The mechanical system of a drive can often be modeled as a two- or three-mass-system. The load is coupled to the driving motor by a shaft able to perform torsion oscillations. For the automatic tuning of the control, it is necessary to know the mathematical description of the system and the corresponding parameters. As the manpower and setup-time necessary during the commissioning of electrical drives are major cost factors, the development of self-operating identification strategies is a task worth pursuing. This paper presents an identification method which can be utilized for the assisted commissioning of electrical drives. The shaft assembly can be approximated as a two-mass non-rigid mechanical system with four parameters that have to be identified. The mathematical background for an identification procedure is developed and some important implementation issues are addressed. In order to avoid the excitation of the system with its natural resonance frequency, the frequency response can be obtained by exciting the system with a Pseudo Random Binary Signal (PRBS) and using the cross correlation function (CCF) and the auto correlation function (ACF). The reference torque is used as stimulation and the response is the mechanical speed. To determine the parameters, especially in advanced control schemes, a numerical algorithm with excellent convergence characteristics has also been used that can be implemented together with the proposed measurement procedure in order to assist the drive commissioning or to achieve an automatic setting of the control parameters. Simulations and experiments validate the efficiency and reliability of the identification procedure.
This paper describes the fuzzy PD controller using simplified indirect inference method. First, the fuzzy PD controller is derived from the conventional continuous time linear PD controller. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIIM in the design of the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete time fuzzy version of the conventional PD controller. which has the same linear structure. but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability. particularly when the process to be controlled is nonlinear. As the SIIM is applied, the fuzzy Inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the Proposed method has the capability of the high speed inference and extending the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated the superior to the control Performance of the one Proposed by D. Misir et at. Final)y. we simulated the contour control of the X-Y tables with direct control strategies using the proposed fuzzy PD controller.
This paper describes the design of nonlinear fuzzy I+PD controller using simplified indirect inference method. First, the fuzzy I+PD controller is derived from the conventional continuous time linear I+PD controller. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIIM in the design of the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete time fuzzy version of the conventional I+PD controller. which has the same linear structure. but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability. Particularly when the process to be controlled is nonlinear When the SIIM is applied, the fuzzy inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the proposed method has the capability of the high speed inference and adapting with increasing the number of the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated the superior to the control performance of the one Proposed by D. Misir et at.
This paper describes the design of fuzzy PID controller using simplified indirect inference method. First, the fuzzy PID controller is derived from the conventional continuous time linear PID controller. Then the fuzzification, control-rule base, and defuzzification using SIIM in the design of the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller is a discrete time fuzzy version of the conventional PID controller, which has the same linear structure. but are nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability, particularly when the process to be controlled is nonlinear. When the SIIM is applied, the fuzzy inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding variables. So the proposed method has the capability of the high speed inference and adapting with increasing the number of the fuzzy input variables easily. Computer simulation results have demonstrated the superior to the control performance of the one proposed by D. Misir et al.
In this paper We proposed a new method to generate fuzzy logic controllers through genetic algorithm(GA). In designing of fuzzy logic controllers encounters difficulties in the selection of optimized member-ship functions, gains and rule base, which is conventionally achieved by a tedious trial-and-error process. This paper develops genetic algorithms for automatic design of high performance fuzzy logic controllers which can overcome nonlinearities in many engineering control applications. The rule-base is coded in base-7 strings by generated from random function. Which can be presented in discrete fuzzy linguistic value, and using membership function with Gaussian curve. To verify the validity of this fuzzy logic controller it is compared with conventional fuzzy logic controller(FLC) and PID controller.
The field oriented control of induction motors is widely used in high performance applications. However, detuning caused by parameter disturbance still limits the performance of these drives. In order to accomplish variable speed operation, conventional PI-like controllers are commonly used. These controllers provide limited good Performance over a wide range of operation, even under ideal field oriented conditions. This paper is proposed model reference adaptive fuzzy control(MFC) and artificial neural network(ANN) based on the vector controlled induction motor drive system. Also, this paper is proposed control of speed and current using fuzzy adaption mechanism(FAM), MFC and estimation of speed using ANN. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system using FAM, MFC and ANN controller. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.1
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pp.56-61
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2013
Modern integrated circuits (ICs) are becoming an integrated parts of analog, digital, and radio frequency (RF) circuits. Testing these RF circuits on a chip is an important task, not only for fabrication quality control but also for tuning RF circuit elements to fit multi-standard wireless systems. In this paper, RF test circuits suitable for embedded testing are introduced: RF power detectors, power control circuits, directional couplers, and six-port reflectometers. Various types of embedded RF power detectors are reviewed. The conventional approach and our approach for the RF power control circuits are compared. Also, embedded tunable active directional couplers are presented. Then, six-port reflectometers for embedded RF testing are introduced including a 77-GHz six-port reflectometer circuit in a 130 nm process. This circuit demonstrates successful calibrated reflection coefficient simulation results for 37 well distributed samples in a Smith chart. The details including the theory, calibration, circuit design techniques, and simulations of the 77-GHz six-port reflectometer are presented in this paper.
We have proposed and experimentally verified a pulse-width modulation (PWM) generator which directly generated a PWM signal in the optical domain. Output waveforms were clear at the repetition rate of 16 MHz; the duty cycle (DC) was from 14.7% to 72.1%; and the DC-control resolution was about 4.399%/dB. The PWM generator' operation principle is based on the injection-locking property of a single-mode Fabry-$P{\acute{e}}rot$ laser diode (SMFP-LD). The SMFP-LD, which has a self-locked mode wavelength at ${\lambda}_{PWM}$, was used to detect the power of the injection-locking signal (optical analog input). If the analog input power is high, the SMFP-LD is locked to the wavelength of the input signal ${\lambda}_a$ and there is no output after an optical bandpass filter (OBF). If the analog input power is low, the SMFP-LD is unlocked and there is output signal at ${\lambda}_{PWM}$ after the OBF. Thus, the SMFP-LD plus the OBF provide digital output for an analog input. The DC of the output PWM signal can be controlled by tuning the power of the analog input.
The motion control of the divertor maintenance system of the China Fusion Engineering Test Reactor (CFETR) was studied in this paper, in which CFETR Multi-Functional Maintenance Platform (MFMP) was simplified as a parallel robot for the convenience of theoretical analysis. In order to design the motion controller of parallel robot, the kinematics analysis of parallel robot was carried out. After that, the dynamic modeling of the hydraulic system was built. As the large variation of heavy payload on MFMP and highly nonlinearity of the system, A Fuzzy-PID controller was built for self-tuning PID controller parameters by using Fuzzy system to achieve better performance. In order to test the feasibility of the Fuzzy-PID controller, the simulation model of the system was built in Simulink. The results have showed that Fuzzy-PID controller can significantly reduce the angular error of the moving platform and provide the stable motion for transferring the divertor.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.21
no.3
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pp.43-50
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2021
A tilted tall building is actively constructed as landmark structures around world to date. Because lateral displacement responses of a tilted tall building occurs even by its self-weight, reduction of seismic responses is very important to ensure structural safety. In this study, a smart tuned mass damper (STMD) was applied to the example tilted tall building and its seismic response control performance was investigated. The STMD was composed of magnetorheological (MR) damper and it was installed on the top floor of the example building. Control performance of the STMD mainly depends on the control algorithn. Fuzzy logic controller (FLC) was selected as a control algorithm for the STMD. Because composing fuzzy rules and tuning membership functions of FLC are difficult task, evolutionary optimization algorithm (EOA) was used to develop the FLC. After numerical simulations, it has been seen that the STMD controlled by the EOA-optimized FLC can effectively reduce seismic responses fo the tilted tall building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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