The purpose of this paper is to develop the straightforward design guidelines of PD/PID speed controller for Industry servo drives with plug and play concept. The controller gains are uniquely determined from the current control loop dynamics, speed loop delay, and mechanical parameters. In order to eliminate the mechanical friction uncertainties, an automatic PD/PI control mode switching algorithm Is introduced using online spectrum analysis of motor torque command. The dynamic performance of the proposed scheme assures a fast tracking response curve with minimal oscillation and settling time over the whole operating conditions. For comprehensive comparison of conventional PI control scheme, extensive test is carried out on actual servo system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권2호
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pp.166-172
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2003
The dynamics of the DDWMR depends on the velocity difference of the two driving wheels. And which is known as a type of non-holonomic equation. By this reason, the treatment of DDWMR had become difficult and conservative. In this paper, the differential-driving wheeled mobile robot is considered. The Takaki-Surgeno fuzzy model and a control method for DDWMR is presented. The suggested controller has three control elements. The first element is fuzzy state feedback designed for eliminating the dependence of time-varying parameter. The second element is weighting controller which is designed for good frequency response. The third controller is PI-controller which is designed for good command following and robustness with un-modeled dynamics. In order for achieving the performance objective, the design of controller is based on the loop-shaping algorithm.
This paper addresses the problem of period and priority assignment in networked control systems (NCSs) using a fixed priority scheduler. The problem of assigning periods and priorities to tasks and messages is formulated as an optimization problem to allow for a systematic approach. The temporal characteristics of an NCS should be considered by defining an appropriate performance index (PI) which represents the temporal behavior of the NCS. In this study, the sum of the end-to-end response times required to process all I/Os with precedence relationships is defined as a PI. Constraints are derived from the task and message deadline requirements to guarantee schedulability. Genetic algorithms are used to solve this constrained optimization problem because the optimization formulation is discrete and nonlinear. By considering the effects of communication, an optimum set of periods and priorities can be holistically derived.
In this paper, we deals with a decentralized control scheme with input compensation form for gantry crane systems. By considering the gantry crane's characteristics, the system is decentralized into two subsystems such as the travelling and sway subsystem, and the hoisting subsystem. For decentralizing the system, a simple algorithm is proposed using observability canonical form. The decentralized subsystems include unknown input which coupled with other subsystems and actuator failures. These unknown input and actuator failures are estimated by using PI observation techniques and those estimated values are used to construct an input compensation form. Lastly, the proposed decentralized control scheme far the gantry crane systems is verified by crane simulation.
In this paper, we deal with a decentralized control scheme with input compensation form for gantry crane systems. By considering the gantry cranes characteristics, the system is decentralized into two subsystems, the travelling and swaying subsystem and the hoisting subsystem. For decentralizing the system, a simple algorithm is proposed using the observability canonical form. The decentralized subsystems include unknown inputs that one coupled with other subsystems and actuator failures. These unknown input and actuator failures are estimated by using PI observation techniques. And those estimated values are used to construct an input compensation form. Finally, the proposed decentralized control scheme for the gantry crane systems is verified by crane simulation.
There are several types of control systems that use fuzzy logic controller as a essential system component. The majority of research work on fuzzy PID controller focuses on the conventional two-input PI or PD type controller. However, fuzzy PID controller design is a complex task due to the involvement of a large number of parameters in defining the fuzzy rule base. In this paper we combined conventional PI type and PD type fuzzy controller and set the initial parameters of this controller from the conventional PID controller gains obtained by Ziegler-Nichols tuning or other coarse tuning methods. After that, by replacing some of these parameters with sing1e neurons and making them to be adjusted by back-propagation learning algorithm we designed a neuro-fuzzy controller which showed good performance characteristics in both computer simulation and actual application.
In this paper, by comparing the performance of HVAC(Heating Ventilating and Air Conditioning) by the typical PI(Proportional Integral) control and the HVAC by the new neural network control, it will show the applicability of neural network control algorithm to HVAC of buildings. These show that neural network system that can respond to changes in temperature and system can replace PI control that has been conventionally used in buildings.
A direct model reference adaptive control (DMRAC) is applied to the speed control of brushless do(BLDC) motor. The main objective is to achieve precise speed control in the face of varying motor parameters and load. The control is described as an outer loop speed control and an inner current loop control which has raster dynamics than the speed loop. The adaptive control is applied to the outer speed control loop. DMRAC is compared to an indirect adaptive controller(IMRAC) and a PI controller. Simulation results show that the two adaptive controllers give similar respose and are superior to the PI controller. However, the DMRAC algorithm is simpler to implement.
Three-level diode clamped multilevel inverter, generally known as neutral point clamped (NPC) inverter, has an inherent problem causing neutral point (NP) potential variation. Until now, the NP potential problem of variation has been investigated and lots of solutions have also been proposed. This paper presents a neutral point voltage control technology using the anti-windup PI controller and offset technology of PWM (Pulse Width Modulation) to control the variation of NPC 3-phase three-level inverter neutral point voltage. And the proposed algorithm is tested and verified using a PLL (Phase Locked Loop) in order to synchronize the phase voltage from the line voltage of grid. It significantly improves the voltage balancing under a solar fluctuation conditions of the inverter. Experimental results show the good performance and effectiveness of the proposed method.
Over the past several years, deep learning has been widely used for feature extraction in image and video for various applications such as object classification and facial recognition. This paper introduces an implantation of embedded Linux system for embossed digits recognition using CNN based deep learning methods. For this purpose, we implemented a coin recognition system based on deep learning with the Keras open source library on Raspberry PI. The performance evaluation has been made with the success rate of coin classification using the images captured with ultra-wide angle camera on Raspberry PI. The simulation result shows 98% of the success rate on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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