Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.27
no.1
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pp.24-32
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2003
The PID controller has been widely used in industrial applications due to its simple structure and robustness. Even if it is initially well tuned, the PID controller must be retuned to maintain acceptable performance when there are system parameter changes due to the change of operation conditions. In this paper, a self-tuning control scheme which comprises a parameter estimator, a NN-based rule emulator and a PID controller is proposed, which can cope with changing environments. This method involves combining neural networks and real-coded genetic algorithms(RCGAs) with conventional approaches to provide a stable and satisfactory response. A RCGA-based parameter estimation method is first described to obtain the first-order with time delay model from over-damped high-order systems. Then, a set of optimum PID parameters are calculated based on the estimated model such that they cover the entire spectrum of system operations and an optimum tuning rule is trained with a BP-based neural network. A set of simulation works on systems with time delay are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.1
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pp.19-24
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2007
In this paper, we propose a tuning method of PID-PD controller to satisfy design specifications in frequency domain as well as time domain. The proposed tuning method of PID-PD controller consists of the convex set of PID and PI-PD controller. PID-PD controller controls the closed-loop response to be located between the step responses, and Bode magnitudes of closed-loop transfer functions controlled by PID and PI-PD controller. The controller is designed by the optimum tuning method to minimize the proposed specific cost function subject to sensor noise insensitivity and robust stability. Its effectiveness is examined by the case study and analysis.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.10
no.3
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pp.41-47
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2006
Effects of mean flow and nozzle damping on acoustic tuning of a gas-liquid scheme coaxial injector are investigated numerically adopting a linear acoustic analysis. The injector plays a role as a half-wave acoustic resonator for acoustic damping in a combustion chamber of a liquid rocket engine. As Mach number of mean flow in a chamber increases, the resonant frequency of the first tangential mode decreases slightly and the optimum injector tuning length varies negligibly. Nozzle damping affects neither the resonant frequency nor the optimum length. From these numerical results, effects of mean flow and nozzle damping on acoustic tuning of a resonator are negligible. As open area of the injectors increases, the acoustic amplitude decreases, but new injector-coupled modes appear.
The study on the performance of the nonlinear friction tuned mass dampers (FTMD) for the mitigation of the seismic responses of the structures is a topic that still inspires the efforts of researchers. The present paper aims to carry out a numerical study on the optimum tuning of TMD and FTMD parameters using a multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm including soil-structure interaction (SSI) effects for seismic applications. Considering a 3-story structure, the performances of the optimized TMD and FTMD are compared with the uncontrolled structure for three types of soils and the fixed base state. The simulation results indicate that, unlike TMDs, optimum tuning of FTMD parameters for a large preselected mass ratio may not provide a best and optimum design. For low mass ratios, optimal selection of friction coefficient has an important key to enhance the performance of FTMDs. Consequently, a free parameter search of all FTMD parameters provides a better performance in comparison with considering a preselected mass ratio for FTMD in the optimum design stage of the FTMD. Furthermore, the SSI significant effects on the optimum design of the TMD and FTMD. The simulation results also show that the FTMD provides a better performance in reducing the maximum top floor displacement and acceleration of the building in different soil types. Moreover, the performance of the TMD and FTMD decrease with increasing soil softness, so that ignoring the SSI effects in the design process may give an incorrect and unrealistic estimation of their performance.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.9
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pp.1618-1623
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2008
In this paper, a new design method for IMC-PID that adds a phase scaling factor of system identifications to the standard IMC-PID controller as a control parameter is proposed. Based on analytically derived frequency properties such as gain and phase margins, this tuning rule is an optimal control method determining the optimum values of controlling factors to minimize the cost function, integral error criterion of the step response in time domain, in the constraints of design parameters to guarantee qualified frequency design specifications. The proposed controller improves existing single-parameter design methods of IMC-PID in the inflexibility problem to be able to consider various design specifications. Its effectiveness is examined by a simulation example, where a comparison of the performances obtained with the proposed tuning rule and with other common tuning rules is shown.
The optimum grillage design belongs to nonlinear constrained optimization problem. The determination of beam scantlings for the grillage structure is a very crucial matter out of whole structural design process. The performance of optimization methods, based on penalty functions, is highly problem-dependent and many methods require additional tuning of some variables. This additional tuning is the influences of penalty coefficient, which depend strongly on the degree of constraint violation. Moreover, Binary-coded Genetic Algorithm (BGA) meets certain difficulties when dealing with continuous and/or discrete search spaces with large dimensions. With the above reasons, Real-coded Micro-Genetic Algorithm ($R{\mu}GA$) is proposed to find the optimum beam scantlings of the grillage structure without handling any of penalty functions. $R{\mu}GA$ can help in avoiding the premature convergence and search for global solution-spaces, because of its wide spread applicability, global perspective and inherent parallelism. Direct stiffness method is used as a numerical tool for the grillage analysis. In optimization study to find minimum weight, sensitivity study is carried out with varying beam configurations. From the simulation results, it has been concluded that the proposed $R{\mu}GA$ is an effective optimization tool for solving continuous and/or discrete nonlinear real-world optimization problems.
The parameters of PID controller should be readjusted whenever system character change. In spite of a rapid development of control theory, this work needs much time and effort of expert. In this paper, to resolve this defect, after the sample of parameters in the changeable limits of system character is obtained, these parametrs are used as desired values of back propagation learning algorithm, also neural network auto tuner for PID controller is proposed by determing the optimum structure of neural network. Simulation results demonstrate that auto-tuning proper to system character can work well.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.5
no.3
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pp.9-24
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1968
This report is concerned with the optimum design of hyper-aprupt p-n junctiea silion diode and fabriction of this diode usable for electrical tuning application. Impurity profile in the junction was assumed to clean exponential function. With this assunntion, an optimum criterion for designing standard AM radio tuning capacitor was derived. In the diffusion process, after aluminum and antimony as impurties were deposited in vacuum on a P-type silicon wafer, the diffusion was followed by loading the wafer into the high temperature furnace.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2009.05a
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pp.281-284
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2009
Acoustic tuning frequency of quarter-wave resonators is investigated numerically to suppress combustion instability in a liquid rocket engine. A quarter-wave resonator is adopted, which was designed from the cold acoustic test for optimal damping condition. First, in a model combustion chamber scaled down from a full-scale chamber, reactive flow filed is analyzed numerically and acoustic-pressure responses are examined. Next, thermodynamic properties in the resonators are predicted. Based on the data, frequency tuning method is studied. The optimum tuning length of each resonator is proposed and thereby, sufficient damping is produced.
Journal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry
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v.43
no.3
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pp.1-10
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2011
Proportional.Integral.Derivative control schemes continue to provide the simplest and effective solutions to most of the control engineering applications today. However PID controller is poorly tuned in practice with most of the tuning done manually which is difficult and time consuming. This research comes up with a soft computing approach involving Genetic Algorithm, Evolutionary Programming, and Particle Swarm Optimization and Ant colony optimization. The proposed algorithm is used to tune the PID parameters and its performance has been compared with the conventional methods like Ziegler Nichols and Lambda method. The results obtained reflect that use of heuristic algorithm based controller improves the performance of process in terms of time domain specifications, set point tracking, and regulatory changes and also provides an optimum stability. This research addresses comparison of tuning of the PID controller using soft computing techniques on Machine Direction of basics weight control in pulp and paper industry. Compared to other conventional PID tuning methods, the result shows that better performance can be achieved with the soft computing based tuning method. The ability of the designed controller, in terms of tracking set point, is also compared and simulation results are shown.
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