A robust controller that combines the merits of the feed-back, feed-forward and model-following control for induction motor drives utilizing field orientation control is designed in this paper. The proposed controller is a two-degrees-offreedom (2DOF) integral plus proportional & rate feedback (I-PD) speed controller combined with a model-following (2DOF I-PD MFC) speed controller. A systematic mathematical procedure is derived to find the parameters of the 2DOF I-PD MFC speed controller according to certain specifications for the drive system. Initially, we start with the I-PD feedback controller design, then we add the feed-forward controller. These two controllers combine to form the 2DOF I-PD speed controller. To realize high dynamic performance for disturbance rejection and set point tracking characterisitics, a MFC controller is designed and added to the 2DOF I-PD controller. This combination is called a 2DOF I-PD MFC speed controller. We then study the effect of the 2DOF I-PD MFC speed controller on the performance of the drive system under different operating conditions. A computer simulation is also run to demonstrate the effectiveness of the proposed controller. The results verify that the proposed 2DOF I-PD MFC controller is more accurate and more reliable in the presence of load disturbance and motor parameter variations than a 2DOF I-PD controller without a MFC. Also, the proposed controller grants rapid and accurate responses to the reference model, regardless of whether a load disturbance is imposed or the induction machine parameters vary.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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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
대한전기학회:학술대회논문집
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대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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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.
본 논문은 외란 제거 제어기의 실제적인 설계와 구현방법을 제안한다. 2 DOF 구조에서는 외란 제거의 성능은 순 방향 루프 제어기의 고 이득 없이 개선될 수 있다. 그러나, 2 DOF의 설계 방법이 2 DOF 수학적인 이론에 근거하기 때문에 다양한 응용 분야의 사용이 쉽지 않았다. 외란 관측기(Disturbance Observer, DOB)는 간단하지만, 매우 효과적인 2 DOF 제어기이다. 이 논문에서 기본적인 DOB 특성부터 설계와 구현의 기술적인 방법까지 실제적인 문제를 다룬다. 또한 실질적인 방법에 의하여 모델링하는 방법과 그 예를 설명하였다. 제안한 방법은 두 가지의 선형 모터 시스템으로 유용함을 증명하였다.
A high-performance robust hybrid speed controller for a permanent-magnet synchronous motor (PMSM) drive with an on-line trained neural-network model-following controller (NNMFC) is proposed. The robust hybrid controller is a two-degrees-of-freedom (2DOF) integral plus proportional & rate feedback (I-PD) with neural-network model-following (NNMF) speed controller (2DOF I-PD NNMFC). The robust controller combines the merits of the 2DOF I-PD controller and the NNMF controller to regulate the speed of a PMSM drive. First, a systematic mathematical procedure is derived to calculate the parameters of the synchronous d-q axes PI current controllers and the 2DOF I-PD speed controller according to the required specifications for the PMSM drive system. Then, the resulting closed loop transfer function of the PMSM drive system including the current control loop is used as the reference model. In addition to the 200F I-PD controller, a neural-network model-following controller whose weights are trained on-line is designed to realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics. According to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM drive system, the NNMFC generates an adaptive control signal which is added to the 2DOF I-PD speed controller output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter variations and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed 200F I-PD NNMF controller. The results confirm that the proposed 2DOF I-PO NNMF speed controller produces rapid, robust performance and accurate response to the reference model regardless of load disturbances or PMSM parameter variations.
In this paper the structure of 2-DOF controller based on artificial immune network algorithms has been suggested for nonlinear system. Up to present time, a number of structures of the 2-DOF controllers are considered as 2-DOF (2-Degrees Of Freedom) control functions. However, a general view is provided that they are the special cases of either the state feedback or the modification of PID controllers. On the other hand, the immune network system possesses a self organizing and distributed memory, also it has an adaptive function by feed back law to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation, since antibody recognizes specific antigens which are the foreign substances that invade living creatures. Therefore, it can provide optimal solution to external environment. Simulation results by immune based 2-DOF controller reveal that immune algorithm is an effective approach to search for 2-DOF controller.
In this paper the structure of 2-DOF controller based on artificial immune network algorithms has been suggested for nonlinear system. Up to present time, a number of structures of the 2-DOF controllers are considered as 2-DOF (2-Degrees Of Freedom) control functions. However, A general view is provided that they are the special cases of either the state feedback or the modification of PID controllers. On the other hand, The immune network system possesses a self organizing and distributed memory, also it has an adaptive function by feed back law to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation, since antibody recognizes specific antigens which are the foreign substances that invade living creatures. Therefore, it can provide optimal solution to external environment. Simulation results by immune based 2-DOF controller reveal that immune algorithm is an effective approach to search for 2-DOF controller.
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.
Robust DC-DC converter which can cover extensive load changes and also input voltage changes with one controller is needed. In this paper, we propose a method for determining the parameters of 2DOF digital controller which makes the control bandwidth wider, and at the same time makes a variation of the output voltage very small at sudden changes of resistive load and the input voltage. The 2DOF digital controller whose parameters are determined by the proposed method is actually implemented on a DSP and is connected to a DC-DC converter. Experimental studies demonstrate that this type of digital controller can satisfy given specifications.
In this paper, we present the mechanical, electrical system design and system integration of controllers including sensory devices of the humanoid, KHR-2 (KAIST Humanoid Robot - 2). We have developed KHR-2 since 2003. Total number of DOF of KHR-2 is 41. Each arm including a hand has 11 DOF and each leg has 6 DOF. Head and trunk also has 6 DOF and 1 DOF respectively. In head, two CCD cameras are used for eye. To control all axes efficiently, distributed control architecture is used to reduce computation burden of main controller and to expand devices easily. So we developed the sub-controller as a servo motor controller and a sensor interfacing devices using microprocessor. The main controller attached its back communicates with sub-controllers in real-time by CAN (Controller Area Network) protocol. We used Windows XP as its OS (Operation System) for fast development of main control program and easy extension of peripheral devices. And RTX HAL extension commercial software is used to realize the real-time control in Windows XP environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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