A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines the control based on interference observer and fuzzy adaptive s-curve for flight path tracking control of unmanned aerial vehicle (UAV). The most important contribution is that the control configurations don't need to know the uncertainty limit of the vehicle and the influence of interference is removed. The proposed control law is an integration of fuzzy control estimator and adaptive proportional integral (PI) compensator with input. The rated feedback drive specifies the desired dynamic properties of the closed control loop based on the known properties of the preferred acceleration vector. At the same time, the adaptive PI control compensate for the unknown of perturbation. Additional terms such as s-surface control can ensure rapid convergence due to the non-linear representation on the surface and also improve the stability. In addition, the observer improves the robustness of the adaptive fuzzy system. It has been proven that the stability of the regulatory system can be ensured according to linear matrix equality based Lyapunov's theory. In summary, the numerical simulation results show the efficiency and the feasibility by the use of the robust control methodology.
This paper proposes a simultaneous control of frequency deviation and electric vehicles (EVs) battery state of charge (SOC) using load frequency control (LFC) and EV controllers. In order to provide both frequency stabilization and SOC schedule near optimal performance within the whole operating regions, a multiple-input multiple-output model predictive control (MIMO-MPC) is employed for the coordination of LFC and EV controllers. The MIMO-MPC is an effective model-based prediction which calculates future control signals by an optimization of quadratic programming based on the plant model, past manipulate, measured disturbance, and control signals. By optimizing the input and output weights of the MIMO-MPC using particle swarm optimization (PSO), the optimal MIMO-MPC for simultaneous control of the LFC and EVs, is able to stabilize the frequency fluctuation and maintain the desired battery SOC at the certain time, effectively. Simulation study in a two-area interconnected power system with wind farms shows the effectiveness of the proposed MIMO-MPC over the proportional integral (PI) controller and the decentralized vehicle to grid control (DVC) controller.
This paper deals with a precise position synchronous control by a cooperative control method of two axes rotating systems. First, the system's dynamics including motor drives described by a motor circuit equation and Newton's kinetic formulation about rotating system. Next, based on conventional PID(Proportional, Integral, Derivative) control law, current and speed controller are designed very simply to follow up reference speed correctly under some disturbances. Also, position synchronous controller designed to minimize position errors according to integration of speed errors between two motors. Then, the proposed control enables the distributed drives by a software control algorithm to behave in a way as if they are mechanically hard coupled in axes. Further, the stabilities and robustness or the proposed system are investigated. Finally, the proposed system presented here is shown to be more precise position synchronous motion than conventional systems through some simulations and experiments.
In this study, we improved control performance of an EMV (electromechanical valve) system using a PM/EM (permanent magnet/electromagnet) hybrid EMA (electromagnetic actuator) and showed the feasibilities of both soft landing and fast transition of the EMV system using a simple PID control. The conventional EMV systems using only EM show significant nonlinear characteristics. Therefore, it is very difficult to control the valve position and several complex control schemes are used. This paper focused on the control performance improvement using a PM/EM hybrid actuator. In particular, a PM is used as a key design parameter such as a bias current of a magnetic bearing in order to improve the linear characteristic of the actuator, although most PM/EM hybrid actuators use a PM as a power saver during valve-open and -closed states. First, a FE (finite element) analysis was performed to confirm its linear static force characteristics. Then, both a test rig and a valve control system were built in order to prove experimentally the control performance improvement of the actuator. Finally, feasibilities of both soft landing and fast transition of the system were shown experimentally through gain-scheduled PID (proportional derivative integral) control.
This Paper deals with a Auto-Tuning Fuzzy PID Controller used in real time and its application for induction motor. The control strategy of the controller is able to develop and improve automatically. The new Auto-Tuning Fuzzy PID Control algorithm which modifies the fuzzy control decision table is presented in this paper. It can automatically refine an initial approximate set of fuzzy rules. The possibility of applying fuzzy algorithms in faster response, and more accurate was compared with other industrial processes, such as AC Motor driver. The performance of Proportional_Integral Derivative(PID) control and this fuzzy controllers is compared in terms of steady_state error, settling time, and response time. And then, Limitations of fuzzy control algorithms are also described.
Etedali, Sadegh;Tavakoli, Saeed;Sohrabi, Mohammad Reza
Earthquakes and Structures
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제10권5호
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pp.1067-1087
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2016
In this paper, a decoupled proportional-integral-derivative (PID) control approach for seismic control of smart structures is presented. First, the state space equation of a structure is transformed into modal coordinates and parameters of the modal PID control are separately designed in a reduced modal space. Then, the feedback gain matrix of the controller is obtained based on the contribution of modal responses to the structural responses. The performance of the controller is investigated to adjust control force of piezoelectric friction dampers (PFDs) in a benchmark base isolated building. In order to tune the modal feedback gain of the controller, a suitable trade-off among the conflicting objectives, i.e., the reduction of maximum modal base displacement and the maximum modal floor acceleration of the smart base isolated structure, as well as the maximum modal control force, is created using a multi-objective cuckoo search (MOCS) algorithm. In terms of reduction of maximum base displacement and story acceleration, numerical simulations show that the proposed method performs better than other reported controllers in the literature. Moreover, simulation results show that the PFDs are able to efficiently dissipate the input excitation energy and reduce the damage energy of the structure. Overall, the proposed control strategy provides a simple strategy to tune the control forces and reduces the number of sensors of the control system to the number of controlled stories.
Recently, efforts of decreasing energy consumption are continously increased and user's preference is also diversified in refrigeration and air conditioning systems. Thus, in order to satisfy these demands, high efficiency, high intelligence, and energy saving for those systems are essential. As the basic study for diverse functions and intelligence of those systems, we investigated the response characteristics through the compressor capacity control concerned with superheat and refrigeration room temperature. And, response characteristics are investigated experimentally by using micro computer based PWM inverter control method. Experimental result of the conventional on-off control method is given in order to be compared to the results of inverter control method. The results obtained through this study are summarized as follows. It is shown from the experimental results of the on-off control method that the range of temperature variation around the steady state ($-18^{\circ}C$) is very large (about $7{\sim}8^{\circ}C$) and the settling time bringing the steady state is not found. In the inverter control method, we can see that the refrigeration room temperature after reaching the setting temperature is very stable without fluctuation and a robust control for disturbance such as opening the door has been realized.
This paper presents a motion control method and its simulation results of a mobile robot for a lattice type welding. Its dynamic equation and motion control methods for welding speed and seam tracking are described. The motion control is realized in the view of keeping constant welding speed and precise target line even though the robot is driven for following straight line or curve. The mobile robot is modeled based on Lagrange equation under nonholonomic constraints and the model is represented in state space form. The motion control of the mobile robot is separated into three driving motions of straight locomotion, turning locomotion and torch slider control. For the torch slider control, the proportional-integral-derivative (PID) control method is used. For the straight locomotion, a concept of decoupling method between input and output is adopted and for the turning locomotion, the turning speed is controlled according to the angular velocity value at each point of the corner with range of 90$^{\circ}$ constrained to the welding speed. The proposed control methods are proved through simulation results and these results have proved that the mobile robot has enough ability to apply the lattice type welding line.
In this work, nonlinear control of a three-phase shunt active power filter (SAPF) has been studied and compared to classical control based on proportional integral regulator. The control strategy is based on the direct current method using sliding mode control (SMC), where the aim is to regulate the average voltage across the dc bus of the inverter. Details are given for the control algorithm; the controller is comprised of a current loop which utilizes a hysteresis controller to generate the gating signals for the switching devices, and a nonlinear controller based on SMC law which is different from classical laws based on error between reference and measured output voltage of the inverter. Sliding surface applied in this work contains the whole of state variables, in order to ensure full control of the system behavior in the presence of disturbances that affect the supply source, the load parameters or the reference value. The designed controller offers advantage that it can gives the improvement of dynamic and static performances in cases of large disturbances. A comparison of the effects of PI control and SMC on the APF response in steady stat, under line variations, load variations, and different component variations is performed.
The main objective of this paper is to control the speed of Nonlinear Hybrid Electric Vehicle (HEV) by controlling the throttle position. Various control techniques such as well known Proportional-Integral-Derivative (PID) controller in conjunction with state feedback controller (SFC) such as Pole Placement Technique (PPT), Observer Based Controller (OBC) and Linear Quadratic Regulator (LQR) Controller are designed. Some Intelligent control techniques e.g. fuzzy logic PD, Fuzzy logic PI along with Adaptive Controller such as Self Organizing Controller (SOC) is also designed. The design objective in this research paper is to provide smooth throttle movement, zero steady-state speed error, and to maintain a Selected Vehicle (SV) speed. A comparative study is carried out in order to identify the superiority of optimal control technique so as to get improved fuel economy, reduced pollution, improved driving safety and reduced manufacturing costs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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