인버터를 적용한 유압시스템은 펌프의 마찰과 실린더 패킹 및 탑승 카와 레일의 마찰특성으로 인하여 PID 제어기로는 제어가 되지 않는 데드존이 생기게 된다. 본 논문에서는, 우선 유압시스템으로 구동되는 엘리베이터의 극저속 속도영역(zero-crossing)에서 속도가 제어되지 않는 원인이 되는 실린더의 마찰특성을 고찰하고, 이러한 실린더의 마찰특성으로 인하여 기존의 PID 속도제어기로 제어시 발생되는 문제점을 해결하기 위한 줌잉 퍼지룰을 포함한 퍼지제어기를 설계한다. 설계된 퍼지제어기와 PID 제어기의 출력을 비선형과 선형구간으로 나누어 각 제어기가 각각 동작하는 하이브리드 퍼지제어기를 설계한다. 제안된 하이브리드 퍼지제어기는 정속주행구간에서는 PID 제어기를 적용하고 PID제어기로 제어되지 않는 극저속 속도구간에서는 퍼지제어기를 적용하여 유압식 엘리베이터가 실린더의 마찰특성으로 인하여 극저속 속도영역(zero-crossing)에서 속도가 제어되지 않는 문제를 해결하고, 극저속 영역에서 뿐 아니라 정상상태를 포함한 전 운전영역에서의 제어성능이 우수함을 시뮬레이션과 실험을 통하여 보인다.
BLSRM is a nonlinear, strong coupling and multi-variable system. The conventional control method is vulnerable to uncertain factors such as the load disturbance and satellite parameters change. It is difficult to obtain satisfactory control effect. Basing on a 8/10 BLSRM, whose suspending force control is separated with the torque control, this paper presents adaptive fuzzy PID controller for levitation control, which apply the fuzzy logic control to the conventional PID controller for parameters self-tuning. Both fuzzy and parameters of PID controller are self-tuning on-line, which improve the performance of controller. Finally, simulation and experimental results show the performance of the proposed method.
In this paper, we propose a CFWC (CCD and fuzzy PID based width control) scheme to obtain the desired delivery width margin of a vertical rolling mill in hot strip process. A WMS(width measurement system) is composed of two line scan cameras, an edge detection algorithm, a glitch filter, and so on. A dynamic model of the mill is derived from a gauge meter equation in order to design the fuzzy PID controller. The controller is a self-learning structure to select the PID gains from the error and error rate of the width margin. The effectiveness of the proposed CFWC is verified from simulation results under a width disturbance of the entry in the mill. Using a field test, we show that the performance of the width control is improved by the proposed control scheme.
The water level control of a steam generator in the unclear power plant is an important process. Most of the water level controllers of the actual plant are PID controllers. But they have limitations in appling for tracking the set point and getting rid of disturbances, so there are some defects to apply in the actual ground even though many research works represented the resolutions to solve it. In this paper, it is suggested that the established simple PID controller in low power has the ability to remove disturbances and trace the set-point, and then possesses the real-time self-tuning function according to the variety of moving peculiarity of a plant. This function realized by making use of fuzzy logic. PID parameters are formulated by a variable ${\alpha}$ and made it fluctuate by a fuzzy inference according to level error and level error change. This mechanism makes application of actual plant effective as well as taking advantage of improving the efficiency of water level controller by way of adding the function of self-tuning instead of replacing PID controller. The computer simulation of this scheme shows the improved performance compare to conventional PID controller.
This paper presents a neural network based self-tuning fuzzy PID control scheme with variable learning rate for sensorless vector controlled induction motor drives. MRAS(Model Reference Adaptive System) is used for rotor speed estimation. When induction motor is continuously used long time. its electrical and mechanical parameters will change, which degrade the performance of PID controller considerably. This paper re-analyzes the fuzzy controller as conventional PID controller structure, introduces a single neuron with a back-propagation learning algorithm to tune the control parameters, and proposes a variable learning rate to improve the control performance. The proposed scheme is simple in structure and computational burden is small. The simulation using Matlab/Simulink and the experiment using DS1102 board show the robustness of the proposed controller to parameter variations.
In this paper, a hybrid fuzzy controller using genetic algorithm based on parameter estimation mode to obtain optimal control parameter is presented. First, The control input for the system in the HFC is a convex combination of the FLC's output in transient state and PID's output in steady state by a fuzzy variable, namely, membership function of weighting coefficient. Second, genetic algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller utilizing the conventional methods for finding PID parameters and estimation mode of scaling factor. The algorithms estimates automatically the optimal values of scaling factors, PID parameters and membership function parameters of fuzzy control rules according to the rate of change and limitation condition of control input. Computer simulations are conducted to evaluate the performance of proposed hybrid fuzzy controller. ITAE, overshoot and rising time are used as a performance index of controller.
본 논문에서는 퍼지모델을 이용하여 비선형 시스템을 위한 적응 PID 제어기 설계 방법을 제안한다. TSK 퍼지모델을 이용하여 제어 입력의 오차를 예측하고 그 오차로부터 PID제어기의 파라미터를 적응시킨다. TSK 퍼지모델 또한 플랜트의 실제 출력과 모델 출력을 비교하여 모델 파라미터의 적응이 가능하도록 하였다. 제안된 방법으로 비선형의 플랜트에 대한 모호성, 파라미터의 변화 등에 적응할 수 있는 PID 제어기의 설계가 가능하였다. 그리고 몇 개의 비선형 시스템에 대한 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 유용성도 확인되었다.
본 논문에서는 열전소자를 이용한 온도 환경 시험기에 적용할 수 있는 퍼지제어기를 개발하였다. 온도환경 시험기에 퍼지제어기를 구현하기 위해 마이컴기반의 온도제어시스템을 제작하였다. 안정적인 온도 유지 및 온도 변화 속도를 향상시키기 위하여 퍼지제어기를 내장한 온도환경 시험기를 개발하였다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위하여, 일반적으로 널리 사용되고 있는 비례-적분-미분 제어기와 비교하였다. 실험결과 제안한 퍼지제어기가 기존의 비례-적분-미분 제어기보다 상승시간, 오버슈트 면에서 좋은 제어성능을 보임을 알 수 있었다.
In this study two issues are considered, one is to develop a pneumatic servomechanism using a direct-connected circuit between inlet and outlet, the other is to design two kinds of advanced controllers such as fuzzy and PID controllers for a fingering system. Besides, the application of the advanced controllers to the newly proposed servomechanism is presented. The procedure of this study is composed of following 6 steps : [Step 1] Structuring of a control system; [Step 2] Development of a pneumatic circuit for the servomechanism ; [Step 3] Characteristic analysis of the valve and cylinder systems ; [Step 4] Determination of optimal parameters of the PID controller ; [Step 5] Design of a fuzzy controller and parameter tuning; and, [Step 6] Experimental analysis of fuzzy and PID controllers. Experimental results show that the newly proposed pneumatic servomechanism has good performance and, not only the performance of the fuzzy controller is better than that of the PID controller but also the fuzzy controller fits well to the control of the pneumatic servomechanism.
In order to control systems which contain nonlinearities of uncertainties, control strategies must deal with the effects of them. Since most of control methods based on system mathematical models have been mainly developed focused on stability robustness against nonlinearities or uncertainties under the assumption that controlled systems are linear time invariant, they have certain amount of limitations to smartly improve the transient responses of systems disturbed by nonlinearities or uncertainties. In this paper, a nonlinear fuzzy PID control method is suggested which can stably improve the transient responses of systems disturbed by nonlinearities, as well as systems whose mathematical characteristics are not perfectly known. Although the derivation process is based on the design process similar to general fuzzy logic controller, resultant control law has analytical forms with time varying PID gains rather than linguistic forms, so that implementation using common-used versatile microprocessors cna be achieved easily and effectively in real-time control aspect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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