The ultrasonic piezo motor is a new type motor that has an excellent performance and many useful features that electromagnetic motors do not have. But, it suffers from severe system non-linearities and parameter variations especially during speed control. Therefore, it is difficult to accomplish satisfactory control performance by using the conventional PID controller. In this paper, to achieve the precise control, we analyzed response time & change with a driving time, and proposed PD controller combined with neural network. The backpropagation algorithm is used to train a given trajectory. The effectiveness of the used method is confirmed by experiments. The effectiveness of the used method is confirmed by experiments using the ultrasonic motor made in Korea.
We present a state-space approach to make non-square linear systems strictly passive by using an input-dimensional parallel feedforward compensator. A necessary and sufficient condition for the existence of the parallel feedforward compensator is given by the static output feedback formulation, which enables to utilize linear matrix inequality. By modifying the structure of the compensator the additional technical assumption in the previous result [1] is removed. The effectiveness of the proposed method is illustrated by some numerical examples which can be stabilized by the proportional-derivative (PD) and proportional-derivative-integral (PID) control laws. The proposed control scheme can successfully replace the measurements of derivative terms in the control laws.
Recently the control of induction motor for position control has been extensively studied. The representative method is PIDA controller proposed by Jung&Dorf. By designed PIDA controller' parameter had large value. Moreover, this method is very analyze, so that, not adapted controller parameter in disturbance. Besides using generalize fuzzy controller. Because input and output membership function is linguistic type, therefore system response is very slow. So, in this paper we used optimized fuzzy controller. Optimized fuzzy controller is output membership function is unity value. The controller performance was estimated applied to induction motor' position control.
In this paper, a novel neuro-fuzzy controller is presented. The generic fuzzy controller is compensated by a neural network controller so that an overall control structure forms a neuro-fuzzy controller. The proposed neuro-fuzzy controller solves the difficulty of selecting optimal fuzzy rules by providing the similar effect of modifying fuzzy rules simply by changing crisp input values. The performance of the proposed controller is tested by controlling humanoid robot arms. The humanoid robot arm is analyzed and implemented. Experimental studies have shown that the performance of the proposed controller is better than that of a PID controller and of a generic fuzzy PD controller.
The PID controller have the simple structure and show the comparatively good control performance. Crystal Grower(FF-CZ150) melt polycrystalline silicon at the temperature of about 1450$^{\circ}C$, then grow it into a single crystalline ingot. The automatic diameter control system of the Crystal Grower has a good performance with only PD control. But it contain the integrator in the plant which has a long time delay. In this paper, we show the secondary approximate model and applies time delay controller which has good performance for the plant with long time delay. It will be able to improve the response characteristic against a standard input and a load disturbance.
초음파 모터는 전자기식 모터들과는 달리 다양한 특징과 뛰어난 성능을 가진 새로운 형태의 모터이다. 그러나, 초음파 모터는 특히 구동시간에 따라 시스템의 비선형적인 특성과 파라미터의 변화들에 대한 문제를 갖는다. 그러므로 기존의 PID제어기를 사용함으로써 만족스러운 제어기의 성능을 내기가 어렵다. 본 논문에서는 원환형 초음파 모터와 선형 초음파 모터의 정밀 제어를 하기 위해 구동시간에 따른 응답 시간과 변화 등의 특성을 각각 분석하고, 리니어 초음파 모터에 대해서는 ${\mu}m$정도의 오차를 갖는 스텝 제어기와 PD제어기를 결합한 제어기를 제안한다. 제안된 제어기의 성능은 제어를 하지 않고 구동 시에 측정된 슬립 오차와 제안된 제어기를 사용하여 구동 시 측정된 슬립 오차를 비교하여 평가하였다. 실험 결과 스텝 제어기를 사용한 리니어 초음파 모터의 슬립오차는 $10{\mu}m$이하로 우수한 성능을 입증하였다.
원전증기 발생기 수위제어용 두개의 퍼지 알고리듬을 개발하였다. 즉, 증기 및 급수유량사용이 가능한 고출력 경우와 이들의 사용이 불가능한 저출력시등 용도를 분리하여 별도의 알고리듬으로 개발한 것이다. 이들 알고리듬은 고출력시의 경우 PID형태의 제어기로 변환시켰고 저 출력시의 경우 2차함수 형태의 제어기로 변환시켰다. 이들제어기는 한국원자력 연구소 보유 Compact Nuclear Simulator에서 각각 4개의 모의 운전을 통하여 실험하였다. 실험결과, 두 경우 모두 Simulator에서 사용되고 있는 PID제어기에 비하여 약 50%의 제어량으로 수위곡선 및 유량차이의 총 변화량이 절반이하가 되도록 제어가 가능했다. 고출력의 경우, 이는 수위 및 유량등을 입력으로 하는 PI제어기 대신 같은 입력의 PD제어기를 속도 알고리즘으로 사용한 점이 근본적인 차이로 볼 수 있으며 저 출력시의 경우는 수위를 입력으로 하는 PI제어기 대신에 적은 비율의 'I'성분을 포함하는 PID제어기를 사용하였으며 'D'성분입력과 제어기 출력에 각각 평균간을 사용한 것이 주 차이점이라 할 수 있다.
Tantaworrasilp, A.;Benjanarasuth, T.;Ngamwiwit, J.;Komine, N.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2240-2245
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2003
In this paper, the controller design by coefficient diagram method (CDM) for controlling the trolley position, load-swing angle and hoisting rope length of the overhead crane system simultaneously is proposed. The overhead crane system is a MIMO system consisting of two inputs and three outputs. Its mathematical model is nonlinear with coupling characteristics. This nonlinear model can be approximated to obtain a linear model where the first input mainly affects the trolley position and the load-swing angle while the second input mainly affects the hoisting rope length. In order to utilize the CDM concept for assigning the controllers, namely PID, PD and PI controllers separately, the model is approximated to be three transfer functions in accordance with trolley position, the load-swing angle and the hoisting rope length controls respectively. The satisfied performances of the overhead crane system controlled by the these controllers and fast rejection of the disturbance effect occurred at the trolley position are shown by simulation and experimental results.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제4권2호
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pp.30-38
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2003
This paper proposed PID controller for torch slider and PD controller for motor right wheel. to control the motion of two-wheeled welding mobile robot with seam tracking sensor touched on welding line. The motion control is realized in the view of keeping constant welding velocity and precise seam tracking even though the target welding line is on straight line or curved line. The position and direction of the body of the mottle robot are controlled by using signal errors between seam tracking sensor and body positioning sensor attached on the end of torch slider and body side of the mobile robot, respectively. In turning motion, the body and the torch slider are controlled by using the kinematic model related with two motions of body turning and torch sliding. The straight locomotion is controlled according to eleven control patterns obtained from displacements between two sensors of the seam tracking sensor and the body positioning sensor. The effectiveness is proven through the experimental results fur lattice type welding line. Through the experimental results, we can see that the position value of the electrode end point and the welding velocity are controlled almost constantly both in straight and turning locomotion.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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