본 논문에서는 표준 IMC-PID 제어기에 시스템 식별상의 위상 조절 인자를 설계 변수로 추가함으로 새로운 IMC-PID 제어기 설계 방법을 제안한다. 제안된 제어기의 동조법으로 해석적으로 구해진 주파수 영역 특성을 통해 주파수 영역 성능을 보장하도록 하는 설계 변수의 구속 조건 하에서 시간영역의 적분 오차 지표를 가격함수로 최소화하는 최적 해를 얻는다. 이 제안된 동조법은 다양한 설계 사양을 동시에 고려하도록 하여 기존의 IMC-PID의 단일 설계 변수 동조가 갖는 비유연성 문제를 개선하였다. 사례 연구에서 기존의 동조법들과의 성능 비교를 통해 그 유용성을 검토했다.
The gauge control of the fishing mill is very important because more and more accurately sized hot rolled coils are demanded by customers recently. Because the mill constant and the plasticity coefficient vary with the specifications of the mill, the classification of steel, the strip width, the strip thickness and the slab temperature, the variation of these parameters should be considered in the automatic gauge control system(AGC). Generally, the AGC gain is used to minimize the effect of the uncertain parameters. In a practical field, operators set the AGC gain as a constant value calculated by FSU (Finishing-mill Set-Up model) and it is not changed during the operating time. In this paper, the thickness data signals that occupy different frequency bands are respectively extracted by adaptive filters and then the main cause of the thickness variation is analyzed. Additionally, the AGC gain is adaptively tuned to reduce this variation using the online tuning model. Especially ANFIS(Adaptive-Neuro-based Fuzzy Interface System) which unifies both fuzzy logics and neural networks, is used for this gain adjustment system because fuzzy logics use the professionals' experiences about the uncertainty and the nonlinearity of the system. Simulation is performed by using POSCO's data and the results show that proposed on-line gain adjustment algorithm has a good performance.
This paper presents a Fuzzy-PID controller based on Fuzzy logic. Up to now PID controller has had the difficulty of obtaining the optimal gain, and Fuzzy controller has had the difficulty of determining scale factor affecting the performance of control. So that a Fuzzy-PID controller is presented here self tuning of the scale factor and optimal gain. The results of simulation show a good performance in comparison with Ziegler-Nichols controller, having the generality of determining the components of scale factor in Fuzzy rule.
In this paper, recurrent artificial neural network (RNN) based self tuning speed controller is proposed for the high performance drives of induction motor. RNN provides a nonlinear modeling of motor drive system and could give the information of the load variation, system noise and parameter variation of induction motor to the controller through the on-line estimated weights of corresponding RNN. Thus, proposed self tuning controller can change gains of the controller according to system conditions. The gain is composed with the weights of RNN. For the on-line estimation of the weights of RNN, extended kalman filter (EKF) algorithm is used. Self tuning controller that is adequate for the speed control of induction motor is designed. The availability of the proposed controller is verified through the MATLAB simulation with the comparison of conventional PI controller.
This paper proposes a robust digital controller for PWM voltage source inverter using CRA method. The usual inverter controller for the operation of constant voltage and constant frequency consists of a double looped PI controller for the outer voltage controller and the inner current controller, of which the order of characteristic polynomial is high and so the gain tuning is difficult. Considering the limited switching frequency of the devices and sampling frequency of the digital controller, the gain tuning is usually based on the engineering experiences with the try and error method. In this paper, the error-space approach is used to get the system model including the controller with low order, and the characteristic ratio assignment (CRA) method is proposed for the design of robust controller which has the advantage to design the optimal gain to meet the referenced response and overshoot within the limit range. The PSiM simulation and experience results are shown to verify the validity of the proposed controller.
The optimal gain design method of a three-phase boost converter is proposed in this study. The control system has a two-loop configuration, in which each controller is coupled closely; thus, the optimal design is difficult to achieve using conventional gain-tuning method. The proposed method is adopted to the MATLAB SISO TOOL software and is based on the controller requirements, which are phase margin and cut-off frequency of the open-loop system. The optimal proportional -integral gains can be designed easily using the proposed interactive method of the SISO TOOL. The performance of the proposed system is verified through simulation and experiments.
본 논문에서는 기설계된 풍력발전제어시스템의 최적화에 관한 연구로서, 특히 블레이드 피치제어기 및 발전기 토크 제어기의 제어 변수 튜닝 (Tuning) 기법을 제안하고자 한다. 일반적으로 제어기 설계는 간략화된 수학적 모델을 기반으로 이루어지고 실제 적용시 설계단계에서 고려하지 않았거나 수학적 표현이 불가능한 불확실성을 제어 시스템에 반영하기 위하여 반복적인 시험 단계가 필요하다. 본 논문에서는 풍력발전시스템 비선형 시뮬레이션 소프트웨어와 최적화 기법을 이용하여, 풍력발전기의 로터 회전 속도 변화, 발전기 출력 변동, 동력 전달축 비틀림 진동을 최소화하기 위한 제어기 튜닝 절차 및 결과를 제시하고자 한다. 제어기 기본 설계안과 최적화된 최종 설계안의 비교를 통하여 방법의 타당성을 예시하였다.
Though various techniques have been studied as a way of adjusting parameters of PID controllers, no perfect method of determining parameters is available to date. Especially the deign of PID controller for unstable processes with dead time(UPWDT) is even more difficult due to various reasons. Generally the existing design procedures for UPWDT involve deriving formulas to meet gain and phase margin specifications, or using inner loop to stabilize UPWDT before applying PID controller. In this paper, the dual-input describing function(DIDF) method is proposed, by which the performance and robustness of the closed-loop system can be improved. The method is based on moving the critical point (-1+j0) of Nyquist stability to a new position arbitrarily selected on the complex plane. This can be done by determining appropriate coefficients of the DIDF. As a result, we can easily determine parameters of PID-type controller by using existing conventional tuning methods for stable or unstable systems. Simulation results are included to show the effectiveness of the proposed method.
Neural network control has many innovative potentials for fast, accurate and intelligent adaptive control. In this paper, two kinds of neurocontrol architectures for the dynamic control of robot manipulators are developed. One is based on a System Identification and Control scheme and the other is based on the Feedback-Error leaming scheme. Both of the proposed architectures use an inverse dynamic neurocontroller in parallel with a linear neurocontroller. The difference is that the first architecture uses the system identifier to get the signals used for training neurocontrollers, while the second architecture uses a properly defined energy function. Compared with the previous types of neurocontrollers which are using an inverse dynamic neurocontroller and a fixed PD gain controller, the proposed architectures not only eliminate the painful process of the fixed gain tuning but also exhibit superior peformances because the linear neurocontroller can adapt its gains according to the applied task. This superior performance is tested and verified through computer simulation of the dynamic control of the PUMA 560 arm.
This study examines a P+multi resonant-based voltage control for voltage harmonics compensation under the islanded mode of a microgrid. In islanded mode, the inverter is defined as a voltage source to supply the full local load demand without the connection to the grid. On the other hand, the output voltage waveform is distorted by the negative and zero sequence components and current harmonics due to the unbalanced and nonlinear loads. In this paper, the P+multi resonant controller is used to compensate for the voltage harmonics. The gain tuning method is assessed by the tendency analysis of the controller as the variation of gain. In addition, this study analyzes the slight voltage magnitude drop due to the practical form of the P+multi resonant and proposes a counter method to solve this problem by adding the PI-based voltage restoration method. The proposed P+multi resonant controller to compensate for the voltage harmonics is verified through the PSIM simulation and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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