Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.3
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pp.322-327
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2003
The water level of a steam generator of pressurized light water nuclear Power generator is known as a subject whose control is difficult because of a shrinking and swelling effect that is been mutually contradictory in a variation of feed water. In this paper, a neural network model selects first coordinative controller by a inappropriate gain of two PI controllers and the selected controller's gain is tuned by a fuzzy self-tuner. Model inputs consist of the water level, the feed water, and the stream flow. One controller of both coupling controllers whose gain is handled firstly is decided based upon above data. The proposed method can analyze patterns of signals using the characteristic of neural networks and select one controller that needs to be tuned through the observed result in this paper. If one controller between both the water level controller and the feed water controller is selected by the neural network model then a gain of the PI controller is suitably tuned by the fuzzy self-tuner. Rules of the fuzzy self-tuner drew from the pattern of input and output data. In the summary, the goal of this Paper is to select the suitable controller and tune the control gain of the selected controller suitably through such two processes.
Park Jungmoon;Lee Sangheon;Shin Seoyong;Song Seongho
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.4A
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pp.233-240
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2005
In this paper, we have shown the gain recovery time of erbium-doped fiber amplifier(EDFA) in WDM add/drop networks can be reduced to less than $3\mu$sec by employing disturbance observer technique with PID controller which is based on 3-level EBFA model. The $3\mu$sec transient time is the fastest one ever reported and it is about $1\%$ of $250\mu$sec previously obtained from disturbance observer technique with PI controller which was based on 2-level EDFA model and it is also less than $200\mu$sec of commercially available EDFAs for WDM networks. We were able to obtain this result by analyzing various system characteristics as we change the parameters of disturbance observer and PID controller. If this result is applied to a commercial product, the product will do an important role in the future dynamic WDM networks.
In this thesis, it is a purpose to carry out speed control of DC servo motor without using encoder and the resolver which are speed sensor of DC servo motor and it should use estimate algorithm or observer and must assume a speed in order to control speed sensorless. Therefore, high gain observer was designed to estimate rotor speed of DC servo motor and it carries out speed control from the feedback of the speed that assumed done in the thesis. Also, implementation used easy PI controller in speed-controller of DC motor though it was simple. It is compared estimate performance of Luenberger and high gain observer in a way of computer simulation in order to verify performance of the high gain observer which proposed in this thesis, and proved excellency of the high gain observer. And the thesis proved that smooth speed sensorless control of DC servo motor was implemented in invariable driving.
This paper proposes improvement on sensorless vector control performance of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) with sliding mode observer. An adaptive observer gain and second order cascade low-pass filter (LPF) were used to improve the estimation accuracy of the rotor position and speed. The adaptive observer gain was applied to suppress the chattering intensity and obtained by using the Lyapunov's stability criterion. The second order cascade LPF was designed for the system to escalate the filtering performance of the back-emf estimation. Furthermore, genetic algorithm was used to optimize the system PI controller's performance. Simulation results showed the effectiveness of the suggested improvement strategy. Moreover, the strategy was useful for the sensorless vector control of PMSM to operate on the low-speed area.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.5
no.3
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pp.64-72
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1995
This paper proposes how to tune the gains of PI controllers in case of gain change in a process control
system. Controllers of PI type have been used in industry and the gains of the controllers have been tuned
by expert engineers. It, therefore, takes much time and efforts to tune the controllers. It is more difficult
to find gains of multi-loop processes. The tuning method of a fuzzy tuner in this paper is developed based
on the assumptions that the PI controllers are of analog type and are tuned off-line, and that the characteristic
values must be supplied for the tuner. A Tuner using Fuzzy Logic(FLT1 is capable of showing
presentlpast states of a process control system and finding gains of PI controllers. The verfication of the
FLT is shown by various experiments.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.9
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pp.139-145
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1997
This study is concerned with the optimizing method of control parameters for a hydraulic speed control system by using genetic algorithms which are general purpose search algorithms based on natural evolution and genetics. It is shown that the genetic altorithms satisfactorily oiptimized control gains of the PI speed control system of an electrohydraulic servomotor and that optimization of control para- meters can be achived without much experience and knowledge for tuning. It is also shown that optimal gains may be determined from fitness distribution curves plotted in given gain spaces.
Kim, Do-Yeon;Ko, Jae-Sub;Choi, Jung-Sik;Jung, Chul-Ho;Jung, Byung-Jin;Chung, Dong-Hwa
Proceedings of the KIEE Conference
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2009.04b
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pp.225-227
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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 artificial intelligent-PI(AIPI) 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.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.11B
no.2
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pp.28-33
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2001
The subject of this study is to improve the position performance of the linear motion for hybrid type Linear Pulse Motor (HLPM). Generally, there are two applicable methods to ensure precise position control ; a good processing method. This paper is suggested an electrical 125 microstep driving method so as to achieves the excellent control performance, besides the small mechanical manufacture of teeth pitch. The compensation method of digital PI control is apply to step response of stable position control, step error, vibration suppression and the approach to high stability, and the Ziegler-Nichols tuning method is applied to the proper design of control parameter. The proposed control method has been verified by simulation results of the suitable gain and phase margin of bode plot, and from experiment result of step response.
The performance characteristics of a dynamic control system are evaluated according to the transient and steady-state responses. The transient performance is the controllability of the output for the tracking of the reference or the ability to reduce or reject the effects of unwanted disturbances; alternatively, the steady-state performance is represented by the magnitude of the control error at the steady state. As the effects of the two performances on each other are reciprocal, a controller design that shows a zero steady-state error for the ramp input is uncommon because of the challenge regarding the achievement of an acceptable transient response. This paper proposes a PI+double-integral controller for the elimination of the steady-state error for the ramp input while a sound transient performance is maintained. The control-gain design procedure is described by the second-order response for the step input and the response of the error dynamics for the ramp input. The PI+double-integral controller is designed for the first-order transfer function that is derived from a system identification with the open-loop experiment data of the dc-motor. The simple structure of the proposed controller enables the adoption of a low-end microcontroller for the implementation of a real-time control. The experiment results show that the control performance is as effective as that of the simulation analysis for the operating point of linear system; furthermore, the PI+double-integral controller can be conveniently applied to the control system, which is desirable for the improvement of the steady-state error.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.6
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pp.744-752
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1999
In this paper, we studied the response characteristics of $\alpha$, $\beta$ separated type, combined type, PI typed, and feedforward type in 2DOF-PID controller through the simulation and the experiments designed with the multivariable flow control system. The parameters $\alpha$ and $\beta$ give an affect to characteristics of controller in separated type but $\gamma$ does not give an affect to the characteristics of 2-DOF PID. The more $\beta$ increases, the more overshoot decreases and especially, in case of PI type represent clearly. The $\alpha$, $\beta$ separated type has a very small overshoot and its magnitudes in 2-DOF PID onctroller increases in order of $\alpha$, $\beta$ combined type, PI type, feedforward type, conventional type. The response characteristics of simulation are similar to that of experiments but the experimental characteristics in the multivariable flow control system has the delayed response. The time delay of response in experiments depends on 2-DOF parameter $\alpha$, $\beta$, $\gamma$ and the overshoot increase as the $\alpha$, $\beta$, $\gamma$ increase. So, we can have a satisfactory response by tuning D gain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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