Nonlinear dynamic system exist widely in many types of systems such as chemical processes, biomedical processes, and the main steam temperature control system of the thermal power plant. Up to the present time, PID Controllers have been used to operate these systems. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, because of the interaction between loops and gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper suggests control approaches by immune fuzzy for the nonlinear control system inverted pendulum, through computer simulation. This paper defines relationship state variables $x,{\dot{x}},{\theta},\dot{\theta}$ using immune fuzzy and applied its results to stability.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권2호
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pp.146-156
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2003
Nonlinear dynamic system exist widely in many types of systems such as chemical processes, biomedical processes, and the main steam temperature control system of the thermal power plant. Up to the present time, PID Controllers have been used to operate these systems. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, because of the interaction between loops and gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper suggests control approaches by immune fuzzy for the nonlinear control system inverted pendulum, through computer simulation. This paper defines relationship state variables $x,\dot{x},{\theta},\dot{\theta}$ using immune fuzzy and applied its results to stability.
In a clinical setting, developing a reliable method for the automated drug infusion system would improve a drug therapy under the unexpected and acute changes of hemodynamics. The conventional proportional-integral-derivative (PID) controller might not be able to achieve maximum performance because of the unexpected change of the intra- and inter-patient variability. The fuzzy PID control and the conventional PID control were tested under the unexpected response of mean arterial blood pressure (MAP) to a vasopressor agent during acute hypotension. Compared with the conventional PID control, the fuzzy PID control performed the robust MAP regulation regardless of the unexpected MAP response (average absolute value of the error between target value and actual MAP: 0.98 vs. 2.93 mmHg in twice response of the expected MAP and 2.59 vs. 9.75 mmHg in three-times response of the expected MAP). The result was due to the adaptive change of the proportional gain in PID parameters.
본 논문에서는 쿼드콥터형 드론 시스템을 구현하고, PID 제어기에서 안정화 시간을 최소화할 수 있는 이득 계수를 구하기 위한 경험적 방법을 제안하였다. 드론 자세 안정화 제어 시스템은 가속도 센서와 자이로 센서의 자세 정보를 마호니 필터를 통해 보정한 후 PID 제어기를 통해 4개의 모터를 구동한다. 제안된 방법은 기존의 지글러-니콜스 방법을 통해 1차적으로 이득 계수를 구한 후에 각각의 이득 계수를 경험적 방법으로 다시 최적화하는 단계를 거쳐서 결정한다. 최종적으로 구해진 이득 계수를 구현된 시스템에 적용하여 롤 방향으로 20도 회전하는 실험을 수행한 결과 기존의 지글러-니콜스 방법에 비해 최대 오버슈트는 44.3도에서 29.8도로 감소하면서도 안정화시간이 2.6초에서 1.7초로 개선됨을 확인할 수 있었다. 따라서 제안된 방식은 최적의 이득 계수를 구하기 위한 시행착오를 줄이면서도 드론과 같이 모터 잡음이 심한 환경에서도 잘 동작함을 실험을 통해 증명하였다.
This paper proposes a Mamdani fuzzy PID controller for controlling a process with small dead time. The controller composes of a parallel structure of fuzzy PI controller and fuzzy PD controller. Each controller has two inputs, error and change of error. Hence, the control signal of the proposed controller is the average value of the output of the fuzzy PI and PD controllers. The Mamdani fuzzy PID controller is easily to be adjusted to meet the desired control system performances both in transient state and steady state. The simulation results of the proposed Mamdani fuzzy PID controller by using the same parameters (proportional gain, integral time and derivative time) as the conventional PID controller are shown. The response of the Mamdani fuzzy PID control system is faster than the conventional PID control system. Both system responses have ...
Active magnetic bearing has been adopted to support the rotor by electomagnetic force without mechanical contact and lubrication process. A property of the control system for magnetic bearing is improved in accordance with making higher system gain. If the control system has integral part, an excessive overshoot response is shown by making higher integral gain. Therefore, this paper suggests a PID control system in order to eliminate the overshoot at the first stage and improve response characteristics to an impact disturbance at the status of levitation. The control gain was obtained by LQR design method which has the structure of I-PD control system in the state space. The PID control system containing prefilter has the same structure as the I-PD control system. Therefore, the PID control system adopted is able to be tuned by LQR design method. Finally, this paper shows the effect of the prefilter on the active magnetic bearing system through response experiments for levitation responses.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.70-78
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2004
This paper proposes non-linear control method using immune algorithm based fuzzy logic. Nonlinear dynamic system exist widely in many types of systems such as chemical processes, biomedical processes, and the main steam temperature control system of the thermal power plant. Up to the present time, PID Controllers have been used to operate these systems. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, because gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. An inverted pendulum control problem is selected to illustrate the efficiency of the proposed method and defines relationship state variables $\chi$, $\chi$, $\theta$, $\theta$ using immune fuzzy.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제5권1호
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pp.30-38
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2004
This paper deals with a problem of automatic landing guidance and control ofthe longitudinal airplane motion under the wind shear turbulence. Adaptive gainscheduled PID control law is proposed in this paper. Fuzzy logic is the main part ofthe adaptive PID controller as gain scheduler. To illustrate the successful applicationof the proposed control law to the automatic landing control problem, numericalsimulation is carried out based on the longitudinal nonlinear airplane model excited bythe wind shear turbulence. The simulation results show that the automatic landingmaneuver is successfully achieved with the satisfactory performance and the gainadaptation of the control law is made adequately within the limited gains.
An automatic train operation(ATO) system executes the operation of constant speed travelling and fixed point parking by using microprocessors instead of driver's manual operation. This paper describes the mathematical model for the train considering unknown disturbances which consist of start resistance, travelling resistance, slope resistance, curve resistance, and so on. The speed controller of ATO system is designed by considering the disturbances. The simulation is executed to verify the speed control and fixed point parking performance and to compare its performance with that of a PID-type ATO control system under disturbances. Simulation results show that the control performance of gain scheduled control scheme for ATO system is better than that of the conventional PID controller.
In controlling vector of induction motor, PID controller is required much time as the expert should control manually a gain of controller according to plant or a change of circumstances. Accordingly, this paper has gotten a gain of PID controller used neural network by self-funning method in order to settle above problem. The neural network can describe an input/output features in spite of non-linear system which is hard to get mathematical model by controlling the strength of connection by learning. It has a strong character against a distortion and noise of input information, and is suitable modeling of diver-variable system which is composed of several input/output. This paper has represented the self-tunning method for gain of PID controller used neural network when using PID controller to control speed of induction motor, and has checked strong characters against distortion and noise of input information through simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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