Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.23
no.12
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pp.782-790
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2011
Typical temperature control methods of a cooler for machine tools are hot-gas bypass and compressor variable speed control. The hot-gas bypass system has been widely used to control the cooler temperature in many general industrial fields. On the contrary, the compressor variable speed control is focused on special fields such as aerospace and high precision machine tools which need high precision control. The variable speed control system usually has two control variables such as target temperature and superheat. In other words, the variable speed control system is basically multi-input multi-output(MIMO) system. In spite of MIMO system, the proportional integral derivative(PID) feedback control methodology that based on single-input single-output (SISO) system is generally used for designing the variable speed control system. Therefore, it is inevitable to describe transfer functions for dynamic behaviors of every controlled variables and decide the PID gains with tremendous iteration process. Moreover, the designed PID gains do not provide optimum system performances. To solve these problems, high performance controller design method based on a state space model is suggested in this paper. An optimum controller is designed to minimize both control errors and energy inputs. This method was more simple to describe dynamic behaviors and easier to design the cooler controller which is MIMO system.
Kim, Sang-Hoon;Chung, In-Suk;Kang, Young-Ho;Nam, Moon-Hyon;Kim, Lark-Kyo
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.3
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pp.107-113
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2001
This paper deals with speed control of DC servo motor using a PID controller with a gain tuning based on a Back-Propagation(BP) Learning Algorithm. Conventionally a PID controller has been used in the industrial control. But a PID controller should produce suitable parameters for each system. Also, variables of the PID controller should be changed according to environments, disturbances and loads. In this paper described by a experiment that contained a method using a PID controller with a gain tuning based on a Back-Propagation(BP) Learning Algorithm, we developed speed characteristics of a DC servo motor on variable loads. The parameters of the controller are determined by neural network performed on on-line system after training the neural network on off-line system.
Tuna, Murat;Fidan, Can Bulent;Kocabey, Sureyya;Gorgulu, Sertac
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.5
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pp.2170-2178
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2015
This paper presents the effective and reliable speed control of PMDC motors under variable loads and reference speeds. As is known DC motors are more preferred in industrial practices. This is that, the PMDC motors don’t require brush and commutator care and to increase in torque per motor depending on developments in power electronics. In this study, proportional-integral controller (PI) and fuzzy logic controller (FL) have been designed for speed control of PMDC motor. In the design of these controllers, characteristics such as minimum overrun time, response time to the load, settling time and ideal rise time have been taken into consideration for better stability performance. In this design, the best system response was searched by examining the effect of different defuzzification methods onto the fuzzy logic system response. In conclusion, it has been seen that FL controller has a better performance for variable speed-load control of PMDC motor compared to PI controller.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.1
no.2
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pp.101-108
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1996
A new speed controller based on the fuzzy algorithm with hierarchical structure is presented. The input variables of the controller are speed error and its derivative(change of error), where the output variable is the change of torque current command. Several comparisons were performed with conventional PI (proportional plus integral) controller and proposed controller. These controllers are applied to the laboratory model drive system with 2.2kW induction motor. Some simulation and experimental results show that the speed controller using fuzzy algorithm is more robust than the conventional PI controller.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.4
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pp.114-121
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2002
This paper describes the control system of the toroidal traction driver continuously variable-speed transmission(CVT) fur a tractor. The instrumentation system, the hydraulic power control system and the principle control scheme were introduced. Experimental tests in the bench and the tractor were conducted to validate the performance of the CVT utilizing the proposed controller. The speed of the vehicle was continuously changed to follow the speed set by driver under various operating conditions. Given the reduction ratio of the variator from 2.0 to 1.0, the settling time was about just 0.52 seconds which was satisfactory value for working with the tractor. It was also proved that the tractor could work with continuously variable speed under heavy load disturbances.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.3
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pp.262-268
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1988
In this paper conditions are derived, which ensure the existence of a quasi-sliding mode on the control switching hyperplane in discrete variable structure control systems and also remove the reaching phase problem observed in continuous-time variable structure systems. In addition, a discrete variable structure tracking controller which has adaptive properties is devised based on these results. This controller has useful properties, such as small sensitivity to the variation of plant parameters and to disturbances and its performing speed is fast compared to that of other adaptive controller.
This paper deals with speed control of DC-servo motor using a Back-Propagation(BP) Learning Algorism and a PID controller Conventionally in the industrial control, PID controller has been used. But the PID controller produced suitable parameter of each system and also variable of PID controller should be changed enviroment, disturbance, load. So this paper revealed for experimental, a neural network and a PID controller combined system using developed speed characters of a Variable Load DC-servo motor. The parameters of the plant are determined by neural network perform on on-line system after training the neural network on off-line system.
Switched reluctance motor drive system is well known as a variable speed drive system because it has a simple motor structure and a simple driving circuit. Widely slotted photo interrupter has been investigated as a position sensor for SRM speed control because it has advantages of low cost and simple structure. However it has low resolution and it produces dead-time signal. This paper studies variable speed SRM drive system with slotted photo-interrupter. Controller in this study is constructed by using fuzzy controller that covers system nonlinearities and small perturbations in sufficiency. The performance of this system is evaluated through computer simulation and experiment results.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.3
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pp.98-106
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1997
In this paper, a new method of position synchronizing control is proposed for multi-axes driving system. The proposed position synchronizing control system is constituted with speed and synchronizing controller. The speed controller is aimed at the following to speed reference. Furthermore, it is designed to guarantee low sensitivity under some disturbance as well as robustness against model uncertainties using $H_{\infty}$technique. The synchronizing controller is designed to keep minimizing the position error using PID control law which is considered to reduce the dimension of transfer function in the control system. Especially, the proposed method can be easily conducted by controlling only slave axis speed, because it, has variable structure which is decided to master and slave axis by the sign of synchronizing error. Therfore, the master axis which is smaller influenced than another axes by disturbance can be controlled without reducing or increasing its speed for precise position synchronization. The effectiveness of the proposed method is sucessfully confirmed through many experiments.s.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.8
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pp.545-550
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2004
This paper is proposed a fuzzy neural network controller based on the vector controlled induction motor drive system. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed estimation and control of speed of induction motor using ANN Controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The back propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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