A self-tuning control scheme, incorporated with the simplified 1st-order ARMAX(Auto-Regressive Moving Average eXogenous) model, for single rod hydraulic cylinder which has varying dynamic characteristics is presented here. An adaptive controller is developed for the system that uses feedforward and optimal feedback control for simultaneous parameter identification and tracking control. Through experimental results, the performance comparison of the self-tuning controller with a fixed gain proportional controller clearly shows its superior ability in handling load changes in quiescent states.
In this paper, we study an approach to design a self-tuning Fuzzy-PI controller in HVDC(High Voltage Direct Current) system. In the rectifier of conversional HVDC system, turning on, turning off, triggering and protections of thyristors have lots of problems that can make the dynamic instability and cannot damp the dynamic disturbance efficiently. The above problems are solved by adapting Fuzzy-PI controller for the fire angle control of rectifier.[7] The performance of the Fuzzy-PI controller is sensitive to the variety of scaling factors. The design procedure dwells on the use of evolutionary computing(Genetic Algorithms, GAs). Then we can obtain the optimal scaling factors of the Fuzzy-PI controller by Genetic Algorithms. In order to improve Fuzzy-PI controller, we adopt FIS to tune the scaling factors of the Fuzzy-PI controller on line. A comparative study has been performed between Fuzzy-PI and self-tuning Fuzzy-PI controller, to prove the superiority of the proposed scheme.
This paper presents the mechanism of the machine and the numerical result of attractive force in the Electro-Permanent Magnet Lifter (EPML) and an improved niching Genetic Algorithm (GA) applying the concept of auto-tuning and detecting traces. Population size and both (right and left) niche radii of each peak in an asymmetrical objective function can be determined automatically. The validity of the proposed method is verified by simulation results.
Tuning the architecture of SVM (support vector machine) is to build an SVM model of better performance. Two different tuning methods of the grid search and the GA (genetic algorithm) have been addressed in the literature, each of which has its own methodological pros and cons. This paper suggests a combined method for tuning the architecture of SVM models, which employs the GAM (generalized additive models), the grid search, and the GA in sequence. The GAM is used for selecting input variables, and the grid search and the GA are employed for finding optimal parameter values of the SVM models. Applying the method to a bankruptcy prediction problem, we show that SVM model tuned by the proposed method outperforms other SVM models.
Conventional gain-tuning methods such as Ziegler-Nickels methods, have many disadvantages that optimal control ler gain should be tuned manually. In this paper, modified PID controllers which include self-tuning characteristics are proposed. Proposed controllers automatically tune the PID gains in on-1ine using neural networks. A new learning scheme was proposed for improving learning speed in neural networks and satisfying the real time condition. In this paper, using a nonlinear mapping capability of neural networks, we derive a tuning method of PID controller based on a Back propagation(BP)method of multilayered neural networks. Simulated and experimental results show that the proposed method can give the appropriate parameters of PID controller when it is implemented to DC Motor.
This paper presents a control gain tuning scheme for multi-axis PID control systems by Taguchi method. As an experimental set-up, a parallel mechanism machine tool has been selected. This machine has eight servodrives and each servodrive has four control gains, respectively. Therefore, total 32 control gains have to be tuned. Through a series of design of experiments, an optimal and robust set of PID control gains is tuned. The index of the sum of position error and velocity error is reduced to 61.4% after the experimental gain tuning regardless of the feedrate variation.
In this paper, we propose a scaling factor tuning method to improve the performance of fuzzy controller. Tuning rules and reasoning are utilized on-line to determine the scaling factors based on absolute value of the error and its difference. A adaptive evolutionary computation (AEC) is used to search for the optimal tuning rules that will maximize the fitness function. Finally, the proposed fuzzy controller is applied to the angular stabilization of an inverted pendulum.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
/
pp.1350-1353
/
1993
A fuzzy control system typically requires“tuning,”or adjuctment of the parameters defining its linguistic variables. Automating this process amounts to applying a second“metacontrol”layer to drive the controller and plant to desired performance levels. Current methods of automated tuning rely on a single crisp numeric functional to evaluate control system performance. A generalization of Box's complex algorithm allows more realistic tuning based on lexicographic aggregation of multiple ordinal scales of performance, such as effectiveness and efficiency. The method is presented and illustrated using a simple inverted pendulum control system.
The Proportional-Integral-Derivative (PID) controller is still the most widespread control strategy in the industry. PID controllers have gained popularity due to their simplicity, better control performance and excellent robustness to uncertainties. This paper presents the optimal tuning of a PID controller for domestic induction heating systems with a series resonant inverter for controlling the induction heating power. The objective is to design a stable and superior control system by tuning the PID controller with a derivative filter (PIDF) through Fuzzy logic. The paper also compares the performance of the Fuzzy PIDF controller with that of a Ziegler-Nichols PID controller and a fine-tuned PID controller with a derivative filter. The system modeling and controllers are simulated in MATLAB/SIMULINK. The results obtained show the effectiveness and superiority of the proposed Fuzzy PID controller with a derivative filter.
이 논문은 지능구조물의 실시간 적응진동제어를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 Positive Position Feedback(PPF) 제어기를 조정하는 것과 관련이 있다. 유전자 알고리즘은 최적변수를 찾는데 있어 국소 최소점이 아닌 전체적인 최적점을 찾을 수 있는 능력이 있다. PPF 제어기는 다른 진동모드에 영향을 주지 않으면서 특정 진동모드의 감쇠를 증가시킬 수 있는 장점을 가지고 있는 반면에 효과적인 진동제어를 위해서는 제어하고 자하는 진동모드의 고유진동수를 정확히 알아야하는 단점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 실시간으로 PPF 제어기가 필요로 하는 변수값을 추적할 수 있는 알고리즘을 개발하여 그 타당성을 실험으로 증명하였다. 실험결과는 PPF 제어기의 실시간 조정이 성공적으로 이루어져 진동제어가 효과적으로 이루어졌음을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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