This paper presents the hardware implementation of nonlinear PID controllers for the ROBOKER humanoid robot arms. To design the nonlinear PID controller on an FPGA chip, nonlinear functions as well as the conventional PID control algorithm have to be implemented by the hardware description language. Therefore, nonlinear functions such as trigonometric or exponential functions are designed on an FPGA chip. Simulation studies of the position control of humanoid arms are conducted and results are compared. Superior performances by the nonlinear PID controllers are confirmed when disturbances are present. Experiments of humanoid robot arm control tasks are conducted to confirm the performance of our hardware design and the simulation results.
Among various modern control theories, PID control has been well used for several decades. PID algorithms needs son tuning methods are used for selecting PID parameters. But in some cases various kinds of performance indices are used instead of well-known tuning rules, and so variable type of performance index must be tested so that controllers, output characteristics and disturbance rejection property meets some specifications. In this paper, linear conbinational type of performance using error signal, time, control input and robustness is used to the PID control of air conditioning system. By the 2 DOF PID parmeters minimizing perfromacne index, controllers, output characteristics and robustness properties are analyzed. Simulations are done with MATLAB m file and mdl files.
This paper is concerned with the problem of setting controller's parameters when applying the intelligent PID (i-PID), which has recently been proposed and had many successful results, to the two-degree-of-freedom (2DoF) PID controller structure. Generally, the parameter settings of conventional PID controllers are known to be quite difficult and be dependent on the characteristics of the plants. In addition, it is less known how the two 2DoF parameters are set up for the improvement of transient characteristics. Here, we are going to present one of the criteria for parameter setting in the case of using a 2DoF i-PID, by evaluating the error signals to the set-point and disturbance. That is, we first, obtain parameters of i-PID by optimizing the disturbance responses, and then determine two parameters of 2DoF component through optimizing set-point response. The standard values of all parameters are calculated for the 7 types of test batches and rounded up as a table.
In this study, we conduct linear and nonlinear modeling of the DC motor driving system of a wheeled mobile robot, which is a nonlinear system involving dead zone, friction, and saturation. The DC motor driving system consists of a DC motor, a wheel, and gears. A linear DC motor driving system is modeled using a steady-state response and parameter measurements. A nonlinear DC motor driving model is identified with the use of the Hammerstein-Wiener method. By using these models, PID controllers for the DC motor system are then established. Each PID controller is applied as a low-level controller in order to achieve posture stabilization control for the real mobile robot. We also compare the performance of the proposed PID controllers in posture stabilization experiments by using several different final robot postures.
Le, Dinh Vuong;Park, Sang-Min;Yu, In-Keun;Park, Minwon
한국산업정보학회논문지
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제21권4호
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pp.21-30
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2016
In a single-phase power factor correction (PFC), the standard cascaded control algorithm using a proportional-integral-derivative (PID) controller has two main drawbacks: an inability to track sinusoidal current reference and low harmonic compensation capability. These drawbacks cause poor power factor and high harmonics in grid current. To improve these drawbacks, this paper uses a proportional-integral-derivative-resonant (PIDR) controller which combines a type-III PID with proportional-resonant (PR) controllers in the PFC. Based on a small signal model of the PFC, the type-III PID controller was implemented taking into account the bandwidth and phase margin of the PFC system. To adopt the PR controllers, the spectrum of inductor current of the PFC was analyzed in frequency domain. The hybrid PIDR controller were simulated using PSCAD/EMTDC and implemented on a 3 kW PFC prototype hardware. The performance results of the hybrid PIDR controller were compared with those of an individual type-III PID controller. Both controllers were implemented successfully in the single-phase PFC. The total harmonic distortion of the proposed controller were much better than those of the individual type-III PID controller.
Conventional gain-tuning methods such as Ziegler-Nickels methods, have many disadvantages that optimal control ler gain should be tuned manually. In this paper, modified PID controllers which include self-tuning characteristics are proposed. Proposed controllers automatically tune the PID gains in on-1ine using neural networks. A new learning scheme was proposed for improving learning speed in neural networks and satisfying the real time condition. In this paper, using a nonlinear mapping capability of neural networks, we derive a tuning method of PID controller based on a Back propagation(BP)method of multilayered neural networks. Simulated and experimental results show that the proposed method can give the appropriate parameters of PID controller when it is implemented to DC Motor.
This paper presents a new parameter tuning method for PID controller. The Ziegler-Nichols Parameter tuning has been widely known as a fairly heuristic method to good determine setting of PID controllers, for a wide range of common industrial processes It has a excessive overshoot in the set point response, set point weighting can reduced the overshoot to specified values. It will also be shown that set point weighting is superior to the conventional solution of reducing large overshoot by other method. In this paper, we will modified the Ziegler-Nichols tuning formula by fuzzy set. These method will give appreciable improvement in the performance of PID controllers.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제26권6호
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pp.638-645
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2002
This paper presents a scheme for integrating PID control, gain scheduling and emerging techniques in the field of artificial intelligence, such as fuzzy logic and genetic algorithms for the speed control of a marine diesel engine. At first, local PID controllers are designed based on a local model obtained at each speed mode, whose parameters are optimally tuned using a real-coded genetic algorithm. Then, fuzzy "if-then" rules combine the local controllers as a consequence part to implement fuzzy gain scheduling. To demonstrate the performance of the proposed fuzzy PID controller on overall operating conditions, a set of simulation works on B'||'&'||'W's 4L80MC diesel engine are carried out.t.
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.
In this paper, we made a simple paper feeding system which is one of MTS (media transport system) and controllers. The plant has a flexible paper and two driving rollers and two driven rollers. The control system has two conventional PID controllers. Skew angle and feeding speed of MTS deteriorate the quality of feeding system. In order to control a feeding speed and skew of feeding paper, we control rotational velocity of two driving rollers. Therefore, this controller has two inputs and two outputs as MIMO (multi-input and multi-output) system. The control inputs were the feeding speed and the skew displacement of the paper. The control outputs were the rotational velocity to each driving roller. To find appropriate PID gains of two controllers, we proposed an optimization technique. We assume the system variables and performance of a whole system as follows. PID gains of two controllers for skew and feeding speed are system variables. System performance is both skew and feeding speed. We simulates to making mathematical correlation using global Kriging interpolation. To find appropriate value of system variables, optimization method is simulation in sequence as following method. First, the optimization solver simulates with DOE (design of experiment) tables to find correlation equation of both system variable and performances. Then, the solver guesses the appropriate values and simulates if the system variables are appropriate or not. If the result of validation doesn't satisfy the convergence and iteration tolerance, the solver makes a new Kriging models and iterates this sequence until satisfy the tolerances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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