Tummaruckwattana, S.;Pannil, P.;Chaikla, A.;Tirasesth, K.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.268-271
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2004
This paper describes the development of a fuzzy logic control based on PID controller to improve the performances of the control system using conventional PID controller for the cascade process control systems. The structure of the proposed control system consists of two fuzzy-based PID controllers. One is used to eliminate the input disturbances of the inner loop and the other is used to regulate output response of the outer loop. The fuzzy PID design is derived from the linear-time continuous function of the conventional PID controller. The performance of the proposed controller is verified by MATLAB/SIMULINK simulation. Results of simulation studies demonstrates the outstanding of the control system using fuzzy-based PID controller in terms of reduced overshoot and fast response compared with the conventional PID controller.
Tipsuwanporn, V.;Jitnaknan, P.;Gulpanich, S.;Numsomran, A.;Runghimmawan, T.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2003.10a
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pp.1012-1015
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2003
Recently technologies have created new principle and theory but the PID control system remains its popularity as the PID controller contains simple structure, including maintenance and parameter adjustment being so simple. The adjust parameter of PID to achieve best response of process which be using time and may be error if user are not expert. Nowadays this problem was solved by develop PID controller which can analysis and auto tune parameter are appropriate with process which used principle of Ziegler ? Nichols but it are expensive and designed for each task. Thus, this paper proposes auto tune PID based on FPGA by use principle of Dahlin which maximum overshoot not over 5 percentages and do not fine tuning again. It have performance in control process are neighboring controller in industrial and simple to use. Especially, It can use various process and low price. The auto tune digital PID processor embedded on chip FPGA XC2S50-5tq-144. The digital PID processor was designed by fundamental PID equation which architectures including multiplier, adder, subtracter and some other logic gate. It was verified by control model of temperature control system.
Phonphithak, A.;Pannil, P.;Suesut, T.;Masuchun, R.;Julsereewong, P.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.272-276
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2004
The conventional PID (Proportional-Integral-Derivative) control technique is widely used for the process control in many industries since it is simple in structure and provides the good response. Nowadays, this control technique has been developed on the Programmable Logic Controller (PLC) to use for the process control loop. However, using this technique is difficult when tuning the PID parameters ($K_p$, $T_i$ and $T_d$) to achieve the best response. Moreover, trial-and-error procedure along with the operator experiences are required to obtain the best results when tuning the PID controller parameters. This paper proposes the self-tuning PID controller based on PLC for the process control in the industries. The proposed self-tuning PID controller uses the PLC-based PID structures to control the process production. The proposed PID tuning utilizes the PLC to synthesize and analyze controller parameter as well as to tune for appropriate parameters using Dahlin method and extrapolation. Experimental results using a self-tuning PID controller to control temperature of the oven show that the controller developed is capable of controlling the process very effectively and provides a good response.
Tipsuwanporn, V.;Runghimmawan, T.;Krongratana, V.;Suesut, T.;Jitnaknan, P.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2003.10a
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pp.1066-1070
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2003
Recently technologies have created new principle and theory but the PID control system remains its popularity as the PID controller contains simple structure, including maintenance and parameter adjustment being so simple. Thus, this paper proposes auto tune PID by fuzzy logic controller based on FPGA which to achieve real time and small size circuit board. The digital PID controller design to consist of analog to digital converter which use chip TDA8763AM/3 (10 bit high-speed low power ADC), digital to analog converter which use two chip DAC08 (8 bit digital to analog converters) and fuzzy logic tune digital PID processor embedded on chip FPGA XC2S50-5tq-144. The digital PID processor was designed by fundamental PID equation which architectures including multiplier, adder, subtracter and some other logic gate. The fuzzy logic tune digital PID was designed by look up table (LUT) method which data storage into ROM refer from trial and error process. The digital PID processor verified behavior by the application program ModelSimXE. The result of simulation when input is units step and vary controller gain ($K_p$, $K_i$ and $K_d$) are similarity with theory of PID and maximum execution time is 150 ns/action at frequency are 30 MHz. The fuzzy logic tune digital PID controller based on FPGA was verified by control model of level control system which can control level into model are correctly and rapidly. Finally, this design use small size circuit board and very faster than computer and microcontroller.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.10
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pp.52-58
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1997
In this paper, we consider methods of robust stabilization of the interval plant with a PID controller. Suppose that we know apriori a sign of the coefficients of the numerator of the PID controller. Under this condition, it sufficies to make eight polynomials stable for robust stabilization of the interval plant with a minimum phase PID controller. In addition, with a nonminimum phase PID controller, it suffices to make different eight polynomials stable. Especially, with the nonminimum phase PID controller it is shown that stabilization of eight plants is necessary and sufficient for robust stabilization of the interval plants.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.49
no.5
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pp.225-234
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2000
In this paper, we present an nonlinear PID controller with network based compensator which consists of a conventional PID controller that controls the linear components and neuro-compensator that controls the output errors and nonlinear components. This controller is based on the Harris's concept where he explained that the adaptive controller consists of the PID control term and the disturbance compensating term. The resulting controller's architecture is also found to be very similar to that of Wang's controller. This controller adds a self-tuning ability to the existing PID controller without replacing it by compensating the output errors through the neuro-compensator. Various simulations and comparative studies have proven that the proposed nonlinear PID controller produces superior results to other existing PID controllers. When applied to an actual magnetic levitation system which is known to be very nonlinear, it has also produced an excellent results.
In this paper, a series of processes to configure a feedback control system by using a PID controller in a programmable logic controller (PLC). The PLC (SIMATIC S7-400) with a PID module (FM455C) is connected by online to an IBM PC with the Windows environment, which serves as a PLC programmer. PID controllers including P/PD/PI controllers have been designed in order to show design procedures, and finally, a PID controller for the plant of cart system. Performances of the control system have been investigated by the MATLAB simulation, the simulation in the PLC programmer. Physical performances have been recorded and examined for the real cart system.
The customers who used the hydroulic system desire the product that has more detailed specification quickly during the industrial technology is developed. Every researcher try to reduce the developed period and to satisfy the customers' desire. Lot's of simulation software and hardware already was used to be satisfied those purpose. But these kind of equipment need a lot of cost to set up and technical knowledge to drive that system. This paper concerns about analog PID controller that can be assembled with a few resistor, condenser and optional amplifier and doesn't need technical knowledge to drive. At the first, the plant was modeled mathematically to design the analog PID controller's circuit. After that, PID controller's parameter was selected by customers' desire. Finally, the analog PID controller's circuit was assembled from the control law. The circuit's availability was confirmed by step response test in the controlled system.
This paper proposes a design method of PID controllers in the framework of a constrained optimization problem. Owing to the popularity for the controller's simplicity and robustness, a great deal of literature concerning PID control design has been published, which can be classified into frequency-based and time-based approaches. However, both approaches have to be considered together for a designed PID control to work well with a guaranteed closed-loop stability. For this purpose, a penalty function is formulated to satisfy both frequency- and time-domain specifications, and is minimized by a recet nonlinear optimization algorithm to attain optimal PID control gains. The proposed method is compared with Wang's and Ho's methods on a suite of example systems. Simulation results show that the PID control tuned by the proposed method improves time-domain performance without deteriorating closed-loop stability.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2002.03a
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pp.219-227
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2002
In this paper, we designed neural network predictive PID controller to control sway happened in transfer of trolley for automatic travel control system. We include dynamic character of nonlinear system, and mathematical expression veny simple used neural network. When various establishment location and surrounding disturbance were approved based on mathematical modelling of crane, controller designed to become effective control location error and vibration angle of two control variables that simultaneously can predictive control. Neural network predictive PID controller produced parameter of PID controller using neural network self-tuner. Neural network self-tuner's input used crane's output and neural network predictive output. Neural network self-tuner using error back propagation algorithm. We analyzed control performance comparison through computer simulation when applied disturbance about sway of location and angle in transfer of crane. The results show that the proposed neural network predictive PID controller has better performances than general PID controller, neural network PID controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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