This paper introduces a new self-organizing fuzzy logic controller (SOFLC) for precision contour machining in the presence of large disturbances which adjusts both input and output membership functions simultaneously. The parameters of the proposed controller are self-tuned in real-time according to a continuous measurement of the performance of the controller itself and estimated disturbance values. The proposed controller as well as a conventional fuzzy logic controller and a PID controller were simulated and implemented on a 3-axis milling machine in contour milling. Both the simulations and experiments show that the self-organizing fuzzy logic controller has superior performance in terms of contour tracking accuracy compared with the other two controllers.
Sliding mode control(SMC) are carried out in this literature. And to make the controllers perform better, fuzzy logic was chosen,it makes PID controller auto-tuning parameters and reduced the chattering problem of sliding mode control. Since SMC take error and derivative of error as inputs, after comparison some results are obtained.PID controller response faster yet sliding mode control is much steadier. However certain problems cannot be ignored that the chattering phenomenal cannot be reduced entirely and this motion may hurt the machine; this project only considered a simple system, there is no guarantee PID can work as well as in this case for a much more complex system. MATLAB simulink was the main approach to obtain the performance of the two controllers: to observe the control output of the two controllers, electric circuit and special controllers are designed and tested in MATLAB.
In this paper auto-tuning scheme of PID controller based on the reference model has been studied for a Process control system by immune algorithm. Up to this time, many sophisticated tuning algorithms have been tried in order to improve the PID controller performance under such difficult conditions. Also, a number of approaches have been proposed to implement mixed control structures that combine a PID controller with fuzzy logic. However, in the actual plant, they are manually tuned through a trial and error procedure, and the derivative action is switched off. Therefore, it is difficult to tune. Since the immune system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (Parallel Distributed Processing) network to complete patterns against the environmental situation. Simulation results reveal that reference model basd tuning by immune network suggested in this paper is an effective approach to search for optimal or near optimal process control.
This paper describes an air conditioner control method using a fuzzy control theory. The fuzzy control method was implemented with Philips 80C552 one chip microcomputer and tested in an actual vehicle. Experiments showed that proposed control method is superior to the conventional PID control method especially in the environments with abrupt disturbance and parameter variation of the control system. Fuzzy-Based control method was proved to maintain a stable and improved temperature control in an abrupt environmental changes.
There are several types of control systems that use fuzzy logic controller as a essential system component. The majority of research work on fuzzy PID controller focuses on the conventional two-input PI or PD type controller. However, fuzzy PID controller design is a complex task due to the involvement of a large number of parameters in defining the fuzzy rule base. In this paper we combined conventional PI type and PD type fuzzy controller and set the initial parameters of this controller from the conventional PID controller gains obtained by Ziegler-Nichols tuning or other coarse tuning methods. After that, by replacing some of these parameters with sing1e neurons and making them to be adjusted by back-propagation learning algorithm we designed a neuro-fuzzy controller which showed good performance characteristics in both computer simulation and actual application.
The BLDC motor is used widely in industry due to its controllability and freedom from maintenance because there is no mechanical brush in the BLDC motor. Furthermore, it is suitable for high-speed applications, such as compressors and air blowers. For instance, for a compressor with a small impeller due to miniaturizing, the BLDC motor has to rotate at a very high speed to maintain the compression ratio of the compressor. Typically, to reach an ultra-high speed, airfoil bearings must be used in place of ball bearings because of their friction. Unfortunately, the characteristics of airfoil bearings change drastically depending on the revolution speed. In this paper, a BLDC motor with airfoil bearings is controlled with a PID controller. To analyze and determine the PID coefficients, the relay-feedback method is used. Additionally, for adaptive control, a fuzzy logic controller is used. Furthermore, the auto-tuning and self-tuning techniques are combined to control the BLDC motor. The proposed method is able to control the airfoil-bearing BLDC motor efficiently.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.51-56
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1998
In this paper, we analyze the effects of scaling factors on the performance of a fuzzy logic controller(FLC). The quantitative relation between input and output variables of FLC is obtained by using a qualsi-linear fuzzy model, and an approximate transfer function of FLC is dervied from the comparison of it with the conventional PID controller. Then we analyze in detail the effects of scaling factor using this approximate transfer function and root locus method. Also we suggest an on-line tuning method for scaling factors which employs an sample performance function and a variable reference for tuning index.
온실의 환기제어시 외기온도와 풍속변화에 보다 유연하게 대처하면서 온실내 온도제어성능을 향상시키기 위해서 퍼지제어가 많이 이용되고 있지만, 제어로직이 복잡하여 대용량 메모리를 갖는 컨트롤러가 필요하다. 본 연구에서는 소용량의 마이크로 컨트롤러에서 프로그램이 가능한 단순퍼지제어 알고리즘을 개발하여 시험하였다. 개발한 단순퍼지 제어 알고리즘의 성능을 비교하기 위하여 기존의 스텝제어 알고리즘을 도입한 제어프로그램으로 온실의 천창환기에 의한 온도제어를 실시하여 두 알고리즘의 성능을 직접 비교하고, 또 PID 및 표준 퍼지제어 성능과는 기존의 연구 결과와 비교하여 상대적 성능을 평가하므로써 온실의 환기냉방제어의 유리한 제어기법을 확립할 수 있는 기초자료를 얻고자 수행하였다. 단순 퍼지제어에 의한 실내온도 최대 제어오차는 $1.2^{\circ}C$, 1시간동안의 평균환기창 적산열림량과 조작회수는 각각 84%, 13회로 나타났으며, 문헌조사에 의한 퍼지제어에서 각각 $1.3^{\circ}C$, 75% 및 12회에 비해 동등한 제어성능을 보였다. 본 연구에서 개발한 단순퍼지제어는 제어로직이 PID제어보다 단순함에도 불구하고 스텝제어와 PID제어보다 성능이 우수하고, 퍼지제어와 동등한 제어성능을 갖는 것으로 나타났다.
Based on fuzzy logic algorithm this paper constructed fuzzy logic controller for automated vehicles. For passenger's convenience especially comfortability controller need to reduce the frequency of input variable's changing. So we established membership functions for comfortability as mil as speed following. It made possible to control comfortability directly. To demonstration the efficiency of fuzzy logic controller, we carried out simulation with a Automobile's transfer function. First, we designed the PID controller by using Ziegler-Nichols tunning method. Second, we calculated time response for each controller, then we compared the speed patterns of fuzzy controlled system and PID controlled system. Also we compared the difference of input variable. By comparing two controller's response, we can confirm the merit of fuzzy controller about comfortability. Fuzzy controller can reduce input changing frequency.
인버터를 적용한 유압식 시스템은 펌프의 마찰과 실린더 패킹 및 탑승 카와 레일의 마찰특성으로 인하여 PID 제어기로는 제어가 되지 않는 데드 존이 생기게 된다. 본 논문에서는, 우선 유압시스템으로 구동되는 유압식 시스템의 극저속 속도영역(zero-crossing)에서 속도가 제어되지 않는 원인이 되는 실린더의 마찰특성을 고찰하고, 이러한 실린더의 마찰특성으로 인하여 기존의 PID 속도제어기로 제어 시 발생되는 문제점을 해결하기 위한 줌잉 퍼지 룰을 포함한 퍼지제어기를 설계한다. 마지막으로, 설계된 퍼지제어기와 기존의 PID 제어기를 결합하여 보다 성능이 향상된 하이브리드 퍼지제어기를 설계한다. 제안된 하이브리드 퍼지제어기는 정속주행구간에서는 정상상태제어성능이 우수한 PID 제어기를 적용하고 PID제어기로 제어되지 않는 극저속 속도구간에서는 퍼지제어기를 적용하여 유압식 시스템이 실린더의 마찰특성으로 인하여 극저속 속도영역(zero-crossing)에서 속도가 제어되지 않는 문제를 해결하고, 극저속 영역에서 뿐 아니라 정상상태를 포함한 전 운전영역에서의 제어성능이 우수함을 시뮬레이션과 실험을 통하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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