광디스크에 저장된 데이터를 읽기 위한 광디스크 드라이브는 광학헤드 구동기의 포커싱 서보계와 트랙킹 서보계로 구성된다. 기존에 사용하는 지상-진상-진상 보상기는 시스템의 배속이 증가하면서 광학헤드의 구동기 제어가 점점 어려워지는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 광학헤드 구동기 서보계 구현을 위하여 유전알고리즘 기반 퍼지 PID 제어 광학헤드 구동기 설계 기법을 제안한다. 제안된 광학헤드 구동기는 두개의 퍼지 PI, PD 제어 블록으로 구성되며 두 제어기의 퍼지 규칙은 유전알고리즘을 사용하여 최적화된다. 구동기의 포커싱, 트랙킹 서보계의 플랜트 모델은 유사하므로 트랙킹 서보계의 모의 실험만을 통하여 제안된 기법의 우수성을 보인다.
The PID (Proportional-Integral-Derivative) controller is widely used in the industries for more than fifty years with the well known Ziegler-Nichols tuning method and others varieties. However, most of the PID controller being used in the real practice still require trial and error adjustment for each process after the tuning method is done, which is consuming of time and needs the operator experiences to obtain the best results for the controller parameter. In order to reduce the inconvenience in the controller tuning, this paper presents a design of an automatic PID controller parameter analyzer being used as a support instrument in the industrial process control. This analyzer is designed based on the tuning formula of Dahlin to synthesize the PID controller parameter. Using this analyzer, the time to be spent in the trial and error procedures and its complexity can be neglected. Experimental results using PID controller parameter synthesized from this analyzer to the liquid level control plant model and the fluid flow control plant model show that the responses of the controlled systems can be efficiently controlled without any difficulty in mathemathical computation.
Proportional.Integral.Derivative control schemes continue to provide the simplest and effective solutions to most of the control engineering applications today. However PID controller is poorly tuned in practice with most of the tuning done manually which is difficult and time consuming. This research comes up with a soft computing approach involving Genetic Algorithm, Evolutionary Programming, and Particle Swarm Optimization and Ant colony optimization. The proposed algorithm is used to tune the PID parameters and its performance has been compared with the conventional methods like Ziegler Nichols and Lambda method. The results obtained reflect that use of heuristic algorithm based controller improves the performance of process in terms of time domain specifications, set point tracking, and regulatory changes and also provides an optimum stability. This research addresses comparison of tuning of the PID controller using soft computing techniques on Machine Direction of basics weight control in pulp and paper industry. Compared to other conventional PID tuning methods, the result shows that better performance can be achieved with the soft computing based tuning method. The ability of the designed controller, in terms of tracking set point, is also compared and simulation results are shown.
Proportional Integral Derivative (PID) controller tuning is an area of interest for researchers in many areas of science and engineering. This paper presents a new algorithm for PID controller tuning based on a combination of bacteria foraging and particle swarm optimization. BFO algorithm has recently emerged as a very powerful technique for real parameter optimization. To overcome delay in an optimization, combine the features of BFOA and PSO for tuning the PID controller. This new algorithm is proposed to combine both the algorithms to get better optimization values. The real time prototype model of paper machine is designed and controlled by using PIC microcontroller embedded with the programming in C language.
This study proposes an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS)-based rotor position controller for brushless direct current (BLDC) motors to improve the control performance of the drive under transient and steady-state conditions. The dynamic response of a BLDC motor to the proposed ANFIS controller is considered as standard reference input. The effectiveness of the proposed controller is compared with that of the proportional integral derivative (PID) controller and fuzzy PID controller. The proposed controller solves the problem of nonlinearities and uncertainties caused by the reference input changes of BLDC motors and guarantees a fast and accurate dynamic response with an outstanding steady-state performance. Furthermore, the ANFIS controller provides low torque ripples and high starting torque. The detailed study includes a MATLAB-based simulation and an experimental prototype to illustrate the feasibility of the proposed topology.
Metaheuristic optimization approach has become the new framework for control synthesis. The main purposes of the control design are command (input) tracking and load (disturbance) regulating. This article proposes an optimal proportional-integral-derivative (PID) controller design for the DC motor speed control system with tracking and regulating constrained optimization by using the cuckoo search (CS), one of the most efficient population-based metaheuristic optimization techniques. The sum-squared error between the referent input and the controlled output is set as the objective function to be minimized. The rise time, the maximum overshoot, settling time and steady-state error are set as inequality constraints for tracking purpose, while the regulating time and the maximum overshoot of load regulation are set as inequality constraints for regulating purpose. Results obtained by the CS will be compared with those obtained by the conventional design method named Ziegler-Nichols (Z-N) tuning rules. From simulation results, it was found that the Z-N provides an impractical PID controller with very high gains, whereas the CS gives an optimal PID controller for DC motor speed control system satisfying the preset tracking and regulating constraints. In addition, the simulation results are confirmed by the experimental ones from the DC motor speed control system developed by analog technology.
Water covers two-thirds of the earth and has a great influence on the future existence of all human being. Thailand has extensive coastline and near shore water that contain vast biological and mineralogical resources. The rivers and canals can be found around the country especially in the Bangkok, which once called the Venice of the East. Autonomous underwater robot (AUR) will be soon a tool to help us better understand water resources and other environmental issues. This paper presents the design and basic control of a six-degree of freedom AUR "Chalawan", which was constructed to be used as a testbed for shallow. It is a simple low cost open-frame design, which can be modified easily to supports various research areas in the underwater environment. It was tested with a conventional proportional-integral-derivative (PID) controller. After fine-tuning of the controller gains, the results showed the controller's good performances. In the future, the dynamic model of the robot will be analyzed and identified. The advanced control algorithm will be implemented based on the obtained model.
본 연구에서는 조수간만의 차가 큰 항만에 적합한 새로운 하역 시스템을 제안하였다. 새로운 하역 시스템은 기존의 갑문 이용 방식 대신에 일종의 유압 엘리베이터를 사용함으로써 조수간만의 차에 따라 변하는 선박의 높이로 실시간 제어하여 선적 흑은 하역을 하는 방식이다. 한번에 대량의 컨테이너를 처리하기 위해 컨테이너 팔레트 운송타를 도입함으로써 기존 시스템에 비해 시간당 처리능력을 높일 수 있고, 선적 및 하역의 전 과정을 자동화함으로써 작업 효율을 극대화할 수 있도록 하였다. 새로운 하역 시스템의 개념 입증을 위해 소형 하역 시스템 모델을 설계 제작하였다. 제작된 모델은 컨테이너 팔레트 운송차, 플랫폼과 리프트 칼럼의 복합 구조물, 그리고 전용 운반선으로 구성된다. ER(electro-rheological) 밸브-실린더에 의해 구동되는 플랫폼은 조수간만의 차와 과도에 의해 변하는 선박의 높이를 능동적으로 추적 제어하게 된다. 동적 모델성을 통해 플랫폼의 운동 지배 방정식을 도출하였고, 파도 가진으로 인한 선박의 거동 및 조수간만의 차를 모델링하였다. 선적 및 하역의 자동화와 플랫폼의 정확한 위치 제어를 위해 시퀀스 제어기와 PID(proportional-integral-derivative) 위치 제어기가 연계된 제어 시스템을 구성하였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통해 제안된 하역 시스템의 유용성을 입증하였다.
Penetration of renewable energy sources makes the modern interconnected power systems to have more intelligence and flexibility in the control. Hence, it is essential to maintain the system frequency and tie-line power exchange at nominal values using Load Frequency Control (LFC) for efficient, economic and reliable operation of power systems. In this paper, intelligent tuning of the Proportional Integral Derivative (PID) controller for LFC in an interconnected power system is considered as a main objective. The chosen problem is formulated as an optimization problem and the optimal gain parameters of PID controllers are computed with three innovative swarm intelligent algorithms named Particle Swarm Optimization (PSO), Bacterial Foraging Optimization Algorithm (BFOA) and hybrid Bacterial Foraging Particle Swarm Optimization (BFPSO) and a comparative study is made between them. A new objective function designed with necessary time domain specifications using weighted sum approach is also offered in this report and compared with conventional objective functions. All the simulation results clearly reveal that, the hybrid BFPSO tuned PID controller with proposed objective function has better control performances over other optimization methodologies.
Servo-motor driven uniaxial shake tables have been widely used for education and research purposes in earthquake engineering. These shake tables are mostly displacement-controlled by a digital proportional-integral-derivative (PID) controller; however, accurate reproduction of acceleration time histories is not guaranteed. In this study, a control strategy is proposed and verified for uniaxial shake tables driven by a servo-motor. This strategy incorporates a deep-learning algorithm named Long Short-Term Memory (LSTM) network into a displacement PID feedback controller. The LSTM controller is trained by using a large number of experimental data of a self-made servo-motor driven uniaxial shake table. After the training is completed, the LSTM controller is implemented for directly generating the command voltage for the servo motor to drive the shake table. Meanwhile, a displacement PID controller is tuned and implemented close to the LSTM controller to prevent the shake table from permanent drift. The control strategy is named the LSTM-PID control scheme. Experimental results demonstrate that the proposed LSTM-PID improves the acceleration tracking performance of the uniaxial shake table for both bare condition and loaded condition with a slender specimen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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