International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.1
no.1
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pp.95-103
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2001
The purpose of Introducing a combined cycle with gas turbine in power plants is to reduce losses of energy, by effectively using exhaust gases from the gas turbine to produce additional electricity or process. The efficiency of a combined power plant with the gas turbine increases, exceeding 50%, while the efficiency of traditional steam turbine plants is approximately 35% to 40%. Up to the present time, the PID controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain without any experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error procedures. This paper focuses on the neural network tuning of the 2-DOF PID controller with a combined 2-DOF parameter (NN-Tuning 2-DOF PID controller), for optimal control of the Gun-san gas turbine generating plant in Seoul, Korea. In order to attain optimal control, transfer function and operating data from start-up, running, and stop procedures of the Gun-san gas turbine have been acquired and a designed controller has been applied to this system. The results of the NN-Tuning 2-DOF PID are compared with the PID controller and the conventional 2-DOF PID controller tuned by the Ziegler-Nichols method through experimentation. The experimental results of the NN-Tuning 2-DOF PID controller represent a more satisfactory response than those of the previously-mentioned two controllers.
Kim, Dong-Hwa;Hong, Won-Pyo;Jung, Chang-Gi;Lee, Seung-Hak
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.07d
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pp.2123-2125
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2001
In thermal power plant, the efficiency of a combined power plant with a gas turbine increases, exceeding 50%, while the efficiency of traditional steam turbine plants is approximately 35% to 40%. Up to the present time, the PID controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain without any experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error procedures. This paper focuses on the neural network tuning of the 2-DOF PID controller with a separated 2-DOF parameter (NN-Tuning 2-DOF PID controller), for optimal control of the Gun-san gas turbine generating plant in Seoul. Korea. In order to attain optimal control, transfer function and operating data from start-up, running, and stop procedures of the Gun-san gas turbine have been acquired, and a designed controller has been applied to this system. The results of the NN-Tuning 2-DOF PID are compared with the PID controller and the conventional 2-DOF PID controller tuned by the Ziegler-Nichols method through experimentation. The experimental results of the NN-Tuning 2-DOF PID controller represent a more satisfactory response than those of the previously-mentioned two controller.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.9
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pp.948-955
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2008
The conventional PID controller has been widely employed in industry. However, the PID controller with one degree of freedom(DOF) can not optimize both set-point tracking response and disturbance rejection response at the same time. In order to solve this problem, a few types of 2DOF PID controllers have been suggested. In this paper, a tuning formula for a 2DOF PID controller is presented. The optimal parameter sets of the 2DOF PID controller are determined based on the first-order plus time delay process and a real-coded genetic algorithm(RCGA) such that the ITAE performance criterion is minimized. The tuning rule is then addressed using calculated parameter sets and another RCGA. A set of simulation works are carried out on three processes with time delay to verify the effectiveness of the proposed rule.
In the thermal power plant, the main steam temperature is typically regulated by the fuel flow rate and the spray flow rate, and the reheater steam temperature is regulated by the gas recirculation flow rate. However, Strictly maintaining the steam temperature can be difficult due to heating value variation to the fuel source, time delay changes in the main steam temperature, the change of the dynamic characteristics in the reheater. Up to the present time, PID Controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper focuses on tuning of the 2-DOF PID Controller on the DCS for steam temperature control using immune based multiobjective approach. The stable range of a 2-DOF parameter for only this system could be found for the start-up procedure and this parameter could be used for the tuning problem. Therefore tuning technique of multiobjective based on immune network algorithms in this paper can be used effectively in tuning 2-DOF PID controllers.
The three-mode PID controller is widely used in plant because control algorithm is simple and tuning method is general. But the conventional PID controller can not have the both purpose of setpoint tracking and disturbance rejection at the same time. In this paper, we studied the application 2DOF PID controller to pneumatic control valve through simulation and experiments. Results are Presented a satisfactory response
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.3
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pp.321-328
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1998
When we control the level of the steam generator in the nuclear power plants, a swell and shrink arises from many disturbances such as feed water rate, feed water temperature, main steam flow rate, and coolant temperature. If we use the conventional type of PI controller in this system, we will not have stability during controlling at lower power, the removal function of disturbances, and a load follow-up control effectively. In this paper, we study the application of a 2-Degree of Freedom(2-DOF) PID controller to the level control of the steam. generator of nuclear power plants through the simulation and the experimental steam generator. We use the parameters $\alpha$, $\beta$, $\gamma$ of the 2-DOF PID controller for the removal of disturbances and the parameters Kp,Ti,Td of the conventional type of PID controller for controlling setpoint. The back-propagation learning algorithm of neural network is used for tuning the 2-DOF PID controller. We can find satisfactory results of the removal of the disturbances and the tracking function in the change of setpoint through the simulation and experimental steam generator.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.37
no.2
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pp.192-198
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2013
This paper presents the stabilization and design of a pan-tilt control part for the directional pan-tilt system for shipboard directional equipment. In order to control each control axis with compensation for ship motion, the 2 degree of freedom(2DOF) PID controller is designed and its parameters are tuned using a real-coded genetic algorithm(RCGA). Simulation demonstrates the effectiveness of the 2 DOF PID controller tuning.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.05a
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pp.395-398
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2001
In this paper, we consider to apply of 2-DOF (Degree of Freedom) PID controller at D.C servo motor system. Many control system use I-PD, PID control system but the position control system have difficulty in controling variable load and changing parameter. We propose neural network 2-DOF PID control system haying feature for removal disturbances and tracking function in the target value point. Experiment result for 2-DOF PID controller with neural network are illustrated.
The Main role of the gas turbine lies in the utilization of waste heat which may be found in exhaust gases from the gas turbine or at some other points of the process to produce additional electricity. Up to date, the PID controller has been used to operate under such difficult conditions, but since the gain of PID controller manually experience. In this paper parameter separation type 2-DOF PID controllers are proposed based on the gas turbine control system. Gas turbine transfer function is achieved from operation data of Gun-san gas turbine and Tuning algorithms of parameter separation type 2-DOF PID controller is ANFIS. Results represents satisfactory response.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.6
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pp.744-752
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1999
In this paper, we studied the response characteristics of $\alpha$, $\beta$ separated type, combined type, PI typed, and feedforward type in 2DOF-PID controller through the simulation and the experiments designed with the multivariable flow control system. The parameters $\alpha$ and $\beta$ give an affect to characteristics of controller in separated type but $\gamma$ does not give an affect to the characteristics of 2-DOF PID. The more $\beta$ increases, the more overshoot decreases and especially, in case of PI type represent clearly. The $\alpha$, $\beta$ separated type has a very small overshoot and its magnitudes in 2-DOF PID onctroller increases in order of $\alpha$, $\beta$ combined type, PI type, feedforward type, conventional type. The response characteristics of simulation are similar to that of experiments but the experimental characteristics in the multivariable flow control system has the delayed response. The time delay of response in experiments depends on 2-DOF parameter $\alpha$, $\beta$, $\gamma$ and the overshoot increase as the $\alpha$, $\beta$, $\gamma$ increase. So, we can have a satisfactory response by tuning D gain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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