Kim, Yuen-Chung;Lee, Sang-Suk;Won, Chung-Yuen;Kim, Young-Real
Proceedings of the KIEE Conference
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1998.07f
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pp.2012-2014
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1998
The conventional PI controller has been widely used in industrial applications. If a PI control gain is selected suitable, the PI controller shows very good control performance. But it is very difficult to find the optimal PI control gain. Therefore, in this paper, the 4-rule based fuzzy logic modifier of the conventional PI controller are presented. The fuzzy logic modifier which exhibits a stabilizing effects on the closed-loop system, has good robustness regarding the improperly tuned PI controller. The simulation are performed to verify the capability of proposed control method on vector controlled induction motor drive system.
Mobility of an indoor wheeled robot is affected by adhesion force that is related to various floor conditions. When the adhesion force between driving wheels and the floor decreases suddenly, the robot has a slip state. In order to overcome this slip problem, optimal slip velocity must be decided for stable movement of wheeled robot. First of all, this paper shows that conventional PI control can not be applied to a wheeled robot of the light weigh. Secondly, reposed fuzzy logic applied by the Takagi-Sugeno model for the configuration of fuzzy sets. For the design of Takaki-Sugeno model and fuzzy rule, proposed algorithm uses FCM(Fuzzy c-mean clustering method) algorithm. In additionally, this algorithm controls recovered driving torque for the restrain the re-slip. The proposed fuzzy logic controller(FLC) is pretty useful with prevention of the slip phenomena through that compare fuzzy with PI control for the controller performance in the re-adhesion control strategy. These procedures are implemented using a Pioneer 2-DXE wheeled robot parameter.
This paper propose an optimal scaling gain tuning method of the fuzzy PI controller using Genetic Algorithm(GA). Scaling gains can reflect the control resolution and fuzziness of input/output variables. By the scaling gain method, the design of a fuzzy logic controller(FLC) can be simplified without affecting the system performance in comparison with multi-decision table method. In designing a fuzzy logic controller, the analytic approach method for the optimization is unavailable. Therefore GA is excellent optimization algorithms for scaling gain tuning. Using this optimal scaling gain tuning method, a good performance can be achieved both in transient and steady state.
Commencing with incandescent light bulbs, every load today creates harmonics. Unfortunately, these loads vary with respect to their amount of harmonic content and their response to problems caused by harmonics. The prevalent difficulties with harmonics are voltage and current waveform distortions. In addition, Electronic equipment like computers, battery chargers, electronic ballasts, variable frequency drives, and switching mode power supplies generate perilous amounts of harmonics. Issues related to harmonics are of a greater concern to engineers and building designers because they do more than just distort voltage waveforms, they can overheat the building wiring, cause nuisance tripping, overheat transformer units, and cause random end-user equipment failures. Thus power quality is becoming more and more serious with each passing day. As a result, active power filters (APFs) have gained a lot of attention due to their excellent harmonic compensation. However, the performance of the active filters seems to have contradictions with different control techniques. The main objective of this paper is to analyze shunt active filters with fuzzy and pi controllers. To carry out this analysis, active and reactive current methods ($i_d-i_q$) are considered. Extensive simulations were carried out. The simulations were performed under balance, unbalanced and non sinusoidal conditions. The results validate the dynamic behavior of fuzzy logic controllers over PI controllers.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.2
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pp.155-164
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2006
This paper focuses on a new optimization technique of a fuzzy logic based proportional integral (FLPI) load frequency controller by the multiple tabu search (MTS) algorithm. Conventionally, the membership functions and control rules of fuzzy logic control are obtained by trial and error method or experiences of designers. To overcome this problem, the MTS algorithm is proposed to simultaneously tune proportional integral gains, the membership functions and control rules of a FLPI load frequency controller in order to minimize the frequency deviations of the interconnected power system against load disturbances. The MTS algorithm introduces additional techniques for improvement of the search process such as initialization, adaptive search, multiple searches, crossover and restart process. Simulation results explicitly show that the performance of the proposed FLPI controller is superior to conventional PI and FLPI controllers in terms of overshoot and settling time. Furthermore, the robustness of the proposed FLPI controller under variation of system parameters and load change are higher than that of conventional PI and FLPI controllers.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.2
no.5
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pp.23-29
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1994
The design procedure for fuzzy logic controller depends on the expert's knowledge or trial and error. Moreover, it is very difficult to guarantee the stability and robustness of the system due to the linguistic expression of fuzzy control. However, fuzzy logic control has succeeded in many control problems that the conventional control theory has difficulties to deal with. As a result, this control theory is applied to the engine control system which a mathematical model is difficult. In this study, the fuzzy logic is applied to obtain the gain of PI control at idle speed control system, and a simple engine model is developed in order to perform simulation. Experimental results show that the response to reach the target engine speed at idle speed control system is improved by adopting the gain obtained with fuzzy logic.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.10
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pp.1529-1535
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2012
This paper presents the application algorithm for speed control of Switched Reluctance Motor. The conventional PI controller has been widely used in industrial applications. But it is very difficult to find the optimal PI control gain. Fuzzy control does not need any model of plant. It is based on plant operator experience and heuristics. The proposed fuzzy logic modifier increases the control performance of conventional PI controller. Simulation and experimental results show that the proposed fuzzy control method was superior to the conventional PI controller in the respect of system performance. The experiments are performed to verify the capability of proposed control method on 6/4 salient type SRM.
In this paper an adaptive fuzzy PI controller with feedback linearizing meth od is implemented to controlling flux and torque separately in induction motor. In this paper first decoupling of torque and flux which are outputs to be controlled, is achieved by using feedback linearization methodology. Then for reducing the effect of noise and rejection of disturbance, main part of controller which is adaptive PI fuzzy controller, is designed. Coefficients of PI controller are determined by defined fuzzy rules due to error dynamic. Inputs of fuzzy system are defined sliding surfaces which consist of torque and flux errors. The main contribution of this paper is effect reduction of noise and disturbance on torque and flux which is based on fuzzy logic and nonlinear control. At last the effectiveness of the proposed control scheme in presence of noise and load disturbance is simulated and comprised to applying sliding method. The results verify better effectiveness of the proposed method for effect reduction of noise and disturbance.
This paper presents a PI controller tuning method for high performance permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives under load variations using clustering fuzzy algorithm. In many speed tracking control systems PI controller has been used due to its simple structure and easy of design. PI controller, however, suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. In order to improve the tracking control performance under load variations, the PI controller parameters are modified during operation by clustering fuzzy method. This method based on optimal fuzzy logic system has simple structure and computational simplicity. It needs only sample data which is obtained by optimal controller off-line. As the sample data implemented in the adaptive fuzzy system can be modified or extended, a flexible control system can be obtained Simulation results show the usefulness of the proposed controller.
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