International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.123-133
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2023
Active queue management (AQM) is a leading congestion control system, which can keep smaller queuing delay, less packet loss with better network utilization and throughput by intentionally dropping the packets at the intermediate hubs in TCP/IP (transmission control protocol/Internet protocol) networks. To accelerate the responsiveness of AQM framework, proportional-integral-differential (PID) controllers are utilized. In spite of its simplicity, it can effectively take care of a range of complex problems; however it is a lot complicated to track down optimal PID parameters with conventional procedures. A few new strategies have been grown as of late to adjust the PID controller parameters. Therefore, in this paper, we have developed a Squirrel search based PID controller to dynamically find its controller gain parameters for AQM. The controller gain parameters are decided based on minimizing the integrated-absolute error (IAE) in order to ensure less packet loss, high link utilization and a stable queue length in favor of TCP networks.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제22권3호
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pp.320-327
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1998
The purpose of this study is to design the intelligent speed control system for marine diesel engine by combining the Model Matching Method and the Nominal Model Tracking Method. Recently for the speed control of a diesel engine some methods using the advanced control techniques such as LQ control Fuzzy control or H$\infty$ control etc. have been reported. However most of speed controllers of a marine diesel engine developed are still using the PID control algorithm But the performance of a marine diesel engine depends highly on the parameter setting of the PID controllers. The authors proposed already a new method to tune efficiently the PID parameters by the Model Mathcing Method typically taking a marine diesel engine as a non-oscillatory second-order system. It was confirmed that the previously proposed method is superior to Ziegler & Nichols's method through simulations under the assumption that the parameters of a diesel engine are exactly known. But actually it is very difficult to find out the exact model of the diesel engine. Therefore when the model and the actual diesel engine are unmatched as an alternative to enhance the speed control characteristics this paper proposes a Model Refernce Adaptive Speed Control system of a diesel engine in which PID control system for the model of a diesel engine is adopted as the nominal model and a Fuzzy controller is adopted as the adaptive controller, And in the nominal model parameters of a diesel engine are adjusted using the Model Matching Method. it is confirmed that the proposed method gives better performance than the case of using only Model Matching Method through the analysis of the characteristics of indicial responses.
In this paper, the stability of second order uncertain systems with regulation of PID type controllers is analyzed by using Lyapunov second method for the first time in the time domain. The property of the stability of PID regulation servo systems is revealed in sense of Lyapunov, i.e., bounded stability due to the disturbances and uncertainties. By means of the results of this stability analysis, the maximum norm bound of the error from the output without variation of the uncertainties and disturbances is determined as a function of the gains of the PID control, which make it enable to analyze the effect resulted from the variations of the disturbances and uncertainties using this norm bound for given PID gains. Using the relationship of the error from the output without variation of the uncertainties and disturbances and the PID gain with maximum bounds of the disturbances and uncertainties, the robust gain design rule is suggested so that the error from the output without the variation of the disturbances and uncertainties can be guaranteed by the prescribed specifications as the advantages of this study. The usefulness of the proposed algorithm is verified through an illustrative example.
무인항공기의 에일러론 및 플랩, 엘리베이터 등을 제어하기위한 작동기들은 구조적으로 Time variant한 비선형적인 특성을 가지고 있을 뿐 아니라, 비행 중에 풍향 및 풍량에 따라 모델링하기 힘든 외란이 발생할 경우가 많이 발생하기 때문에 우수한 제어성능을 보이는 제어기 설계에 많은 어려움이 있었다. 본 논문에서는 기존의 PID 제어기의 장점을 그대로 살리면서 실시간으로 변화하는 시스템에 adaptive하게 대응할 수 있고 Auto gain tuning을 이용하여 개발자의 시간과 노력을 현저히 줄일 수 있는 Fuzzy Auto gain tuning PID 제어 알고리즘을 비행체 Actuator 제어에 적용한 연구내용을 기술하였다.
This paper aims to design of the neutrosophic fuzzy-PID controller and it has been compared with the conventional fuzzy-PID controller for position tracking control in terms of robustness. In the neutrosophic fuzzy-PID controller, error (e) and change of error (ce) were assessed separately on two fuzzy inference systems (FISs). In this study, the designed method is different from the conventional fuzzy logic controller design, membership degrees of antecedent variables were determined by using the T(true), I(indeterminacy), and F(false) membership functions. These membership functions are grouped on the universe of discourse with the neutrosophic set approach. These methods were tested on three-dimensional (3-D) position-tracking control application of a spherical robot manipulator in the MATLAB Simulink. In all tests, reference trajectory was defined for movements of all axes of the robot manipulator. According to the results of the study, when the moment of inertia of the rotor is changed, less overshoot ratio and less oscillation are obtained in the neutrosophic fuzzy-PID controller. Thus, our suggested method is seen to be more robust than the fuzzy-PID controllers.
각종 산업기기에서 사용되는 PID 제어기는 단순한 구조와 모델링 오차에 대한 강인성으로 인하여 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 외란이 인가되거나 부하 특성이 비선형적으로 변화할 때에 적절한 이득과 성능을 얻기 어려워 고성능 제어 특성을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 구조가 간단하고, 시스템 파라메터의 변화에 강인한 적응 PID 제어기를 제안한다. 제안된 적응 PID제어기의 성능 평가를 위하여 비선형 DC 모터의 가변 속도제어에 적용하고, 결과를 모의실험을 통하여 보이고자한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권2호
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pp.315-326
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2017
Four quadrotor UAVs are maneuvered to guide four animals into their pen within the minimum time by creating noises of predators modeled with an exponential function. The quadrotor UAVs are controlled via PID controllers, follow time optimal trajectories, and avoid collisions through altitude separations. The stability of the proposed PID controller is analyzed and verified using MATLAB/Simulink based simulations. Proposed step by step strategies would be practical solutions of actual cattle roundup problems.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권3호
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pp.196-200
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2000
A neural controller for process control is proposed that combines a conventional multi-loop PID controller with a neural network. The concept of target signal based on feedback error is used fur on-line learning of the neural network. This controller is applied to distillation column control to illustrate its effectiveness. The result shows that the proposed neural controller can cope well with disturbance, strong interactions, time delays without any prior knowledge of the process.
In this paper, we propose an improved reduction model and a reduction model-based hybrid smith-predictor fuzzy controller. The transient and steady-state responsed of the reduction model was evaluated. In tuning the controller, the parameters of PID and the factors fuzzy controllers were obtained from the reduced model and by using genetic algorithms, respectively. Simulation examples demonstrated a better performance of the proposed controller than conventional ones.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권2호
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pp.136-139
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2000
A neural controller for process control is proposed that combines a conventional multi-loop PID controller with a neural network. The concept of target signal based on feedback error is used for on-line learning of the neural network. This controller is applied to distillation column control to illustrate its effectiveness. The result shows that the proposed neural controller can cope well with disturbance, strong interactions, time delays without any prior knowledge of the process.
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