This paper presents the application of adaptive phase-locked loop (adaptive PLL) technique to control the process variable of the process control system. The adaptive algorithm is related to the error. When the error of the system is changed, the adaptive gain will be directly changed according to the error. If the value of the adaptive gain is large, the value of the error will be large. In this experiment, the reference input is 50% step input. The experimental result in controlling the first order lag process by the adaptive PLL shows that the response of the controlled system has no overshoot, short rise time, and zero steady-state error. The experimental result also shows that when the output disturbance enters to the process control system, the adaptive PLL can maintain the stability of the system and the effect of the output disturbance can also be fast rejected. The adaptive PLL has better performance ...
This paper presents adaptive fuzzy controller which is uncertainty or unknown variation in different parameters with nonlinear system of helicopter. The proposed adaptive fuzzy controller applied TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy system which is not only low number of fuzzy rule, and a linear input-output equation with a constant term, but also can represent a large class of nonlinear system with good accuracy. The adaptive law was designed by using Lyapunov stability theory. The adaptive fuzzy controller is a model reference adaptive controller which can adjust the parameter $\theta$ so that the plant output tracks the reference model output. First of all, system of helicopter was considered as stopping state, and design of controller was simulated from dynamics equation with stopping state. Results show that it is controlled more successfully with a model reference adaptive controller than with a non-adaptive fuzzy controller when there is a modelling error between system and model or a continuous added noise in such unstable system.
이 論文은 SISO 離散時間 基準모델 適應制御시스템에 대한 設計問題를 다루었다. 基準모델과 未知시스템의 入·出力端에 狀態變數필터를 도입하므로서, 可用信號들로 구성된 아주 간단한 適應시스템을 구성할 수 있다. 未知시스템의 相對次數가 1 또는 2 이상인 경우의 設計法은 多數 발표되었으나, 構造가 매우 복잡하거나 設計理論이 일반화하지 못하였다. 본 論文에서는 相對次數가 2이상인 경우에 간단한 線型필터를 도입하므로서 適應構造를 간단히 구성할 수 있음을 證明하였다.
The MFC(Mass Flow Controller) is an equipment that measures and controls mass flow rates of fluid. Most of the HFC system is still using the PID algorithm. The PID algorithm shows superior performance on the MFC system. But the PID algorithm in the MFC system has a few problems as followed. The characteristic of the MFC system is changed according to the operating environment. And, when the piezo valve that uses the control valve is assembled in the MFC system, a coupling error is generated. Therefore, it is very difficult to find out the exact parameters of MFC system. In this paper, we propose adaptive PID algorithm in order to compensate these problems of a traditional PID algorithm. The adaptive PID algorithm estimates the parameters of MFC system using LMS(Least Mean Square) algorithm and calculates the coefficients of PID controller. Besides, adaptive PID algorithm shows better transient response because adaptive PID algorithm includes a feedforward. And we implement MFC system using proposed adaptive PID algorithm with self-tuning and Ziegler and Nickels's method. Finally, comparative analysis of the proposed adaptive PID and the traditional PID is shown.
In this paper we propose direct and indirect adaptive controllers for a nonlinear multivariable steam generating unit(200MW). In the direct adaptive scheme the estimation of the controller parameter are achieved from tracking error, while in the indirect approach the unknown parameter of the boiler system is estimated by the Hopfield network-based identifier. The performance of two proposed adaptive controllers is shown through simulations.
본 논문에서는 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기법에 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 기법이 결합된 Adaptive-MCM(Modulation, Coding and MIMO) 시스템을 제안하고, 모의실험을 통해 그 성능을 분석한다. AMC 기법은 채널 환경에 따라서 변조방식, 코드율을 적응적으로 변화시켜 전송률과 신뢰도의 향상을 가져온다. 제안된 Adaptive-MCM 시스템은 채널 환경에 따라서 MIMO 기법을 적응적으로 활용함으로써 기존의 변조방식과 코드율의 조합에 국한된 AMC 기법보다 더욱 향상된 전송률과 에러 성능을 가져 오게 한다. 제안된 시스템의 성능 분석은 Adaptive-MCM 시스템을 적용한 시스템과 적용하지 않은 시스템의 각 전송률 결과를 바탕으로 비교 수행되었다. 실험결과, Adaptive-MCM 시스템을 적용함으로써 각 MCMS(Modulation, Coding, and MIMO Scheme) 레벨에 해당하는 조합을 고정적으로 사용하는 시스템에서 나타났던 SNR(Signal to Noise Ratio) 확보와 데이터율 증가 사이의 Trade-Off 관계 개선이 이루어졌으며, 이를 통해 평균 데이터율의 향상을 가져올 수 있었다.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.26-30
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1995
In this study, the fuzzy approximator and sliding mode control (SMC) scheme are considered. An adaptive sliding mode control is proposed based on the SMC theory. This proposed control scheme is that a adaptive law is utilized to approximate the unknown function f by fuzzy logic system in designing the sliding mode controller for the nonlinear system. In order to reduce the approximation errors, the differences of nonlinear function and fuzzy approximator, an adaptive law is also intoduced and the stability of proposed control scheme are proven with simple adaptive law and roburst adaptive law. This proposed control scheme is applied to a single link robot arm.
In this paper, a stable adaptive composite control system consisting of a PID and a fuzzy controllers is designed to control nonlinear systems. In the fuzzy controller, parameters of membership functions characterizing the linguistic terms change according to some adaptive law. Also, parameters of PID controller change according to some adaptive law. These adaptive laws are based on the Lyapunov synthesis approach. Then, it is proved that the closed-loop system using such an adaptive composite control system is globally stable in the sense that all signals involved are bounded and the tracking error converges to zero. We apply this adaptive composite control system to control a nonlinear system.
An adaptive observer which is applicable to discrete linear time invariant systems of ARMA type in the presence of noise is proposed. It first estimates the system parameters of the MA type by applying only the system input to the observer. Then it estimates the output which corresponds to the output of the system without any noise. This is a special case of Suzuki's adaptive observer. This estimated output is applied to Suzuki's adaptive observer to estimate the system parameters of ARMA type and the states. The proposed method can make the estimate errors of the system parameters sufficiently small even in the presence of noise in the system. It can also make the estimate errors of the states of the system sufficiently small when there is no process noise. These properties of the proposed adaptive observer is certified by computer simulation.
A sufficent condition for the robust control of the adaptive control system is presented under the convergence of the parameters of the adaptive system. The plant in the adaptive control system is a stable system which includes the unmodelled dynamics and can be approximated by a minimum phase system. It is shown that modified structure which Kosut and Friedlander suggested satisfies the sufficient condition more easily than the original structure without modification. It is also shown by computer simulation that the modified structure and/ or the adaptation method using the normalized input and output data or filtered input and output data can improve the robustness of the adaptive control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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