공정의 계단응답으로부터 일차시간지연모델을 구하고, 이로부터 PID(Proportional-Integral-Derivative) 제어기를 설계하는 방법은 공정제어 분야에서 널리 사용되는 오랜 것이다. 이를 위한 간단한 그래프에 근거한 방법에서 복잡한 수치적 최소자승법에 근거한 방법까지 다양한 방법들이 제안되어 있는데, 노이즈가 섞여 있는 계단응답에 대응하는 간단한 방법들은 의외로 잘 알려져 있지 못하다. 최근 계단응답 신호의 적분을 이용하는 방법들이 제안되어 있는데 이들을 비교 검토하여 실용적인 방법을 찾고자 한다. 계단응답의 적분 신호는 현 제어 계기에서 쉽게 얻어진다.
본 논문은 HVDC 시스템의 제어기나 제어형태에 따른 HVDC시스템의 안정도를 다루고 있다. HVDC시스템은 제어기 관점에서 PI 또는 PD 그리고 PID 제어기를 가지고 있으며, 각각의 경우는 시스템의 응답이나 안정도를 고려하여 설계되고 있다. 그리고 HVDC시스템은 다른 시스템과 다르게 전압제어기, 전류 제어기 그리고 Alpha 제어기와 같은 다-제어모드로 구성되어 있기 때문에 각각의 경우에 따른 안정도를 구해야한다. HVDC시스템의 안정도를 고려한 제어 게인 튜닝은 HVDC시스템의 제어기를 축약하여 AC계통을 고려한 형태로 구해야하며, PSS/E급에서 해석될 수 있게 하였다. 또한 본 논문에서 구한 제어 게인은 3상 순시해석이 가능한 PSCAD/EMTDC급에서도 안정도를 확인하였다.
Recently, an automatic crane control system is required with high speed and rapid transportation. Therefore, when container is transferred from the initial coordinate to the finial coordinate, the container paths should be built in terms of the least time and without sway. Therefore, we calculated the anti-collision path for avoiding collision in its movement to the finial coordinate in this paper. And we constructed the neural network predictive two degree of freedom PID (NNPPID) controller to control the precise navigation. The proposed Predictive control system is composed of the neural network predictor, two degree of freedom PID(TDOFPID) controller, neural network self-tuner which yields parameters of TDOFPID. We analyzed crane system through simulation, and proved excellency of control performance over the conventional controllers.
A numerical model and a controller of Active Front wheel Steer (AFS) system are designed in this study. The AFS model consists of four sub models, and the AFS controller uses sliding mode control and PID control methods. To test this model and controller an Integrated Dynamics Control with Steering (IDCS) system is also designed. The IDCS system integrates an AFS system and an ARS (Active Rear wheel Steering) system. The AFS controller and IDCS controller are compared under several driving and road conditions. An 8 degree of freedom vehicle model is also employed to test the controllers. The results show that the model of AFS system shows good kinematic steering assistance function. Steering ratio varies depends on vehicle velocity between 12 and 24. Kinematic stabilization function also shows good performance because yaw rate of AFS vehicle tracks the reference yaw rate. IDCS shows improved responses compared to AFS because body side slip angle is also reduced. This result also proves that AFS system shows satisfactory result when it is integrated with another chassis system. On a split-m road, two controllers forced the vehicle to proceed straight ahead.
In general mechanical servo systems, friction deteriorates the performance of controllers by its nonlinear characteristics. Especially, friction phenomenon causes steady-state tracking errors and limit cycles in position and velocity control systems, even though gains of controllers are tuned well in linear system model. Even if sensor is used higher accuracy level, it is difficult to improve tracking performance of the position to the same level with a general control method such as PID type. Therefore, many friction models were proposed and compensation methods have been researched actively. In this paper, we consider that the variation of mover's mass is various by loading and unloading. The normal force variation occurs by it and other parameters. Therefore, the proposed control system is composed of main position controller and a friction compensator. A parameter estimator for a nonlinear friction model is designed by adaptive control law and adaptive backstopping control method.
This paper proposes actuator fault detection and adaptive fault-tolerant control algorithms using performance index and human-like learning for longitudinal autonomous vehicles. Conventional longitudinal controller for autonomous driving consists of supervisory, upper level and lower level controllers. In this paper, feedback control law and PID control algorithm have been used for upper level and lower level controllers, respectively. For actuator fault-tolerant control, adaptive rule has been designed using the gradient descent method with estimated coefficients. In order to adjust the control parameter used for determination of adaptation gain, human-like learning algorithm has been designed based on perceptron learning method using control errors and control parameter. It is designed that the learning algorithm determines current control parameter by saving it in memory and updating based on the cost function-based gradient descent method. Based on the updated control parameter, the longitudinal acceleration has been computed adaptively using feedback law for actuator fault-tolerant control. The finite window-based performance index has been designed for detection and evaluation of actuator performance degradation using control error.
공압모터는 저렴한 가격, 가벼운 무게, 용이한 조립, 중량대비 힘, 위험한 지역에서도 안전한 내부 구조와 더블어 매우 가혹한 환경에서도 작동하기 때문에 여러 분야의 응용에 매우 매력적이다. 이러한 장점에도 불구하고, 공압모터는 빠르고 정확한 응답을 필요로 하는 용도에 있어서 그 사용을 제한하는 여러 가지 바람직하지 않은 특성을 나타낸다. 이러한 바람직하지 않은 특성은 공기의 높은 압축성과 공압모터 구동시스템에 존재하는 비선형성에 기인한다. 본 논문에서는 공압모터의 회전각 제어시 강성을 높이기 위해 3-루프 기반 슬라이딩 모드 제어기를 제안하였으며 계단 응답과 외란 부하에 대한 응답 특성을 기존 PID 제어기와 비교 하였다. 공압모터 위치제어에 적용하여 본 결과 공압모터의 위치제어 정밀도는 ${\pm}0.05mm$ 이내로 제어할 수 있으며 부하에 대한 강성은 기존 PID제어기 보다 3.5배 향상됨을 보였다.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제2D권2호
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pp.78-91
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2002
In the thermal power plant, there are six manipulated variables: main steam flow, feedwater flow, fuel flow, air flow, spray flow, and gas recirculation flow. There are five controlled variables: generator output, main steam pressure, main steam temperature, exhaust gas density, and reheater steam temperature. Therefore, the thermal power plant control system is a multinput and output system. In the control system, the main steam temperature is typically regulated by the fuel flow rate and the spray flow rate, and the reheater steam temperature is regulated by the gas recirculation flow rate. However, strict control of the steam temperature must be maintained to avoid thermal stress. Maintaining the steam temperature can be difficult due to heating value variation to the fuel source, time delay changes in the main steam temperature versus changes in fuel flow rate, difficulty of control of the main steam temperature control and the reheater steam temperature control system owing to the dynamic response characteristics of changes in steam temperature and the reheater steam temperature, and the fluctuation of inner fluid water and steam flow rates during the load-following operation. Up to the present time, the Proportional-Integral-Derivative Controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper focuses on the characteristic comparison of the PID controller and the modified 2-DOF PID Controller (Two-Degrees-Freedom Proportional-Integral-Derivative) on the DCS (Distributed Control System). The method is to design an optimal controller that can be operated on the thermal generating plant in Seoul, Korea. The modified 2-DOF PID controller is designed to enable parameters to fit into the thermal plant during disturbances. To attain an optimal control method, transfer function and operating data from start-up, running, and stop procedures of the thermal plant have been acquired. Through this research, the stable range of a 2-DOF parameter for only this system could be found for the start-up procedure and this parameter could be used for the tuning problem. Also, this paper addressed whether an intelligent tuning method based on immune network algorithms can be used effectively in tuning these controllers.
Obtaining the parameters for PID controllers based on limit cycle information for the process in a relay controlled feedback loop has become an accepted practical procedure. If the form of the plant transfer function is known, exact expressions for the limit cycle frequency and amplitude can be derived so that their measurements, assumed error free, can be used to calculate the true parameter value. In the literature, parameter estimation for an assumed form of the plant transfer function has generally been considered for disturbance free cases, except a recently published work of the author. In this paper additional simulation results are reported on exact parameter estimation from relay autotuning under static load disturbances.
This paper considers a sliding mode controller for a depth and course control of a class of submersible Vehicles. Since the vehicle used here shows complex dynamic characteristics sensitive to speed variation and buoyancy, robustness in control of vertical and horizontal plane motions of the vehicle is achieved by using the sliding mode controller of which a structure varies according to a pre-designed principle, so called the variable structure control. To compare this controller with another in robustness, PID controller for the same model of vehicle is designed. From various simulations for two controllers, it is shown that the sliding mode controller is the more robust anainst to modeling errors and disturbances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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