In this paper, an actively controlled anti-rolling system is considered to reduce the rolling motion of the ship. In this control system, a small auxiliary mass is installed on the upper area of the ship, and actuator us connected between the auxiliary mass and a ship. The actuator reacts against the auxiliary mass, applying inertial control forces to the ship to reduce the rolling motion in the desired manner. In this paper, we apply the PID controller to design the anti-rolling control system for the controlled ship. And the experimental result shows that the desirable control performance is achieved.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.5
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pp.326-331
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2016
This paper presents a novel robust adaptive AC8B exciter system against synchronous generators for ships. A PID (proportional integral derivative) control framework, which is a part of the AC8B exciter system, is simply composed of nominal and auxiliary control configurations. For selecting these proper parameter values, the former is conventionally chosen based on the experience and knowledge of experts, and the latter is optimally estimated via a neural networks optimization procedure. Additionally, we propose an online parameter learning-based auxiliary control to practically cope with deterioration of control performance owing to uncertainty in electric generator systems. Such a control mechanism ensures the robustness and adaptability of an AC8B exciter to enhance control performance in real-time implementation. We carried out simulation experiments to test the reliability of the proposed robust adaptive AC8B exciter system and prove its superiority through a comparative study in which a conventional PID control-based AC8B exciter system is similarly applied to our simulation experiments under the same simulation scenarios.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.5
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pp.438-444
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2001
In this paper, an actively controlled anti-rolling system is considered to reduced the rolling motion of the ship. In this control system, a small auxiliary mass is installed on the upper area of the ship, and the actuator is connected between the auxiliary mass and the ship. The actuator reacts against the auxiliary mass, applying inertial control corves to the ship to reduce the rolling motion in the desired manner. in this paper, we apply the PID controller to design the anit-rolling control system for the controlled hip. And the experimental result shows that the desirable control performance is achieved.
With only the classical PID controller applied to control of a DC motor, a good (target) performance characteristic of the controller can be obtained, if all the model parameters of DC motor and operating conditions such as external load torque, disturbance, etc. are exactly known. However, in case when some of system parameters or operating conditions are uncertain or unknown, the fixed PID controller does not guarantee the good performance which is assumed with precisely known system parameters and operating conditions. In view of this and robustness enhancement of DC motor control system, we propose a PID learning controller which consists of a set of learning rules for PID gain tuning and learning of an auxiliary input. The proposed PID learning controller is shown to drive the state of uncertain DC motor system with unknown system parameters and external load torque to the desired one globally asymptotically. Computer simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed PID learning controller, thereby showing whose superiority to the conventional fixed PID controller.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.6
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pp.555-562
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1997
With only the classical PID controller applied to control of a DC motor, good (target) performance characteristic of the controller can be obtained if all the model parameters of DC motor and operating conditions such as external load torque, disturbance, etc. are known exactly. However, in case when some of system parameters or operating conditions are uncertain or unknown, the fixed PID controller does not guarantee good performance, which is assumed with precisely known system parameters and operating conditions. In view of this and the robustness enhancement of DC motor control system, we propose a PID learning controller which consists of a set of learning rules for PID gain tuning and learning of an auxiliary input. The proposed PID learning controller is shown to drive the state of uncertain DC motor system with unknown system parameters and external load torque to the desired one world wide asymptotically. Computer simulation and experimental results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed PID learning controller, thereby showing its superiority to the conventional fixed PID controller.
Free-path-type guidance system does not need a hardwired path in the environment so that it gives a mobile robot a flexible path. ln this study to achieve the free-path-type guidance system for a mobile robot which is steered by the differential steering of both drive forewheels, position recognition systems are constructed using odometer system as an internal position sensor. Two odometer systems, a auxiliary wheel odometer and a 2-encoder odometer system are constructed and path following algorithms using these odometer systems are designed and experimented. PID control type is adopted in the path following algorithms.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.23
no.6
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pp.895-901
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1986
This paper presents direct adaptive controllers for single-input single-output nonminimum phase systems based on PID structures. Also, characteristics of these schemes are compared, and convergence properties are considered. In these schemes, controller parameters are estimated from the least-square algorithm and some additional auxiliary parameters are obtained from the proposed polynomial identity which is derived from the pole placement equation and the Bezout identity. The effectiveness of these schemes is demonstrated by computer simulation that has been carried out for a very difficult example.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.40
no.4
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pp.264-274
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2003
This paper presents a direct generalized minimum-variance self tuning controller with a PID structure using neural network which adapts to the changing parameters of the nonlinear system with nonminimum phase behavior, noises and time delays. The self-tuning controller with a PID structure is a combination of the simple structure of a PID controller and the characteristics of a self-tuning controller that can adapt to changes in the environment. The self-tuning control effect is achieved through the RLS (recursive least square) algorithm at the parameter estimation stage as well as through the Robbins-Monro algorithm at the stage of optimizing the design parameter of the controller. The neural network control effect which compensates for nonlinear factor is obtained from the learning algorithm which the learning error between the filtered reference and the auxiliary output of plant becomes zero. Computer simulation has shown that the proposed method works effectively on the nonlinear nonminimum phase system with time delays and changed system parameter.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.586-588
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2011
Adaptive feedforward control(AFC) is largely aimed for improving control performance of dynamic systems particularly involving periodic disturbance signals in engineering fields. This paper presents a novel hybrid AFC approach for specific systems with multiple disturbances in control input and state variables. The proposed AFC mechanism is hierarchically composed of the conventional AFC and a PID typed auxiliary control law in parallel. The former is generic to decrease periodic disturbance in control actuators and the latter is additionally constructed to overcome control deterioration due to time-varying uncertainty of given systems. We carry out numerical simulation to test reliability of the hybrid AFC system and compare its control performance with a well-known conventional AFC method in terms of time and frequency domains for proving of its superiority.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.5
no.4
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pp.26-37
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1996
This paper presents a new approach to the design of adaptive control system using DSPs(TMS320C30) for robotic manipulators to achieve trajectory tracking by the joint angles Digital signal processors are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In the proposed control scheme adaptation laws are derived from the improved Lyapunov second stability analysis method based on the adaptive model reference control theory. The adaptive controller consists of an adaptive feedforward controller. feedback controller. and PID type time-varying auxiliary control elements. The proposed adaptive control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Moreover, this scheme does not require a an accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.
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