In industry, the speed control of single-phase induction motor in domestic use is generally controlled by a simple ON-OFF or PID control method. However, in this case, in order to have a good speed regulating characteristics, itself should be modified in accordance with the optimum PID factors which are varied each time operating speed changes. Shortening the development time and saving the cost which are needed to modify the controller is a major problem to be solved now in industry. In order to alleviate the above difficulties, it is proposed to apply adaptive control technique using MRFAC(Model Reference Following Adaptive Control) for the speed control of single-phase induction motor which has scarcely been studied. In this paper, the above speed control technique is achieved using MCS-96 one chip micro controller with a good speed control characteristics and it is expetted to open a wide application field in the speed control of single-phase induction motor in the future.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.53
no.3
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pp.134-141
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2004
Recently, neural network techniques are widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, in general it takes up a lot of time to learn in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And in practice since it is difficult for the PID gains suitably, lots of researches have been reported with respect of turning schemes of PID gains. A neural network-based PID control scheme is proposed, which extracts skills of human experts as PID gains. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed neural network-based PID control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accidents.
Kim, Seung-Woo;Kang, Moon-Sik;Koh, Jae-Won;Park, Mign-Yong;Lee, Sang-Bae
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.2
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pp.105-110
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1990
In this paper, a compliance robot control algorithm using a PID adaptive controller is proposed. The compliance robot is suitable for the tasks in contact with environment, such as assembly operation or surface processing. A hybrid robot control method can control force and position simultaneously and two independant feedback closed loops are formed in this method. Because the compliance robot is operated in contact with environment, it is very difficult to obtain linear model of dynamics for this robot. In order to overcome this difficulty, a PID adaptive controller independant of robot dynamics is applied to the compliance robot. The proposed control algorithm for the compliance robot was analyzed and conformed by simulating the surface processing task by a two-joint robot.
Ha, Tae Wook;Jun, Gi Ho;Nguyen, Minh Tri;Han, Sung Min;Shin, Jung Woo;Ahn, Kyoung Kwan
Journal of Drive and Control
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v.14
no.4
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pp.37-44
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2017
This paper introduces a control algorithm for trajectory control of an electro-hydrostatic rotary actuator. A key feature of this paper is that an adaptive PID based on sliding mode is used to control the nonlinearity and uncertainty factor of single input/output system. Accurate knowledge of rotary actuator angle can result in high-performance and efficiency of electro hydraulic system. First, the position control is formulated using the adaptive PID with sliding mode technique and uncertainties in the hydraulic system. Second, the controller can update the PID gains on-line based on error caused by external disturbance and uncertain factors in the system. Finally, three experimental cases were studied to evaluate the proposed control method.
In this paper, we propose the self-tuning of PID controller using diagonal recurrent neural networks. The characteristic of the proposed structure is on-line adaptive learning scheme in spite of variations of feedback, signals. Control performance is compared with that of neural network based PID controller which was proposed by Iwasa. Computer simulation results show that the proposed controller is effective in controlling of unknown nonlinear plants.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.37
no.9
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pp.646-654
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1988
In this paper, a speed controller using a microcomputer is implemented and applied to a DC Servo Motor. Adaptive control is applied to a system for which a priori knowledge to its mathematical model is insufficient, on the basis of input and output data an apropriate controller is constructed through which the system input is synthesized. The pole-placement PID self tuning control algorithms as a control algorithm is used to compare the performance of the controller with that of the classical PID controller through computer simulations and experiments.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.3
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pp.246-254
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2002
In this paper auto-tuning scheme of PID controller based on the reference model has been studied for a Process control system by immune algorithm. Up to this time, many sophisticated tuning algorithms have been tried in order to improve the PID controller performance under such difficult conditions. Also, a number of approaches have been proposed to implement mixed control structures that combine a PID controller with fuzzy logic. However, in the actual plant, they are manually tuned through a trial and error procedure, and the derivative action is switched off. Therefore, it is difficult to tune. Since the immune system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (Parallel Distributed Processing) network to complete patterns against the environmental situation. Simulation results reveal that reference model basd tuning by immune network suggested in this paper is an effective approach to search for optimal or near optimal process control.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.13
no.1
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pp.56-62
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2012
This paper presents design and implementation of the speed controller for DC motor system using Embeded Target for TI C2000 DSP library in Matlab/Simulink is introduced. Speed controller are easily design and implemented by using the Matlab/Simulink program. Feedback of motor speed is processed through eZdsp F2812 AID converter using encoder and pulse meter as speed sensor. Real-time program of controller is drawn using Simulink and converted program code for speed control of P control, PID control and parameter estimation base adaptive control is downloaded into the TI eZdsp 2812 board. Experiments were carried out to examine validity of speed response for implemented controllers. And even if controlled plant becomes alteration studied controller design and implementation easily method.
Park, Jong-Kun;Lim, Young-Cheol;Cho, Kyeng-Young;Ryoo, Young-Jae;Oh, Dong-Hwan;Wi, Seog-O;Lee, Hong-Soo
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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1994.10a
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pp.257-262
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1994
This paper describes an autotuning fuzzy PID controller for a position control of DC serve motor. Because ZNM(Ziegler-Nichols Method) with relay feedback has the difficulty in re-tuning the PID parameters and adaptive method has complex algorithm, a new method to overcome those problems is required. The proposed scheme determines the initial PID gains by using ZNM with relay feedback, and then re-tunes the optimal PID parameters by using fuzzy expert system whenever control conditions are changed. To show the validity of the proposed method, a position control of DC servo motor is illustrated by computer simulation and is experimented by a designed controller.
Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And in practice since it is difficult to the PID gains suitably lots of researches have been reported with respect to turning schemes of PID gains. A Neural Network-based PID control scheme is proposed, which extracts skills of human experts as PID gains. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based PID control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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