The BLDC motor is used widely in industry due to its controllability and freedom from maintenance because there is no mechanical brush in the BLDC motor. Furthermore, it is suitable for high-speed applications, such as compressors and air blowers. For instance, for a compressor with a small impeller due to miniaturizing, the BLDC motor has to rotate at a very high speed to maintain the compression ratio of the compressor. Typically, to reach an ultra-high speed, airfoil bearings must be used in place of ball bearings because of their friction. Unfortunately, the characteristics of airfoil bearings change drastically depending on the revolution speed. In this paper, a BLDC motor with airfoil bearings is controlled with a PID controller. To analyze and determine the PID coefficients, the relay-feedback method is used. Additionally, for adaptive control, a fuzzy logic controller is used. Furthermore, the auto-tuning and self-tuning techniques are combined to control the BLDC motor. The proposed method is able to control the airfoil-bearing BLDC motor efficiently.
본 논문에서는 시스템의 동특성이 변화 가능한 구간에서 임의의 생플올 추출하여 신경회로망을 학습시킴으로써 시스템 동특성에 따라 Pill 제어기가 자동동조하는 방법을 제시하였다. 신경회로망을 학습시키기 위해 역전파 학습 알고리즘올 사용하였고, 교사치로는 규칙기반에 의해서 얻어진 매개변수를 이용하였다. 부하 변화시 시스템의 동특성에 맞는 Pill 제어기가 자동동조됨을 시뮬레이션에 의해 확인하였다.
In this paper, we propose a new approach for robust auto-tuning of PID gains using Evolution Strategy. Evolution Strategy is searching algorithm which imitate the principles of natural evolution as a method to solve parameter optimization problem and easy to use without any other special mathematical theory. Through the simulation of the speed control of a series-connected de motor, our proposed method shows more improved performance by finding optimal parameters of PID controller than a classical Ziegler-Nichols method.
This paper suggests an auto-tuning I'll) control algorithm that uses the advantage of PID controller and improves the system performance. The PID gains being designed by th- conventional method are tuned through the plant parameter estimation. The Extended Kalman Filter is used for the estimation. It works as an observer and noise filter. Moreover, as the plant state and the uncertain parameter could be estimated simultaneously, the proposed algorithm is very useful in the tracking control of a system with uncertain parameter. The auto-tuning I'll) controller could maintain the system performance in the case that the plant parameters are uncertain or varying. The proposed control algorithm requires a correct estimation of the plant parameter. The controller stability and the performance is considered through the stability criteria and a servo motor model. The Kalman filter estimates the most sensitive plant parameter, which is determined by the sensitivity analysis.
In this paper, we present a simple auto-tuning PID controller using genetic algorithms. The basic idea of the scheme is to parameterize a Ziegler-Nichols-like tuning formula by a single parameter ${\alpha}$, then to use GA to select optimal tuning parameter. Also, simple rule mechanisms make the controller adapt against large variations in parametric and dynamics uncertainties in the plant. These scheme lead to improved performance of the transient and steady state behavior of the closed loop system, including processes with long delay-time and nonminimum phase systems.
Tipsuwanporn, V.;Jitnaknan, P.;Gulpanich, S.;Numsomran, A.;Runghimmawan, T.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1012-1015
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2003
Recently technologies have created new principle and theory but the PID control system remains its popularity as the PID controller contains simple structure, including maintenance and parameter adjustment being so simple. The adjust parameter of PID to achieve best response of process which be using time and may be error if user are not expert. Nowadays this problem was solved by develop PID controller which can analysis and auto tune parameter are appropriate with process which used principle of Ziegler ? Nichols but it are expensive and designed for each task. Thus, this paper proposes auto tune PID based on FPGA by use principle of Dahlin which maximum overshoot not over 5 percentages and do not fine tuning again. It have performance in control process are neighboring controller in industrial and simple to use. Especially, It can use various process and low price. The auto tune digital PID processor embedded on chip FPGA XC2S50-5tq-144. The digital PID processor was designed by fundamental PID equation which architectures including multiplier, adder, subtracter and some other logic gate. It was verified by control model of temperature control system.
This paper presents a PID automatic gain-tuning algorithm for the electronic throttle valve which is driven by wire. Since the system characteristics of position control for electronic throttle valve are so complicated that both the real time robustness and the manufacturing cost must be considered for mass production. To resolve this paradox, a kind of algorithm called RLS (Recursive Least Square) is adopted for the control of the ETB (Electronic Throttle Body). Using this algorithm, the PID gains can be adjusted automatically with the estimated system parameters. Furthermore, a pre-filter is supplemented for the sake of the robustness against the friction and loads. From the industrial requests for the system, the design specifications are decided as follows: the settling time should be less than 1sec and the overshoot should be kept below 3%. The results of the experiments based on this approach show that the high robustness can be achieved while the system stability is satisfied steadily. A parameter estimation scheme and a gain-tuning algorithm have been properly combined and utilized in this research and the effectiveness is verified through the real experiments.
퍼지논리제어기는 산업응용에 광범위하게 연구되고 있으며, 계속적으로 사용되고 있다. 그러나 퍼지집합의 조정을 통해 최적규칙을 구축하기 위하여, 시행착오에 의한 매우 능숙한 기술이 요구된다. 이 논문에서는 첫째로, 퍼지논리제어기와 기존의 PID 제어기로 구성된 하이브리드 퍼지제어기를 제안한다. 즉, 시스템의 제어 입력은 퍼지변수로서, 과도상태에서의 FLC출력과 정상상태에서의 PID 출력의 컨벡스(convex) 결합이다. 둘째로, 간략추론법과 개선된 컴플렉스방법을 이용한 강력한 자동동조알고리즘이 퍼지논리제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위하여 사용된다. 이방법은 오차변화율및 제어출력의 제한조건에 의하여, 언어제어규칙, 퍼지계수(scaling factor), PID계수, 하이브리드 퍼지논리제어기의 하중계수의 최적값을 자동적으로 추정한다. 시뮬레이션은 시간지연 플랜트및 하수처리시스템의 활성오니공정과 같은 비선형 플랜트에서 실행되고, 시스템의 성능은 평가지수 ITAE로 평가된다.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.168-172
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1994
This paper shows that the GPC with exponential weighting(GPCEW) can be applied to Electric furnace system which has large time delay. Stability of GPCEW can be guarantee from monotonically non-increasing property of Riccati difference equation. We show that the performance of GPCEW versus GPC and auto-tuning PID control is better than that of GPC or atito-tuning PID.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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