Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.2
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pp.89-94
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2005
In this paper, we propose a fuzzy PID controller of new method. There are two problems in absolute digital PID controller. First, much calculation time need for obtain the sum of data at each period. Second, this is problem need much memory because to storage every data at the before period. We use the speed type PID digital controller to improvement such problems. In the propose controller doesn't use without adjustment the crisp output error and we doesn't use nile tables in the fuzzy inference process at the forward stage fuzzifier. We inference output member ship function by using the relation and range of two variable of PID gain parameters. We can obtained desired results through the simulation and a experiment of the hydraulic servo motor control system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.5
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pp.598-603
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2004
An optical head actuator of an optical disk drive consists of two servo mechanisms for the focusing and the tracking to acquire data from disk. As the rotational speed of the disk grows, the utilized lag-lead-lead compensator has known to be above its ability for precisely controlling the optical head actuator. To overcome the difficulty, this paper propose a new controller design method for optical head actuator based fuzzy proportional-integral-derivative (PID) control and the genetic algorithm(GA). It employs a two-stage control structure with a fuzzy PI and a fuzzy PD control and is optimized by the GA to yield the suboptimal fuzzy PID control performance. It is shown the feasibility of the proposed method through a numerical tracking actuator simulation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.10
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pp.6289-6295
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2014
Rework systems are the equipment used to install or remove semiconductor chips with BGA or SMD forms in printed circuit boards. The rework systems have hot air outlets. At the outlets, precise temperature control is needed to avoid heat shock. The aim of this paper was to suggest a new controller for temperature control at the hot air outlets. The suggested controller was a fuzzy PID controller. The fuzzy PID controllers were composed of TSK fuzzy rules and had outstanding ability for nonlinear systems control. This paper reports the design algorithm of fuzzy PID controllers, and the design process of the fuzzy PID controller for the temperature control of the outlets. Temperature control experiments were performed to verify the ability of the suggested controller. As a result, the RMS of the proposed method is 9.44 and the general method is 15.88. The experiments showed that the temperatures at the outlet using the suggested fuzzy PID controller followed the desired ones better than the commonly used PID controller.
Fuzzy control is widely used for improving temperature control performance as controlling ventilation in greenhouse because the technique can respond more flexibly to the outside air temperature and wind speed. By pre-studied PID and normal fuzzy control this study was performed to obtain the fundamental data that can be established in better greenhouse ventilation control method. The temperature control error by the simple fuzzy control was $1.2^{\circ}C$. The accumulated operating size of the window and the number of operating were 84% and 13, respectively. These showed equivalent control performance with pre-studied result that control error. The accumulated operating size of the window and the number of operating were 75% and 12, respectively. The proposed fuzzy technique was simple control logic method compared with step and PID control methods, but it showed equivalent performance. Therefore, the proposed simple fuzzy control method could be used in micro controller of small programmable memory size and many applications.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.6
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pp.57-64
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1994
This paper proposes a fuzzy tuning PID controller for straight line type inverted pendulum. The conventional PID controller which is used widely in industrial field has fatal drawback on determining control gains for practical system. The proposed controller tunes the gains automatically based on fuzzy urle derived from the experience of expert operator. The results of simulation and experiment show the efficiency of the proposed control method comparing with conventional PID control method in terms of rising time, overshoot, and overall errors.
In this paper, we propose controller to control the acceleration of unmanned aircraft turbojet engine. The high-gain observer to estimate the rotational speed of compressor is used, and the turbojet engine controller applying fuzzy heuristic techniques and PID control algorithm are designed. fuzzy PID controller produces the flow control input to prevent the surge and flame-out phenomena at the acceleration and deceleration of the turbojet engine. The standard acceleration is set and the fuel flow control is defined by the fuzzy heuristic. Computer simulations are performed using MATLAB in order to verify the performance of the proposed controller.
This paper presents a fuzzy modified PID controller that uses linear fuzzy inference method. In this structure, the proportional and derivative gains vary with the output of the system under control. 2-input PD type fuzzy controller is designed to obtain the varying gains. The proposed fuzzy PID structure maintains the same performance as the general-purpose linear PID controller, and enhances the tracking performance over a wide range of input. Numerical simulations and experimental results show the effectiveness of the fuzzy PID controller in comparison with the conventional PID controller.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.14
no.1
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pp.30-37
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2000
We studied on acquiring of transfer function and tuning of 2-DOF PID controller using ANFIS for the optimum control to turbine's variables variety. Since the shape of a membership function in the ANFIS based on the characteristics of plant. ANFIS based control method is effective for plant that its variable vary. On the other hand, a start-up time is very short and its variable's value for optimal start-up in gas turbine should be varied, but it is very difficult for such a controller to design. In this paper, we tune 2-DOF PID controller after apply a ANFIS to the operating data of Gun-san gas turbine and verify the characteristics. Its results is compared to the conventional PID controller and discuss. We expect this method will be used for another process because it is studied on the real operating data.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.19
no.2
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pp.67-80
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1995
In order to control systems which are dominantly subjected to modeling errors and uncertainties, control strategies must deal with the effect of modeling errors and uncertainties. Since most of control methods based on system mathematical model, such as LQG/LTR method, have been developed mainly focused on stability robustness, they can not smartly improve the transient response disturbed by modeling errors and/or uncertainties. In this research, a fuzzy PID control method is suggested, which can stably improve the transient responses of systems disturbed by modeling errors as well as systems not entirely using mathematical models. So as to assure the effectiveness of suggested control method, computer simulations are accomplished for some example systems, through the comparison of transient responses.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.1
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pp.1-8
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2008
A two-wheel balancing vehicle, which helps people moving freely and fast, and is applied from inverted pendulum system, has been widely researched and developed, and some products are came into a market in actuality. Until now, the two-wheel balancing vehicles developed have chosen the general PID control method. In this paper, we propose a new control method to improve a control capacity for a two-wheeled balancing vehicle for human transportation. The proposed method is the fuzzy PD+I control that is one of the improved PID control, and it contains a 2input-1output fuzzy system. This fuzzy system processes signals from proportional and derivative controller, and the fuzzy output signal generates the final output by summing up integral signal. The non-linearity of the fuzzy system makes an optimal output control signal by changing weight of the proportional signal and the derivative signal in process of time. We have simulated the fuzzy PD+I control system and experimented by implementing the two-wheel balancing mobile robot to verify the advantages of the proposed fuzzy PD+I control method in comparison with general PID control. As the results of simulation and experimentation, the proposed fuzzy PD+I control method has better control performance than general PID in this system and improves it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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