CC DFB 구조나 index-coupled DFB 구조를 사용한 경우에 비하여 안정된 pulsation 동작이 발생하는 이득 영역과 위상 조정 영역의 전류 범위가 큼을 알 수 있다. AP CC DFB 구조를 사용한 경우 결합 세기가 커질수록, 이득 결합 계수가 커질수록 안정된 pulsation 동작이 발생하는 이득 영역의 전류 범위가 증가하고 pulsation 주파수의 튜닝 영역이 커짐을 볼 수 있다. 또한 위상 조정 영역의 위상 변화에 의한 pulsation주파수의 튜닝 영역도 커짐을 볼 수 있다. 고정된 결합 세기에서 DFB 영역의 길이가 증가할수록 pulsation 동작이 발생하는 위상 조정 영역과 이득 영역의 전류 범위가 증가하여 pulsation 주파수 튜닝 영역이 넓어짐을 볼 수 있다.
This paper presents a DC servo motor controller using self-tuning PID algorithm, which can support Multi-processor for the real time processing. Computer simulation as well as experiment using Multi-processor(8088) are implemented with self-tuning PID algorithm. Presented algorithm is used to compare the performance of the controller with that of the classical PID controller through computer simulation and experiment. The result which use the Self-Tuning algorithm show that motor output follows the reference input trajectory fairly well inspite of load disturbances and parameter variations.
The existing piezoelectric spherical transducers with fixed prescribed dynamic characteristics limit their application in scenarios with multi-frequency or frequency variation requirement. To address this issue, this work proposes an improved design of piezoelectric spherical transducers using the resistance tuning method. Two piezoceramic shells are the functional elements with one for actuation and the other for tuning through the variation of load resistance. The theoretical model of the proposed design is given based on our previous work. The effects of the resistance, the middle surface radius and the thickness of the epoxy adhesive layer on the dynamic characteristics of the transducer are explored by numerical analysis. The numerical results show that the multi-frequency characteristics of the transducer can be obtained by tuning the resistance, and its electromechanical coupling coefficient can be optimized by a matching resistance. The proposed design and derived theoretical solution are validated by comparing with the literature given special examples as well as an experimental study. The present study demonstrates the feasibility of using the proposed design to realize the multi-frequency characteristics, which is helpful to improve the performance of piezoelectric spherical transducers used in underwater acoustic detection, hydrophones, and the spherical smart aggregate (SSA) used in civil structural health monitoring, enhancing their operation at the multiple working frequencies to meet different application requirements.
In this paper The tuning of PID controller for multi input-output is studied by using fuzzy inference. State of coupling is estimated by fuzzy inference, its results is used for tuning of PID controller to get optimum P,I,D parameter with regard to state of coupling. This method is simulated to Turbo-generating system with $2{\times}2$ multi input-output and made with electronic circuit, its response is very satisfactory.
The purpose of this paper is a study on getting proper gain set of PID controller which satisfies multi-performance specifications of the control system. The multi-objective optimization method is introduced to evaluate specifications, and the genetic algorithm is used as an optimal problem solver. To enhance the performance of genetic algorithm itself, adaptive technique is included. According to the proposed method in this paper, finding suitable gain set can be more easily accomplishable than manual gain seeking and tuning.
A Practical application of self-tuning fuzzy controller to a multi-input multi-output complex system of a vehicle engine is investigated. The ovjective is to design a controller to improve the transient performance in torque and RPM mode changes. For the performance improvement in the multivariable comples system, the self-tuning function of internal parameters is essential and practical. The measured output variables using different control schemes are compared the advanteges of the self-tuning fuzzy logic controller are better output performances and the effectiveness in the controller design using many parameters.
This paper presented a new experimental gain tuning technique for a Multi-Axis Servo System. First, the investigation for proportional gain of velocity control loop by using a Dynamic Signal Analyzer (DSA) was performed. Using the FUNCTION characteristic of DSA based on the Bode plot, the Bode plot of open loop transfer function was obtained. In turn, the integral gain of a servo controller can be found out by using the Integration time constant extracted from the Bode plot of open loop transfer function. In the meanwhile, the positional gain of the servo controller has been obtained by using the Bode plot of the closed loop transfer function. We have also proposed the technique to find out an optimal parameter of a notch filter, which has a great influence on vibration reduction, by using the damping factor extracted from the Bode plot of closed loop transfer function.
본 연구에서는 하나의 제어보드로 여러 대의 제어 시스템을 동시에 제어 가능하도록 하는 다중채널 제어기능을 갖는 오토튜닝 온도제어기를 설계하고 구현한다. 제어기 보드는 다중채널 입력 및 출력 기능을 가지고 있으며, 여러 개의 제어 알고리듬이 서로 독립적이지만 동시에 동작하는 멀티채널 제어기이다. 먼저 다중채널 제어기능을 갖는 온도제어기 설계방법을 나타내고. 이를 구현하는 센서입력부 회로, 제어신호 출력부 회로, 파워제어부 회로 등의 하드웨어 회로를 설계한다. 또한 다중채널 온도 제어기의 성능을 모니터링 하기 위하여 온도 제어 출력신호의 직렬 통신 데이터 프로토콜을 설계하고, 구현된 다채널 온도제어기의 실제 시험을 통한 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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