선형 플랜트의 극한 이득과 주기를 찾기 위해 포화함수를 이용하여 자기 진동을 발생 시켰다. 포화함수 사용으로 극한이득과 주기의 정확성을 높였다. 발견한 극한 이득과 극한 주기는 PID 제어기 값을 구하는데 사용하였다. 정적인 부하 왜란 등이 있는 경우 비대칭 진동이 발생할 수 있다. 발생하는 비대칭 자기 진동을 분석하였고 분석결과로부터 극한 이득과 주기를 찾는 방법을 제안하였다.
In this paper a self-tuning control algorithm has been utilized to control speed of a rolling mill DC drive system. Inner current control loop is composed of predictive current controller and the outer speed control loop is composed of the self-tuning PI or IP controller. Computer simulation results reveal that the adaptive control algorithm using self-tuning control is capable of following the typical set point variations required for a rolling mill in conjunction with load torque variations on the shaft of the drive.
본 논문에서는 추적 성능 개선을 위해 기존의 신경망 제어기에 PID제어기를 직렬로 연결하여 시뮬레이션 결과를 고찰했다. 추적 성능을 평가하기 위해 신경망모델은 2계층으로 구성하고 Widrow-Hoff델타 규칙을 이용하여 예측 오차가 최소화되도록 정규적인 동특성을 학습하였다. 이 학습 결과, 기존의 신경망제어기의 경우보다 PID를 연결하였을 경우가 추적 성능이 다소 개선되었음을 확인했으며, 251샘플에서 추적할 플랜트 파라메터가 시변인 경우에도 빠른 속도로 수렴되는 결과를 얻었다.
본 고에서는 적응제어의 설계 기법의 연구 현황에 대해 살펴보았다. 매개변수 추정을 기반으로 적응제어기 설계 기법(Estimation-based Design Technique)은 자기동조제어를 시작으로 적응 최적제어 단계를 거쳐, 현재 다변수 적응예측제어로 발전하였고, 이는 화학공정 등 실제 플랜트에 응용될 가능성이 가장 높은 실용적인 설계기법으로 평가받고 있다. 그러나 비선형 시스템에 대한 적용 연구는 활발하지 못한 형편이다. 한편, 안정도 이론을 기반으로 적응 메카니즘을 설계하는 연구는 선형 시스템에 대한 적응제어 연구로 확장되어 현재 활발한 연구가 진행되고 있다. 앞으로 이에 대한 이론 연구가 한동안 지속될 것으로 전망된다. 그러나 이 방법은 실제 시스템에 적용시 적합한 형태로 불확실성을 모델링해야 하며 그 작업은 그리 용이하지 않을 것으로 판단된다. 그러나 부분적으로 이러한 응용연구에 대한 노력이 경주되어야 할 것이다. 비매개변수 추정방법은 적응제어 이론의 주 설계기법은 아니기 때문에 이론으로의 확장 연구는 그리 활발하지 못한 것으로 판단된다. 그러나 비교적 설계방법과 불확실성 모델링이 간단하여 실제 응용에 가장 용이하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.
직류직권모터는 전동지게차와 같은 물류용 전동차에서 사용되는데, 우수한 기동 토오크를 가지는 반면에 파라미터의 열적, 변화가 심하고 마찰과 부하의 비선형성이 존재해 기존의 제어기로는 만족할 만한 성능을 내지 못한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 퍼지제어기를 사용한다. 퍼지제어기는 변수의 애매성에 바탕을 두고 제어하기 때문에 이러한 비선형성에 대해 강인하나, 소속함수의 결정과 퍼지규칙의 선정이 어려우며, 체계적인 방법이 존재하지 않는다. 이러한 퍼지제 어의 결점을 해결하기 위해 소속함수는 유전 알고리즘을 통해 자기동조 시키며 퍼지규칙은 오차와 오차변화율의 위상평면을 이용하여 결정한다. 실용성을 검증하기 위해 TI사의 DSP TMS320F240을 이용해 실시스템에 적용했으며, 이를 통해 부하의 변동 및 기준 속도의 변화에도 잘 대처함을 알 수가 있었다.
This paper presents an algorithm to design a self-tuning proportional-integral(PI) speed controller for servo systems. The control gains are calculated with estimated system parameters, i.e. inertia and viscous damping which are estimated by initial operation. The simulation and experimental results show the feasibility and performance of the proposed algorithm.
In this paper, we applied genetic algorithm to current control for robust control and stability. In conclusion, we prove that current control of genetic algorithm can be high efficiency.
The elimination of offsets such as those induced by load disturbance is a principal requirement in the control of industrial processes. In this paper we propose a self-tuning minimum variance control in the two tuypes of k-incremental and integrating form. Since the objective of control design in this paper is a generalized minimum variance control, it can be applied to nonminimum phase system. And we compare the proposed algorithm wiht that of the positional self-tuning control and show that it can also be applied to nonminimum phase system by computer simulation.
In the original incremental Extended Horizon Control, the control inputs are computed recursively each step in the prediction horizon. But in this paper, we propose another incremental Extended Horizon Self-tuning Control version in which control inputs can be computed directly in any time interval. The effectiveness of this algorithm in a variable time delay or load disturbances environment is demonstrated by computer simulation. The controlled plant is a nonminimum phase system.
This paper deals with a self-tuning fuzzy controller. The fuzzy controller is constructed with linguistic rules which consist of the fuzzy variables and fuzzy sets. Each of fuzzy sets is characterized by a membership function. The tuning fussy controller has paramemters to effect control output. In this paper we propose tuning method for the scaling factor. Computer simulations carried out on a second-order process will show how the present tuning approach improves the transient and steady-state characteristics of the overall system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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