This study develops a control algorithm on berthing/unberthing system using a joystick for ships with thrusters and a rudder. A nonlinear mathematical model for low speed maneuvering of typical container ships is used to develop a MIMO(multi-input multi-output) nonlinear control algorithm for velocity feedback joystick control. Also a virtual HILS(hardware in the loop simulation) software program for berthing/unberthing is developed to test the performance of the nonlinear and a PID control algorithm. The program is developed using LabWindow/CVI, and a user can see current position and desired trajectory of ship in a monitor, then he can control forward and yaw velocities of a ship using a joystick. The simulation results show that the nonlinear mfd the PID controller have superior performance over a simple open loop joystick control algorithm.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.5
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pp.944-957
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2007
In general mechanical servo systems, friction deteriorates the performance of controllers by its nonlinear characteristics. Especially, friction phenomenon causes steady-state tracking errors and limit cycles in position and velocity control systems, even though gains of controllers are tuned well in linear system model. Even if sensor is used higher accuracy level, it is difficult to improve tracking performance of the position to the same level with a general control method such as PID type. Therefore, many friction models were proposed and compensation methods have been researched actively. In this paper, we consider that the variation of mover's mass is various by loading and unloading. The normal force variation occurs by it and other parameters. Therefore, the proposed control system is composed of main position controller and a friction compensator. A parameter estimator for a nonlinear friction model is designed by adaptive control law and adaptive backstopping control method.
In this paper the structure of 2-DOF controller based on artificial immune network algorithms has been suggested for nonlinear system. Up to present time, a number of structures of the 2-DOF controllers are considered as 2-DOF (2-Degrees Of Freedom) control functions. However, a general view is provided that they are the special cases of either the state feedback or the modification of PID controllers. On the other hand, the immune network system possesses a self organizing and distributed memory, also it has an adaptive function by feed back law to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation, since antibody recognizes specific antigens which are the foreign substances that invade living creatures. Therefore, it can provide optimal solution to external environment. Simulation results by immune based 2-DOF controller reveal that immune algorithm is an effective approach to search for 2-DOF controller.
In this paper the structure of 2-DOF controller based on artificial immune network algorithms has been suggested for nonlinear system. Up to present time, a number of structures of the 2-DOF controllers are considered as 2-DOF (2-Degrees Of Freedom) control functions. However, A general view is provided that they are the special cases of either the state feedback or the modification of PID controllers. On the other hand, The immune network system possesses a self organizing and distributed memory, also it has an adaptive function by feed back law to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation, since antibody recognizes specific antigens which are the foreign substances that invade living creatures. Therefore, it can provide optimal solution to external environment. Simulation results by immune based 2-DOF controller reveal that immune algorithm is an effective approach to search for 2-DOF controller.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.150-155
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1997
In this paper,we present neural network for control of Left Ventricular Assist Device(LVAD)system with a pneumatically driven mock cirulation system. It is necessary to apply high perfomance control techniques, since the LVAD system represent nonlinear and time-varing characteristics. Fortunately, the neural network can be applied to control of a nonliner dynamic system by learning capability. In this study,we identify the LVAD system with neural network and control the LVAD system by PID controller and neural network feedforward controller. The ability and effectiveness of controlling the LVAD system using the proposed algorithm will be demonstrated by computer simulation and experiment.
Continuous-time controller design is proposed using feedback system identification in frequency domain. System stability imposed by a new controller is checked in the function of a conventional closed-loop system, instead of a poorly modeled plant due to non-linearity and disturbance as well as unstable components, etc. The stability of the system is evaluated in view of Nyquist stability. All the equations are formulated in the framework of the discrete-time system. Simulation results are shown on the plant with input saturation and DC disturbance.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.39
no.5
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pp.563-569
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2015
A chemical reaction occurring in CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor) is significantly affected by the concentration, temperature, pressure, and reacting time of materials, and thus it has strong nonlinear and time-varying characteristics. Also, when an existing linear PID controller with fixed gain is used, the performance could deteriorate or could be unstable if the system parameters change due to the change in the operating point of CSTR. In this study, a technique for the design of a fuzzy PD plus I controller was proposed for the temperature control of a CSTR process. In the fuzzy PD plus I controller, a linear integral controller was added to a fuzzy PD controller in parallel, and the steady-state performance could be improved based on this. For the fuzzy membership function, a Gaussian type was used; for the fuzzy inference, the Max-Min method of Mamdani was used; and for the defuzzification, the center of gravity method was used. In addition, the saturation state of the actuator was also considered during controller design. The validity of the proposed method was examined by comparing the set-point tracking performance and the robustness to the parameter change with those of an adaptive controller and a nonlinear proportional-integral-differential controller.
A gas turbine engine plays an important role as a prime mover that is used in the marine transportation field as well as the space/aviation and power plant fields. However, it has a complicated structure and there is a time delay element in the combustion process. Therefore, an elaborate mathematical model needs to be developed to control a gas turbine engine. In this study, a modeling technique for a gas generator, a PLA actuator, and a metering valve, which are major components of a gas turbine engine, is explained. In addition, sub-models are obtained at several operating points in a steady state based on the trial running data of a gas turbine engine, and a method for controlling the engine speed is proposed by designing an NPID controller for each sub-model. The proposed NPID controller uses three kinds of gains that are implemented with a nonlinear function. The parameters of the NPID controller are tuned using real-coded genetic algorithms in terms of minimizing the objective function. The validity of the proposed method is examined by applying to a gas turbine engine and by conducting a simulation.
Tele manipulator is distingushed from industrial robot by iterating same specified work. Manipulator operator is included in control loop for controlling the telemanipulator because he decide directly during the work and order controllabily reducing the modelling error of telemanipulator which depend on the PID controller. But position-force control method of bidirectional control impose unsafety of vibiration and Analytic Hierachy Method can stabilize for reducing nonlinear modelling error by expert operator because of transformation empirical control rule to linear model.
Digital Variable Structure Controller(DVSC) is proposed to control variable speed recirculating pump for hot-water heating control system. In this study, nonlinear sliding line is used beyond output error boundary layer and PID sliding line is used within the layer. For long dead time compensation, constraint is added to Smith predictor algorithm. Steady state error is eliminated by using the proposed sliding line in spite of heating load change. By decreasing sampling time, good sliding motion is yielded but system output noise bv flow dynamics is amplified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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