International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.3
no.4
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pp.78-86
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2002
In this paper, LMI (Linear Matrix Inequality) based on H$\_$$\infty$/ controller for a lire of sight (LOS) stabilization system. It shows that the proposed controller has more excellent stabilization performance than that of the conventional PI-Lead controller. An H$\_$$\infty$/ control has been also applied to the system for reducing modeling errors and the settling time of the system. The LMI-based H$\_$$\infty$/ controller design is more practical in view of reducing a run-time than Riccati-based H$\_$$\infty$/ controller. This H$\_$$\infty$/ controller is available not only to decrease the gain in PI-Lead control, but also to compensate the identifications for the various uncertain parameters. Therefore, this paper, shows that the proposed LMI-based H$\_$$\infty$/ controller had good disturbance attenuation and reference input tracking performance compared with the control performance of the conventional controller under any real disturbances.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.5
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pp.173-179
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2000
While a cutting tool is machining a workpiece at various cutting depth, the feedrate is usually selected based on the maximum depth of cut. Even if this selection can avoid power saturation or tool breakage, it is very conservative compared to the capacity of the machine tools and can reduce the productivity significantly. Many adaptive control techniques that can adjust the feedrate to maintain the constant cutting force have been reported. However, these controllers are not very widely used in manufacturing industry because of the limitations in measuring the cutting force signals. In this paper, turning force control systems based on the estimated cutting force signals are proposed. A synthesized cutting force monitor is introduced to estimate the cutting force as accurately as a dynamometer does. Three control strategies of PI, adaptive and fuzzy logic controllers are applied to investigate the feasibility of utilizing the estimated cutting force fur turning force control. The experimental results demonstrate that the proposed systems can be easily realized in CNC lathe with requiring little additional hardware.
In this paper, a new speed sensorless control based on an instantaneous reactive power and a fuzzy PI compensator are proposed for the interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) drives. The conventional fixed gain PI and PID controllers are very sensitive to step change of command speed, parameter variations and load disturbance. Also, to the estimated speeds are compensated by using an instantaneous reactive power in synchronously rotating reference frame. In a fuzzy compensator, the system control parameters are adjusted by a fuzzy rule based system, which is a logical model of the human behavior for process control. The effectiveness of algorithm is confirmed by the experiments.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.21
no.2
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pp.168-174
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2016
In this paper, current control using PI controller in the synchronous reference frame is analyzed through the relationship among bandwidth, resonance frequency, and sampling frequency in the grid-connected inverter with LCL filter. Stability is investigated by using bode plot in frequency domain and root locus in discrete domain. The feedback variable is the grid current, which is regulated by the PI controller in the synchronous reference frame. System delay is modeled as 1.5Ts, which contains computational and PWM modulator delay. Two resonance frequencies are given at 815 Hz and 3.16 kHz from LCL filter parameters. Sufficient phase and gain margins can be obtained to guarantee stable current control, in case that resonance frequency is above one-sixth of the sampling frequency. Unstable current control is performed when resonance frequency is below one-sixth of the sampling frequency. Analysis results of stability from frequency response and discrete response is the same regardless of resonance frequency. Finally, stability of current control based on theoretical analysis is clearly verified through simulation and experiment in grid-connected inverters with LCL filter.
Recently, technical trend for machine tools is focused on enhancement of speed and accuracy. High speedy processing causes thermal and structural deformation of objects from the machine tools. Water cooler has to be applied to machine tools to reduce the thermal negative influence with accurate temperature controlling system. Existing On-Off control type can't control temperature accurately because compressor is operated and stopped repeatedly and causes increment of power consumption and decrement of the expected life of compressor. The goal of this study is to minimize temperature error in steady state. In addition, control period of an electronic expansion valve were considered to increment of lifetime of the machine tools and quality of product with a water cooler. PI controller is designed using type of hot-gas bypass for precise control of temperature. Gain of PI is decided easily by method of critical oscillation response, excellent performance of control is shown with 4.24% overshoot and ${\pm}0.2^{\circ}C$error of steady state. Also, error range of temperature is controlled within $0.2^{\circ}C$although disturbance occurs.
It is required to analyze the controlled response of air temperature in greenhouse according to control techniques for precise control. In this study, a mathematical model was established for air heating of greenhouse with hot-water heating system The parameters of the model were decided by regression analysis using reference data measured at the greenhouse being heated In the simulation for the digital control of air temperature in the greenhouse, the mathematical model to evaluate the control performances was used. Tested control methods were ON-OFF contpol, p control, rl control and PID control. The mathematical model represented by inside air temperature ( T$_{i}$), hot-water temperature (T$_{w}$) in heating pipe and outside air temperature (T$_{o}$) was expressed as a following discrete time equation ; T$_{i}$($textsc{k}$+1)= 0.851.T$_{i}$($textsc{k}$)+0.055.T$_{w}$($textsc{k}$)+0.094.T$_{o}$($textsc{k}$) Control simulations for various control methods showed the settling time, the overshoot and the steady state nor as follows; infinite time, 3.5$0^{\circ}C$, 3.5$0^{\circ}C$ for ON-OFF control : 30min 2.37$^{\circ}C$, 0.51$^{\circ}C$ for P control; 21min, 0.0$0^{\circ}C$, 0.23$^{\circ}C$ for PI control; 18min 0.0$0^{\circ}C$, 0.23$^{\circ}C$ for PID control, respectively. PI and PID controls appeared to be optimal control methods. There was no effect of differential gain on the heating process but much effect of integral gain on it.on it.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.5
no.4
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pp.352-357
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2000
The vector control scheme is usually applied to the high performance induction motor drives. The PI controller is adopted traditionally to control the motor speed and currents in the vector control scheme. In this case, the dynamic performance of the induction motor is dependent on the PI gains and the gain optimization is necessary in order to get a good dynamic performance. But, it is very hard to optimize the PI gains uniquely within the speed control range because the equivalent model of the motor control system should be known exactly. In this paper, we propose the hybrid control scheme to remove the defects of PI controller. The hybrid control scheme includes the simplified fuzzy controller which operates in the transient state and the PI controller which operates in the steady state. The proposed scheme is applied to the vector control for induction motor, and the digital simulation and the experimental results are given to verify the proposed scheme.
Arago's disk system consists of a speed controller of the DC motor (inner loop controller) and a position controller of the magnetic bar angle (main controller), which are implemented by the design of the PI and PID controller, respectively. First, we analyzed the nonlinear characteristics of the Arago disk system and found the operating point range of three locations as a result. In this paper, a gain scheduler method was applied to guarantee a constant control performance in the range of $0{\sim}130^{\circ}C$, and a structure to change the controller according to the control reference value based on the previously obtained operating points was experimentally implemented. The Distributed Control Systems (DCS) configuration using the Controller Area Network (CAN) was used to verify the proposed method by improving the operational efficiency of the entire experimental system. So, simplicity of the circuit and easy diagnosis were achieved through a single CAN bus communication.
In this paper, the control scheme is proposed that PI controller parameter used for TAH speed control is adapted by fuzzy logic method using only the motor current waveform. By scheduling PI parameters, minimization of the vibration and the energy consumption and overcoming AoP loads becomes possible. In in vitro tests experimental results show our approach is a good scheme that is adapted to changing afterloads well.
Kim, Do-Yeon;Ko, Jae-Sub;Choi, Jung-Sik;Jung, Chul-Ho;Jung, Byung-Jin;Chung, Dong-Hwa
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2009.05a
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pp.420-423
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2009
The conventional fixed gain PI controller is very sensitive to step change of command speed, parameter variation and load disturbances. The precise speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive becomes a complex issue due to nonlinear coupling among its winding currents and the rotor speed as well as the nonlinear electromagnetic developed torque. Therefore, there exists a need to tune the PI controller parameters on-line to ensure optimum drive performance over a wide range of operating conditions. This paper is proposed hybrid intelligent-PI(HIPI) controller of IPMSM drive using adaptive learning mechanism(ALM) and fuzzy neural network(FNN). The proposed controller is developed to ensure accurate speed control of IPMSM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The PI controller parameters are optimized by ALM-FNN at all possible operating condition in a closed loop vector control scheme. The validity of the proposed controller is verified by results at different dynamic operating conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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