Hybrid fuzzy gain scheduling controller is composed of a PD control and a fuzzy control for taking the advantage of each scheme. The key structure of the hybrid fuzzy gain scheduling control scheme is so called a switch which calculates weighting values between the fuzzy controller and the PD controller. However, due to the requirement of the switch , the hybrid fuzzy gain scheduling control scheme needs extra fuzzy logic processing, thus the structure is complicated. and requires more calculation time. To eliminate the drawbacks, a new hybrid fuzzy gain scheduling control scheme is proposed in this paper. In the proposed scheme, the membership function, for calculating of weithting value, and the input and output membership functions are combined. Thus the proposed hybrid scheme does not require switch for calculation of weighting value, and as a result, the calculation time is faster and the structure is more simple than the existing hybrid controller. Computer simulation results for an inverted pendulum model under Pole-Placement PID controller, fuzzy gain scheduling controller,existing hybrid controller , and proposed hybrid controller are compared to demonstrate the good property of the proposed hybrid controller.
In this paper, the design method of a hybrid fuzzy controller with an optimal auto-tuning method is proposed. The conventional PID controller becomes so sensitive to the control environments and the change of parameters that the efficiency of its utility for the complex and nonlinear plant has been questioned in transient state. In this paper, first, a hybrid fuzzy logic controller(HFLC) is proposed. The control input of the system in the HFLC is a convex combination by a fuzzy variable of the FLC's output in transient state and the PID's output in steady state. Second, a powerful auto-tuning algorithm is presented to automatically improve the Performance of controller, utilizing the improved complex method and the genetic algorithm. The algorithm estimates automatically the optimal values of scaling factors and PID coefficients. Controllers are applied to the plants with time-delay and the DC servo motor Computer simulations are conducted at the step input and the system performances are evaluated in the ITAE.
본 연구에서는, 팔의 4가지 운동을 구별할 수 있는 계측 시스템과, 구별된 팔의 운동 위치를 추정할 수 있는 제어 알고리즘에 관하여 기술한다. 먼저 4가지(굽히기와 펴기, 내전과 외전) 운동을 구별하기 위해 굽혀진 정도를 측정할 수 있는 전기 저항 형태의 굽힘 센서를 사용한다. 이 센서를 왼팔의 상완 이두근과 오구완근에 1개씩 부착한다. 부착된 두 개의 센서로부터 출력되는 신호는 증폭기와 필터 등으로 구성된 계측 시스템을 통과한다. 이 시스템에서는 상완이두근에 부착된 센서 신호는 굽히기와 펴기 운동 중에서만 On/OFF 작동을 하도록 하고, 오구완근에 부착된 센서 신호는 모든 운동에 작동하도록 설계하였다. 이렇게 출력된 신호들로부터 4가지 운동은 구별하여 출력하고, 출력된 신호들로부터 팔의 운동 위치를 측정한다. 마지막으로, 제안된 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 RC 서보 모터와 포텐션미터로 구성된 2자유도의 인공팔을 제작하여 실험한다. 실험을 통해 인공 팔의 위치는 모터의 회전 관성, 센서의 노이즈 등으로 실제 팔의 위치와 차이가 발생하였다 이 오차를 감소하기 위해 오차값과 오차의 변화값에 근거한 퍼지 PID 제어기를 사용하였고, 이로써 오차가 5도 이내로 감소되었다.
During the past several years, fuzzy control has emerged as one of the most active and fruitful areas for reaserch in the applications of fuzzy set theory. A key component of the fuzzy controller is a rule-based system which provides a linguistic description of control strategy. This strategy has the form of a collection of fuzzy conditional statements which are implemented and manipulated using fuzzy set theory. In this paper, we propose the rule-based controller for DC motor speed control. The result of performance compare with PID controller to verify the validity of proposed algorithm.
In this paper, the nonlinear I/O characteristic of fuzzy logic controller is analyzed by using cell concept. Sources of the nonlinearity in a fuzzy logic controller include the fuzzification, the fuzzy reasoning and the defuzzification. A closed form expression for the defuzzified output is derived in case of a fuzzy logic controller with two inputs, triangular memberships, MacVicar-Whelan type linguistic rules, and direct fuzzy reasoning. As a result, it is shown that fuzzy logic controller is a nonlinear controller. Also its nonlinearity is analyzed with respect to the conventional PID control and the sliding mode control.
Backlash between meshing gear teeth causes impact, tracking error and undesired vibrations. It is usually minimized by precision gear, spring-loaded anti-backlash gears and precise mechanical adjustment. Although these techniques can help to reduce the backlash gap, its cost is relatively high and performance is limited. And the classic controller is insufficient to control the dynamic system with nonlinearity. For these reason, a fuzzy controller is proposed to compensate the backlash effect at a robot system. The input variables are position error and change in error. The output variable can be defined by input voltage of motor. The performance of a fuzzy controller is verified by comparing with a PID controller. The results show that the undesired vibration is suppressed. And then diminishing the position error is observed.
Design of fuzzy logic controllers encounters difficulties in the selection of optimized membership function and fuzzy rule base, which is traditionally achieved by tedious trial-and-error process. In this paper We proposed a new method to generate fuzzy logic controllers throught genetic algorithm(GA). The controller design space is coded in base-7 strings chromosomes, where each bit gene matches the 7 discrete fuzzy value. The developed approach is subsequently applied to the design of proportional plus integral type fuzzy controller for a do-servo motor control system. It was presented in discrete fuzzy linguistic value, and used a membership function with Gaussian curve. The performance of this control system is demonstrated higher than that of a conventional PID controller and fuzzy logic controller(FLC).
This paper presents experimental results of the fuzzy controller for DC servo motor. The fuzzy controller consists of 9 quantized levels and 25 fuzzy rules. The fine Controller is employed in the fine control mode when the value of error is between -0.03 and +0.03, whereas the coarse controller is used in the coarse control mode when the value of error is in the outside range of -0.03 and +0.03. The experimental results show that the fuzzy controller provides a better performance (lower overshoot and error) than the PID controller regardless of the load applied.
In this paper, we analyze the effects of scaling factors on the performance of a fuzzy controller and propose the tuning method for them. The quantitative relation between input and output variables of a fuzzy controller is obtained by using a quasi-linear fuzzy model. An approximate transfer function of a fuzzy controller is derived from the comparison a fuzzy controller with the conventional PID controller. We analyze the effects of scaling factor using this approximate transfer function and propose a fuzzy tuning method based on that of Maeda et al[4].
A position Control algorithm of the flexible manipulator is studied. The proposed algorithm is based on a Fuzzy Logic Control(FLC) method using the human's experiences. FLC does not need a dynamic modeling of a flexible manipulator. A Fuzzy logic controller is designed that the end-point of the flexible manipulator tracks the desired trajectory. The control input to the process is determined by the error and variation of error. Simulation result shows a robustness of FLC compared with the PID control algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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