PID control is widely used in industrial areas, but it is not easy to tune PID gains for an optimal control. The proposed learning method is to tune PID gains using the gradient approach. We use two estimation functions in this method : one is an error function for tuning of PID gains, and the other is a performance measuring function for a completion of learning. This paper shows that optimal PID controllers can be acquired when this learning method is applied to 10 systems with different natural frequencies and damping ratios.
정량적 궤환이론(Quantitative Feedback Theory : QFT)은 플랜트 불확실성과 외란에도 불구하고 요구된 시스템의 제어성능을 성취하기 위해서 궤환의 사용을 강조하는 매우 실제적인 설계기법이다. 이 QFT의 루프형성과정은 요구된 경계조건이 만족될 때까지 강인한 제어기를 설계하는 것을 허용한다. 본 논문에서는 QFT의 루프형성을 이용한 PID 제어기의 최적 설계방법을 제안한다. 제안된 방법은 QFT 경계조건에 의해 얻어진 2차원의 시스템 행렬과 출력 벡터를 재배열하는 것으로부터 전개된 선형 연립방정식으로부터 PID 제어기의 파라미터 벡터를 식별하는 방식이다. 제안된 방법의 유용성은 터빈의 속도제어 문제에 의해 검증하였다.
본 논문에서는 방사 및 연신 공정에 쓰이는 히터 시스템의 정밀온도 제어를 다룬다. 히터 시스템의 정밀온도 제어를 위해 자동동조(auto-tuning) IMC-PID 제어기를 최적화 기법인 uDEAS를 이용해서 설계하는 방법을 제안한다. 이를 위해 롤 히터의 측정 데이터로부터 히터를 근사 모델링하고, 이 모델로부터 안정성과 제어성능을 널리 만족시키는 최적의 IMC-PID 제어기 저역필터 값을 uDEAS로 동조한다. 마지막으로, 설계된 제어기를 DSP 키트를 사용하여 실험하였다.
In the automatic operation of an urban rail vehicle, a conventional PID control algorithm is applied to run the vehicle between stations within time limit and jerk limit. But the energy consumption in the automatic operation is much higher than in the manual operation. In this study, the optimal control algorithm for automatic operation is proposed to minimize energy consumption, which satisfies automatic operation for the urban rail vehicle, compared with the conventional PID control algorithm.
시간지연을 갖는 적분시스템은 공정제어 중에서 레벨제어 문제에 해당되는 프로세스이다. 본 논문에서는 이 적분 시스템에 대한 PID 제어기의 최적 동조 규칙을 제안한다. 우선 PID 제어기 파라미터를 IAE, ISE, ITSE의 성능지수의 합이 최소가 되도록 RCGA를 이용하여 최적화한다. 다음으로 이로부터 또 다른 RCGA를 사용하여 일반화된 PID 제어기의 동조규칙을 유도한다. PID 제어기는 추종제어용과 외란억제용 두 가지로 구분하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법과 비교하여 제안한 방법의 유효성을 검토한다.
본 논문에서는 PID제어기를 이용해 외란이 존재하는 2차시스템 특성을 갖는 전동기를 제어하는 경우 외란제거와 최적제어가 동시에 될 수 있는 PIB파라메터를 면역알고리즘을 통해 구하였다. 외란제거를 위해 $H{\infty}-norm$을 응용하여 제어시스템의 외란제거 조건들을 제시하고 이 조건들을 만족하는 전동기 제어용 PID제어기를 설계하였다. 설계된 PID제어기의 최적 파라메터를 구하기 위해 면역 알고리즘을 적용하였고 최적 파라메터를 평가하기 위하여 ITSE(Integral of time weighted squared error)성능지수를 이용하여 만족할 만한 결과를 얻었다.
본 연구에서는 산업용 팩키지 보일러의 최적한 연소제어를 위하여 O/sub 2/ 제어기의 구성 및 PID제어 알고리즘을 도입하고 그것에 따른 하드웨어 및 소프트웨어를 고찰하였으며 그 결과 하드와이어드 논리제어기나 기존의 PC보다 분산제어의 효율적 처리가 가능하였다. BD/Micro PC 시스템에서 시퀀스 제어를 필요로하는 기능은 BD PC가, 아날로그 시스템을 다루는 PID 제어같은 기능은 .mu.C가 담당함으로서 제어범위가 넓어져 각종의 연산기능확대, BD PC와 .mu.C와의 데이터 링크, 그리고 고장진단등의 기능이 추가되었다.
본 논문에서는 전문가의 지식이 없는 상황에서 자동적으로 최적의 퍼지 제어기를 설계하는 방법에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 제어기의 규칙 설정을 위해 기존의 PID 제어기의 입출력 데이터를 클러스터링한다. 군집된 데이터들로부터 클러스터의 수를 파악하고 이를 바탕으로 퍼지 제어를 위한 규칙의 수를 결정한다. 둘째로 퍼지 제어기의 여러 파라미터들은 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화한다. GA를 이용한 최적화 과정에서는 성능평가 기준으로 기준입력에 대한 시스템 응답간의 오차와 오버슈트의 크기를 사용하여 응답이 빠르고 안정적인 제어기를 설계하도록 진화방향을 설정한다. 이렇게 만들어진 퍼지 제어기의 성능을 기존의 PID 제어기와 비교 평가한다
본 논문에서는 시간영역 및 주파수영역 성능지수와 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 이용한 자기부상 RGV(Rail-Guided Vehicle)의 최적 PID 제어기 설계 기법을 제안한다. 일반적으로 RGV에 적용되는 흡인식 자기부상시스템은 시스템 자체의 불안정성을 내포하고 있으며, 오버슈트 및 정착시간을 고려한 설계가 요구되기 때문에 기존의 성능지수함수로는 원하는 성능을 얻기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 먼저 PID 제어기 설계에 사용되는 성능지수함수를 분석하고, 자기부상 RGV에 적합한 시간영역 및 주파수영역 성능을 고려한 새로운 성능지수 함수를 제안하였다. 또한, 클론선택 최적화기법을 적용하여 성능이 향상된 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 제안하였다. 제안된 최적화 알고리즘과 성능지수함수의 성능을 평가하기 위하여 단순 유전자 알고리즘과 기존의 군집 최적화 기법인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 비교 시뮬레이션을 하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 최적화 기법들에 비해 자기부상 RGV의 최적 제어기 설계에 더 효과적임을 시뮬레이션을 통해 보였다.
본 논문에서는 쿼드콥터형 드론 시스템을 구현하고, PID 제어기에서 안정화 시간을 최소화할 수 있는 이득 계수를 구하기 위한 경험적 방법을 제안하였다. 드론 자세 안정화 제어 시스템은 가속도 센서와 자이로 센서의 자세 정보를 마호니 필터를 통해 보정한 후 PID 제어기를 통해 4개의 모터를 구동한다. 제안된 방법은 기존의 지글러-니콜스 방법을 통해 1차적으로 이득 계수를 구한 후에 각각의 이득 계수를 경험적 방법으로 다시 최적화하는 단계를 거쳐서 결정한다. 최종적으로 구해진 이득 계수를 구현된 시스템에 적용하여 롤 방향으로 20도 회전하는 실험을 수행한 결과 기존의 지글러-니콜스 방법에 비해 최대 오버슈트는 44.3도에서 29.8도로 감소하면서도 안정화시간이 2.6초에서 1.7초로 개선됨을 확인할 수 있었다. 따라서 제안된 방식은 최적의 이득 계수를 구하기 위한 시행착오를 줄이면서도 드론과 같이 모터 잡음이 심한 환경에서도 잘 동작함을 실험을 통해 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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