본 논문은 유전 알고리즘과 신경망을 이용하여 PID 제어기의 최적의 파라메터를 추출하는데 있다. 유전 알고리즘에 의한 제어는 off-line 동작으로서 외란이나 부하변동에 약한 면을 가지고 있다. 따라서 신경망을 제어기에 추가하여 on-line화하여 다음과 같이 개선하고자 한다. 첫째, 신경망의 순방향 동작에서 유전 알고리즘에 의해 적합한 PID 파라메터를 찾아 세대수의 증가에 따른 최적의 출력조건을 설정하고 둘째 신경망의 학습능력을 이용하여 역전파 학습에 의한 파라메터를 수정하여 외란이나 다양한 부하 변동에 대한 적응력을 시뮬레이션으로 나타낸다.
In this paper, an adaptive mechanism based on immune algorithm is designed and it is applied for the autonomous guided vehicle(AGV) driving. When the immune algorithm is applied to the PID controller, there exists the cast that the plant is damaged due to the abrupt change of PID parameters since the parameters are adjusted almost randomly. To solve this problem, a neural network is used to model the plant and the parameter tuning of the model is performed by the immune algorithm. After the PID parameters are determined in this off-line manner, these gains are then applied to the plant for the on-line control using immune adaptive algorithm. Moreover, even though the neural network model may not be accurate enough intially, the weighting parameters are adjusted to be accurate through the on-line fine tuning. The computer simulation for the control of steering and speed of AGV is performed. The results show that the proposed controller has better performances than other conventional controllers.
The optimal gain design method of a three-phase boost converter is proposed in this study. The control system has a two-loop configuration, in which each controller is coupled closely; thus, the optimal design is difficult to achieve using conventional gain-tuning method. The proposed method is adopted to the MATLAB SISO TOOL software and is based on the controller requirements, which are phase margin and cut-off frequency of the open-loop system. The optimal proportional -integral gains can be designed easily using the proposed interactive method of the SISO TOOL. The performance of the proposed system is verified through simulation and experiments.
Pneumatic control systems have the potential to provide high output power to weight and size ratios at a relatively low cost. However, they are mainly employed in open-loop control applications where positioning repeatability is not of great importance. This paper presents precision positioning control of pneumatic servo cylinder with on-off valve, Pneumatic low-friction cylinder with servo valve and DC servo motor under parameter variations. Basically positioning control uses PID controller, where needs a linearized model. A neural network is added to a PID controller to compensator nonlinearity of the system and an influence of friction force is consider as disturbance. The performances of the proposed algorithms were compared by experiments with them of PID controller. From those experiments is was shown that the proposed algorithms are more efficient about settling time, steady 7tate error and overshoot than PID control algorithm.
기존의 제어방식 보다 강인성이 우수한 퍼지 논리 제어방식에서 최적화되지 않은 제어규칙을 이용하여, 오프라인 상에서 소속함수 관계와 스케일링 팩터를 유전자알고리즘으로 최적화한 후, 온라인으로 퍼지제어기를 구성하는 제어방식을 제안하였다. 제안한 방식을 단일 링크 매니률레이터의 추종제어에 적용하여 기존 퍼지제어 방식과 비교 검토한 결과 퍼지제어규칙의 수도 감소하고 제어성능도 우수함을 확인하였다.
In industry, the speed control of single-phase induction motor in domestic use is generally controlled by a simple ON-OFF or PID control method. However, in this case, in order to have a good speed regulating characteristics, itself should be modified in accordance with the optimum PID factors which are varied each time operating speed changes. Shortening the development time and saving the cost which are needed to modify the controller is a major problem to be solved now in industry. In order to alleviate the above difficulties, it is proposed to apply adaptive control technique using MRFAC(Model Reference Following Adaptive Control) for the speed control of single-phase induction motor which has scarcely been studied. In this paper, the above speed control technique is achieved using MCS-96 one chip micro controller with a good speed control characteristics and it is expetted to open a wide application field in the speed control of single-phase induction motor in the future.
In this paper, an antilock brake system (ABS) for commercial vehicles is studied by considering the design of a fuzzy Logic controller with pulse width modulation (PWM). PWM method is used for generating solenoid valve inputs in order to cope with the chattering problem caused by the conventional on/off control The sliding mode observer is designed to estimate the vehicle longitudinal velocity and it is used to calculate the wheel slip ratio. The effectiveness of the proposed control algorithm was validated by simulations performed with a nonlinear 14-DOF vehicle model including the dynamics of the brakes.
본 논문에서는 전기로에 투입되는 합금철의 중량을 보다 정밀하게 제어하기 위하여 Mamdani 타입의 퍼지 알고리듬을 적용하였다. 고안된 퍼지 시스템은 중량 오차 및 변화를 입력으로 하고 합금철 투입 바이브레이터의 진동의 크기를 출력으로 하며, programmable logic controller의 래더 프로그램으로 구현하여 현장에 적용하였다. 현장에 적용된 퍼지 제어 알고리듬은 기존의 온-오프 제어기에 비하여 전기로에 투입되는 합금철의 계량 정밀도를 높였을 뿐 아니라, 합금철 투입 시간도 크게 단축시켰다.
We design a stable controller for a mobile robot with variable gains and reference velocity in order to apply the proper gains and reference velocity, which are generated with fuzzy logic in on-line. The stability is guranteed by the Lyapunov theory. The fuzzy logic rules is found in off-line with GA strategy which drives each object function to be the least. The proposed controller is applied smooth path tracking due to the local path planing. Simulation results show robust performances under a different initial conditions.
In this paper, an adaptive nonlinear observer using new Off-line algorithm is proposed to reduce the computing time. The estimated velocity data obtained from the control scheme is more accurate than that by the normal interpolation method when the velocity to be estimated is at the low speed or the fast speed. It is also shown that the adaptive controller based on AC100/C30 is useful for implementing the real-time controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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