The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.10
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pp.1251-1258
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1999
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 design an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(ANFIS) Precompensator for the performance improvement of conventional proportional integral derivative (PID) controller that the governor system of power plant constantly maintains the load frequency of two-area power system. The ANFIS Precompensator is expressed as the membership functions of premise parameters and the linear combination of consequent parameters by Sugeno's fuzzy if-then rules using nonlinear input-output relation for the set point automatic modification maintaining conventional PID controller. The proposed compensation design technique is hoped to be satisfactory method overcome difficulty of exact modelling and arising problems by the complex nonlinearities of power system, and our design shows merit that is easily implemented by adding an ANFIS precompenastor to an existing PID controller without replacement.
This paper presents a design technique based on the root locus method fur a class of $n^{th}$ order plants using PID (Proportional-Integral-Derivative) x (n-1) stage PD controller. It is intended to satisfy both transient and steady state response specifications. This controller can be used instead of a conventional PID controller for the higher order plants to obtain better performances. The controlled system is approximated as a stable and robust second order controlled system. Only adjusting the controller gain, the desired performances of the controlled system are satisfied. For the stable plant including the plant with small dead time, the controlled system is made robustly stable. In case of the unstable plant, when the controller gain is adjusted higher than the critical value, the unstable plant can also be made stable. Robustness properties given by this controller proposed in this paper have also been demonstrated by numerical examples.
A pseudogap in the normal-state quasiparticle density of states of $high-T_c$ superconductors has been revealed in many different kinds of experiments. The existence of the pseudogap and the superconducting gap, and the correlation between them has attracted considerable attention because they are believed to be a key to understanding the mechanism of the $high-T_c$ superconductivity. The interlayer tunneling spectroscopy, excluding the surface-dependent effect, is one of the most accurate means to examine the electron spectral characteristics both in the superconducting and the normal states. In this study, a new constant-temperature intrinsic tunneling spectroscopic technique, excluding the overheating effect using the in-situ temperature monitoring combined with the digital proportional-integral-derivative control, is introduced. The implication on the $high-T_c$ superconductivity of the detailed temperature dependencies of the observed spectral weight in $Bi_{2}Sr_{2}CaCu_{2}O_{8+x}\;high-T_c$ material for overdoped and underdoped levels is discussed.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.54
no.2
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pp.102-112
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2017
Many studies on dynamic positioning control algorithms using fixed feedback gains have been carried out to improve station keeping performance of dynamically positioned vessels. However, the control algorithms have disadvantages in that it can not cope with changes in environmental disturbances and response characteristics of vessels motion in real time. In this paper, the Fuzzy Gain Scheduling - PID(FGS - PID) control algorithm that can tune PID gains in real time was proposed. The FGS - PID controller that consists of fuzzy system and a PID controller uses weighted values of PID gains from fuzzy system and fixed PID gains from Ziegler - Nichols method to tune final PID gains in real time. Firstly, FGS - PID controller, control allocation algorithm, FPSO and environmental disturbances were modeled using Matlab/Simulink to evaluate station keeping performance of the proposed control algorithm. In addition, simulations that keep positions and a heading angle of vessel with wind, wave, current disturbances were carried out. From simulation results, the FGS - PID controller was confirmed to have better performances of keeping positions and a heading angle and consuming power than those of the PID controller. As a consequence, the proposed FGS - PID controller in this paper was validated to have more effectiveness to keep position and heading angle than that of PID controller.
Lee, Chang Joo;Ha, Jong Woo;Choi, Deok Su;Kim, Hak Jin
Journal of Drive and Control
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v.12
no.4
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pp.60-70
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2015
A front-end loader (FEL) mounted on an agricultural tractor is one of the most commonly used implements for farm work. However, when the tractor carries material using the bucket attached to the FEL on a sloping ground, the materials can spill or roll back over the operator due to the tilted body, thereby requiring the bucket surface to remain level at a constant value regardless of varying slopes. In this study, an active system for controlling the angle of the FEL bucket on a tractor based on the real-time measurement of ground slopes was developed to enable the bucket to constantly remain level. A FEL simulator operated based on an electro hydraulic proportional valve (EHPV) was constructed in the laboratory to develop a proportional-integral-derivative (PID) controller forming a virtual electronic control unit (ECU) on the computer, which could automatically adjust the bucket angles depending on varying input angles while sending SAE-J1939 associated messages via CAN BUS to the EHPV. The different parameter values for the PID controller due to the gravity effect of the bucket were determined using a manual PID tuning method while assuming that the tractor travels on either an ascending slope or a descending slope. The developed PID control-based self-leveling system showed a mean of steady-state errors of within $1^{\circ}$ and a mean of delayed times of ~ 0.8s when the step input of $+20^{\circ}$ was given, implying that the developed system and control algorithm would be effective in maintaining the bucket angle at a certain value. Future studies include the improvement of the control algorithm to reduce such a time delay as well as the application of the developed algorithm to the FEL mounted on a tractor tested at a testing ground.
Kim, Chang-Gyeom;Lee, Tae-Ho;Lee, Seung-Cheol;Chang, Yong-Keun;Chang, Ho-Nam
Microbiology and Biotechnology Letters
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v.21
no.4
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pp.354-365
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1993
A novel control method with automatic tuning of PID controller parameters has been developed for efficient regulation of dissolved oxygen concentration in fed-batch fermentations of Escherichia coli. Agitation speed and oxygen partial pressure in the inlet gas stream were chosen to be the manipulated variables. A heuristic reasoning allowed improved tuning decisions from the supervision of control performance indices and it coule obviate the needs for process assumptions or disturbance patterns. The control input consisted of feedback and feedforword parts. The feedback part was determined by PID control and the feedforward part is determined from the feed rate. The proportional gain was updated on-line by a set of heuristics rules based on the supervision of three performance indices. These indices were output error covariance, the average value of output error, and input covariance, which were calculated on-line using a moving window. The integral and derivative time constants were determined from the period of output response. The specific growth rate was maintained at a low level to avoid acetic acid accumulation and thus to achieve a high cell density. The specific growthe rate was estimated from the carbon dioxide evolution rate. In fed-batch fermentation, the simutaneous control of dissolved oxygen concentration (at 0.2; fraction of saturated value) and specific growth rate (at 0.25$hr^{-1}$) was satisfactory for the entire culture period in spite of the changes in the feed rate and the switching of control input.
A Linear parameterized Sigma-Pi neural network (SPNN) is applied to a tilt-duct unmanned aerial vehicle (UAV) which has a very large longitudinal stability ($C_{L{\alpha}}$). It is uncontrollable by a proportional, integral, derivative (PID) controller due to heavy stability. It is shown that the combined inner loop and outer loop of SPNN controllers could overcome the sluggish longitudinal dynamics using a method of dynamic inversion and pseudo-control to compensate for reference model error. The simulation results of the way point guidance are presented to evaluate the performance of SPNN in comparison to a PID controller.
Yeong Jun Yu;SeongHoon Kang;JuHwan Kim;SeongIn No;GiHyeon Lee;Seung Yong Lee;Chul-hee Lee
Journal of Drive and Control
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v.20
no.4
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pp.1-8
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2023
In recent years, robots have been utilized in various industries to reduce workload and enhance work efficiency. The following mobility offers users convenience by autonomously tracking specific locations and targets without the need for additional equipment such as forklifts or carts. In this paper, deep learning techniques were employed to recognize individuals and assign each of them a unique identifier to enable the recognition of a specific person even among multiple individuals. To achieve this, the distance and angle between the robot and the targeted individual are transmitted to respective controllers. Furthermore, this study explored the control methodology for mobility that tracks a specific person, utilizing Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Proportional-Integral-Derivative (PID) control techniques. In the PID control method, a genetic algorithm is employed to extract the optimal gain value, subsequently evaluating PID performance through simulation. The SLAM method involves generating a map by synchronizing data from a 2D LiDAR and a depth camera using Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-MAP). Experiments are conducted to compare and analyze the performance of the two control methods, visualizing the paths of both the human and the following mobility.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.1
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pp.1-8
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2016
In this study, we propose a control algorithm for Inertially Stabilized Platforms (ISP), which combines Disturbance Observer (DOB) with conventional proportional integral derivative (PID) control algorithm. A single axis ISP system was constructed using a direct drive motor. The joint friction was modeled as a nonlinear function of joint speed while the accuracy of the model was verified through experiments and simulation. In addition, various Q-filters, which have different orders and relative degrees of freedom (DOF), were implemented. The stability and performance of the ISP were compared through experimental study. The performance of the proposed PID-plus-DOB algorithm was compared with the experimental results of the conventional double loop PID control under artificial vehicle motion provided motion simulator with six DOF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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