Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.1
s.173
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pp.7-15
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2000
This paper suggests an auto-tuning I'll) control algorithm that uses the advantage of PID controller and improves the system performance. The PID gains being designed by th- conventional method are tuned through the plant parameter estimation. The Extended Kalman Filter is used for the estimation. It works as an observer and noise filter. Moreover, as the plant state and the uncertain parameter could be estimated simultaneously, the proposed algorithm is very useful in the tracking control of a system with uncertain parameter. The auto-tuning I'll) controller could maintain the system performance in the case that the plant parameters are uncertain or varying. The proposed control algorithm requires a correct estimation of the plant parameter. The controller stability and the performance is considered through the stability criteria and a servo motor model. The Kalman filter estimates the most sensitive plant parameter, which is determined by the sensitivity analysis.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.13
no.2
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pp.63-70
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1999
This paper is proposed a new method to deal with the optimized auto-tuning for the Pill controller which is used to the process-control in various fields. First of all, in this method, 1st order delay system with dead time which is modelled from the unit step response of the system is Pade-approximated, then initial values are determined by the Ziegler-Nichols method. So we can find the parameters of Pill controller so as to minimize the fuzzy criterion function which includes the maximum overshoot, damping ratio, rising time and settling time. Finally, after studying the parameters of Pill controller by Backpropagation of Neural-Network, when we give new K, L, T values to Neural-Network, the optimized parameter of Pill controller is found by Neural-Network Program.rogram.
Park Myung-Jin;Kwak Sang-Yeop;Kim Woo-Seok;Lee Seung-Wook;Lee Ji-Kwang;Choi Kyeong-Dal;Jung Hyun-Kyo;Seong Ki-Chul;Hahn Song-yop
Progress in Superconductivity and Cryogenics
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v.7
no.4
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pp.24-27
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2005
Development of a 600 kJ class Superconducting Magnetic Energy Storage (SMES) system is being in progress by Korea Electrotechnology Research Institute(KERI). High temperature superconducting (HTS) wires are going to be used for the windings for the SMES system is presented in this paper. We considered BSCCO-2223 wire for the HTS windings and the operating temperature of the winding was decided to be 20 K which will be accomplished by conduction cooling method using cyro-coolers. Auto-Tuning Niching Genetic Algorithm was adopted for an optimization method of the HTS magnets in the SMES system. The objective function of the optimal process was minimizing total amount of the HTS wire. As a result, we obtained output parameters for optimization design of 600 kJ class SMES under several constrained conditions. These HTS windings are going to be applied to the SMES system whose purpose is stabilization of the power grid.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.7
no.5
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pp.499-508
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2002
In this paper, a novel wireless parallel operation algorithm of N+l redundant UPS system with no control interconnections for load-sharing is presented. The proposed control system eliminates the sensing noise and interconnections interference of conventional parallel operation system. To reduce a reactive power deviation in wireless control method, this technique automatically compensates for inverter parameter variation and line impedance imbalances with wireless auto-tuning method. In addition, to increase reliability on transient characteristics of parallel operation, a virtual injected impedance is adopted to eliminate a circulation current among inverter modules. Simulation results are provided in this paper to prove the proposed novel wireless algorithm.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.11
no.2
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pp.89-93
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1997
As industry gets rapidly automatic, D.C servo motor which is controlled by a PI controller needs accurate control. However, when a system has various characters, it is very difficult to guarantee its accuracy. In this paper, rule-based auto-tuning PI controller for motor speed control system is presented as a way of solving this problem. Some rules are based on Ziegler-Nichols step response and expert knowledge. Control parameters are determined by error, slope, steepest slope point, and permiSSIon overshoot. The accuracy of control is demonstrated by a computer s mulation .
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.1
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pp.36-43
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1999
This paper proposes a new hybrid genetic algorithm for auto-tuning fuzzy controllers improving the performance. In general, fuzzy controllers use pre-determined moderate membership functions, fuzzy rules, and scaling factors, by trial and error. The presented algorithm estimates automatically the optimal values of membership functions, fuzzy rules, and scaling factors for fuzzy controllers, using a hybrid genetic algorithm. The object of the proposed algorithm is to promote search efficiency by the hybrid optimization technique. The proposed hybrid genetic algorithm is based on both the standard genetic algorithm and a modified gradient method. If a maximum point is not be changed around an optimal value at the end of performance during given generation, the hybrid genetic algorithm searches for an optimal value using the the initial value which has maximum point by converting the genetic algorithms into the MGM(Modified Gradient Method) algorithms that reduced the number of variables. Using this algorithm is not only that the computing time is faster than genetic algorithm as reducing the number of variables, but also that can overcome the disadvantage of genetic algoritms. Simulation results verify the validity of the presented method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.2
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pp.464-470
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2004
We propose an enhanced backpropagation algorithm by auto-tuning of learning rate using fuzzy control system for performance improvement of backpropagation algorithm. We propose two methods, which improve local minima and loaming times problem. First, if absolute value of difference between target and actual output value is smaller than $\varepsilon$ or the same, we define it as correctness. And if bigger than $\varepsilon$, we define it as incorrectness. Second, instead of choosing a fixed learning rate, the proposed method is used to dynamically adjust learning rate using fuzzy control system. The inputs of fuzzy control system are number of correctness and incorrectness, and the output is the Loaming rate. For the evaluation of performance of the proposed method, we applied the XOR problem and numeral patterns classification The experimentation results showed that the proposed method has improved the performance compared to the conventional backpropagatiot the backpropagation with momentum, and the Jacob's delta-bar-delta method.
This paper presents a longitudinal acceleration controller that can be applied to real vehicles (nonlinear and time-varing systems) with only a simple experiment regardless of the type of vehicle and the control interface structure. The controller consists of a feedforward term for fast response, a zero-throttle acceleration compensation term, and a feedback term (P gain) to compensate for errors in the feedforward term, and another feedback term (I gain) to respond to disturbances such as slope. In order to easily apply it to real vehicles, there are only two tuning parameters, feedforward terms of throttle and brake control. And the remaining parameters can be calculated immediately when the two parameters are decided. The tuning procedure is also unified so that it can be quickly and easily applied to various vehicles. The performance of the controller was evaluated using MATLAB/Simulink and Truksim's European Ben model. In addition, the controller was successfully implemented to 3 medium-sized vehicle (HMC Solati), which is composed of different control interface characteristic. Vehicle driving performance was evaluated on the test track and on the urban roads in Siheung and Seoul.
This paper presents a PID automatic gain-tuning algorithm for the electronic throttle valve which is driven by wire. Since the system characteristics of position control for electronic throttle valve are so complicated that both the real time robustness and the manufacturing cost must be considered for mass production. To resolve this paradox, a kind of algorithm called RLS (Recursive Least Square) is adopted for the control of the ETB (Electronic Throttle Body). Using this algorithm, the PID gains can be adjusted automatically with the estimated system parameters. Furthermore, a pre-filter is supplemented for the sake of the robustness against the friction and loads. From the industrial requests for the system, the design specifications are decided as follows: the settling time should be less than 1sec and the overshoot should be kept below 3%. The results of the experiments based on this approach show that the high robustness can be achieved while the system stability is satisfied steadily. A parameter estimation scheme and a gain-tuning algorithm have been properly combined and utilized in this research and the effectiveness is verified through the real experiments.
Kim Mi-Kyung;Yoon Cheon-Seok;Kang Hee-Jun;Suh Young-Soo;Ro Young-Shick;Son Hong-Rae
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.1836-1840
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2005
This work proposes a controller tuning method of a Hyundai 8608 robot in order to improve its performance. For this, we analyzed the control structure of the robot, and the functions of all the adjustable parameters in the robot controller with a reference 'NACHI Technical Report'. Through the analysis, we found out that 3 important parameters(VRRL, VRF, VRGIN) act like a conventional PID gains and other parameters are closely related to these 3 parameters. Conclusively, parameter tuning of these 3 parameters is enough in most cases of applications with other parameters fixed. The conventional PID tuning is performed to each joint of the test robot with Robot Performance Evaluation System(shown in our companion paper) so that the acceptable gain ranges for each joint are determined and then the robot performance tests are repeatedly done with the combination of the acceptable gains. Finally, the best combination is selected for its best performance. For the effectiveness of the proposed method, it was implemented on a Hyundai 8608 robot and its results are compared with the results of NACHI's Semi-Auto Tuning Method and the results which are done by a tuning expert with his eyes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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