Design of fuzzy logic controllers encounters difficulties in the selection of optimized membership function and fuzzy rule base, which is traditionally achieved by tedious trial-and-error process. In this paper We proposed a new method to generate fuzzy logic controllers throught genetic algorithm(GA). The controller design space is coded in base-7 strings chromosomes, where each bit gene matches the 7 discrete fuzzy value. The developed approach is subsequently applied to the design of proportional plus integral type fuzzy controller for a do-servo motor control system. It was presented in discrete fuzzy linguistic value, and used a membership function with Gaussian curve. The performance of this control system is demonstrated higher than that of a conventional PID controller and fuzzy logic controller(FLC).
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.7
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pp.22-28
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1998
This paper includes AC servo motor speed control usig the predictive control strategy. Generally, AC servo motor control should have the fast response characteristics. For the issue, sliding mode control and PID control have been applied. However, the former has the speed ripple response due to the chattering and the latter requires the many trial efforts. Originally, the predictive control which has been used in process control area does not need the priori knowledge for the application system and it is easy to compute the optimal gain with the prediction. In this paper, the TMS320C31 DSP pocessor is used for AC motor control with fst dynamics and the tuning guid-line for the parameters of the predictive control algorithm is given in order to reduce the computation load. Also, the actuator saturationis implemented uisngthe QP(Quadratic Programming) method and the transient response is improved by the identified intertia coefficient when AC motor is drived at forward/reverse rotation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.11a
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pp.282-286
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1999
This paper describes the implementation of a fuzzy temperature measuring & control system to control the water temperature in plant. This system consisted of mainly three parts; sensing part, control part that includes a control algorithms introduced the fuzzy theory, and actuating part. The control algorithms of control part are utilized a look-up table method and firmware technique using one-chip microprocessor(89C52). For evaluating the performance of a fuzzy control system, the experiment results of a fuzzy controller are compared with these of a conventional PID controller which provides an auto-tuning function. The experiment results show that the proposed controller has a good control performance and is robust to external disturbance.
One of the important problems in a control system design is the requirement that the system should have adequate relative stability. In this paper, We proposed a tuning algorithm PI controller for first order plus dead time system. It is determined the domain of the PI control parameters by Routh - Hurwitz criterion, and we tune parameters of the PI controller using genetic algorithm. A numerical example is also given to illustrate the method.
In this paper, each parameter was identified by the gradient descent method to overcome difficulty deciding fuzzy rules of FLC for the unknown process and the type of membership Junctions. Usually PID or optimal control theories have been mostly usee in control field so far. However, optimal control requires much time for calculation because of adaptation for disturbance and nonlinearity. And intricate technique such as MRAS which can be realized only by an expert are limited to be used in the systems requiring rapid and precise response because of comparatively longer calculating time and complicateness. Gradient descent method is a method to find Z minimizing a function about a certain vector Z. And required output of FLC is gained using gradient approaching method in order to adapt control rule parameters of FLC. Simulation proved validation of this algorithm.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.8
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pp.352-359
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2002
A neuro-fuzzy controller has some problems that he difficulty of tuning up the membership function and fuzzy rules, long time of inferencing and defuzzifying compare to PID. Also, the fuzzy controller's own defect as a PD controller has. In this study, it is proposed two methods to solve these problems. The first method is that inner fuzzy rules are tuned up automatically by the back propagation learning according to error patterns. And the second method is a new type defuzzification method that shorten the calculation time of an inferencing and a defuzzifying. In this study, it is designed the new type neuro-fuzzy controller that improves the fast response and the stability of a system by using the proposed methods. And, the designed controller is named EPLNFC(Error pattern Learning Neuro-Fuzzy Controller). To evaluate the fast response and the stability of EPLNFC designed in this study, EPLNFC is applied to a speed control of a DC motor and AC motor.
This paper presents details on a tube inspection robotic system and a positioning method of the robot for a steam generator (SG) in nuclear power plants (NPPs). The robotic system is separated into three parts for easy handling, which reduces the radiation exposure during installation. The system has a supporting leg to increase the rigidity of the robot base. Since there are several thousands of tubes to be inspected inside a SG, it is very important to position the tool of the robot at the right tubes even if the robot base is positioned inaccurately during the installation. In order to obtain absolute accuracy of a position, the robot kinematics was mathematically modeled with the modified DH(Denavit-Hartenberg) model and calibrated on site using tube holes as calibration points. To tune the PID gains of a commercial motor driver systematically, the time delay control (TDC) based gain tuning method was adopted. To verify the performance of the robotic system, experiments on a Framatomes 51B Model type SG mockup were undertaken.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.9
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pp.1065-1071
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2012
Wind energy is becoming one of the most preferable alternatives to conventional sources of electric power that rely on fossil fuels. For stable electric power generation, constant rotating speed control of a wind turbine is performed through pitch control and stall control of the turbine blades. Recently, variable pitch control has been implemented in modern wind turbines to harvest more energy at variable wind speeds that are even lower than the rated one. Although wind turbine pitch controllers are currently optimized using a step response via the Ziegler-Nichols auto-tuning process, this approach does not satisfy the requirements of variable pitch control. In this study, the variable pitch controller was optimized by a genetic algorithm using a neural network model that was constructed by the Latin Hypercube sampling method to improve the Ziegler-Nichols auto-tuning process. The optimized solution shows that the root mean square error, rise time, and settle time are respectively improved by more than 7.64%, 15.8%, and 15.3% compared with the corresponding initial solutions obtained by the Ziegler-Nichols auto-tuning process.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.7
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pp.987-993
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2014
Pitching machines have been around for many years for casual amusement purpose or professional athletes' training usage, and so forth. The current pitching machines are usually built on the firm ground and do not have any mobility function. In this paper, we develop a pitching machine that has both ball-shooting and mobility functions. Our developed pitching machine consists of two parts. The upper body part has a function of shooting a ball using two DC motors and the lower body part has a function of mobility like mobile robots by using two wheels governed by DC motors. All these functions are operated wirelessly by Android smartphones via bluetooth. The control of each DC motor is done by ${\epsilon}$-PID control method in which the gain tuning is simplied by using a single parameter ${\epsilon}$. Simulation and actual experiment show that our developed pitching machine has both nontrivial shooting and mobility features.
Durgasukumar, G.;Rama Subba Redddy, T.;Pakkiraiah, B.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.12
no.5
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pp.1821-1834
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2017
Medium voltage control applications due to obtain better output voltage and reduced electro-magnetic interference multi level inverter is used. In closed loop control with inverter, the PI controller does not operate satisfactorily when the operating point changes. This paper presents the performance of Co-Efficient diagram PI controller based indirect vector controlled induction motor drive fed from three-level inverter under different operating conditions (dynamic and steady state). The proposed Co-Efficient diagram PI controller based three level inverter significantly reduces the torque ripple compared to that of conventional PI controller. The performance of the indirect vector controlled induction motor drive has been simulated at different operating conditions. For three-level inverter control, a simplified space vector modulation technique is implemented, which reduces the coordinate transformations complications in the algorithms. The performance parameters, torque ripple contents and THD of induction motor drive with three-level inverter is compared under different operating conditions using CDM-PI and conventional PI controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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