무인기의 자동 비행 제어 시스템은 기체의 형태, 크기, 무게 등의 정적 및 동적 변화에 따라 스스로 비행계수를 조정하여 목표 비행궤적을 정확히 따라가도록 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 PID 제어 기법을 이용하는 비행제어시스템에 기계학습모듈(MLM)을 추가하여 기체의 특성 변화에 따라 제어계수를 비행중 실시간 자동으로 조정하는 시스템을 제안한다. MLM은 선형회귀분석과 보정학습을 이용하여 설계되었으며 MLM을 통해 학습된 제어계수의 적합성을 평가하는 평가모듈(EvM)을 함께 모델링 하였다. 이 시스템은 FDC 비버 시뮬레이터를 기반으로 실험하였으며 그 결과를 분석 제시하였다.
This paper deals with speed control of DC servo motor using a Fuzzy tuning observer. Speed sensor detect a speed of rotor continuously. But it have a limit as a driving speed to detect speed precisely. So it is problem to improve the performance of the driving system. To solve the problem, it is studied to detect a speed of DC motor without sensor. In particular, study on the method to estimate the speed using the observer is performed a lot. In this parer, the gain of the observer is properly set up using the fuzzy observer. The fuzzy observer has a superior transient characteristic and is easy to implement compared the existing method is designed. It estimate the derivative of the armature current directly using the armature current measured in the DC motor. It estimate the speed of the rotor using the differentiation. It is proposed speed sensorless control method using the estimated speed. Optimal gain of Luenberger observer is set up using the fuzzy observer and adapted speed control of DC servo motor low speed operation. It is proved excellence and feasibility of the presented observer from the comparison tested a case with a speed sensor and a case without a speed sensor which used a highly efficient drive and 200W DC servo motor starting system.
The most important thing in vector control scheme is the knowledge of accurate electrical motor parameters. These parameters can computed by conventional motor test, such as no-load and locked rotor tests. However, the values from these tests are different from actual motor parameters, and the adjustment process of the parameters is time consuming. This paper presents an auto-tuning method for vector control of induction motor. The tuning algorithm is based on the rotor flux behavior of the induction motor for stepwise torque current command. The transient terminal voltage caused by the undesirable variation of the rotor flux is used for tuning the slip gain $K_5$ defined as the inverse of the rotor time constant. The electrical parameters of induction motor can also calculated by this method. The presented method is evaluated through the computer simulations.
An iterative tuning technique is derived for PID controllers which are widely used in industries. The tuning algorithm is based upon a fuzzy indirect reasoning method and an iterative technique. The PID gains for the first tuning action are determined by a method which is modified from the Ziegler-Nichols step response method. The first PID gains are determined to obtain a control performance so close to a design performance that the following tuning process can be made effectively. The design paramaters are given as time-domain variables which human is familiar with. The results of simulation studies show that the proposed tuning method can produce an effective tuning for arbitrary design performances.
Through a lot of papers, it has been concluded that fuzzy logic controller is superior to PI controller in motor speed control. Although fuzzy logic controller is superior to PI controller in motor speed control, the gain tuning of fuzzy logic controller is more complicated than that of PI controller. In this paper, using mathematical analysis of the PI and fuzzy controller, the design method of the fuzzy controller that has the same characteristics with the PI controller is proposed. After that, we can design the fuzzy controller that has superior performance than PI controller by changing the envelope of input of fuzzy controller to nonlinear, because the fuzzy controller has more degree of freedom to select the control gain than PI controller. The advantage of fuzzy logic controller is shown through mathematical analysis, and the simulation result using Matlab simulink has been proposed to show the effectiveness of these analysis.
Generally, the accuracy of motion control systems is strongly influenced by both the mechanical characteristics and servo characteristics of feed drive systems. In the fed drive systems of machine tools that consist of mechanical parts and electrical parts, a torsional vibration is often generated because of its elastic elements in torque transmission. Especially, a torsional vibration caused by the elasticity of mechanical elements might deteriorate the quick movement of system and lead to shorten the life time of the mechanical transmission elements. So it is necessary to analyze the electromechanical system mathematically to optimize the dynamic characteristics of the feed drive system. In this paper, based on the simplifies feed drive system model, radius errors due to position gain mismatch and servo response characteristic have been developed and an optimal criterion for tuning the gain of speed controller is discussed. The proportional and integral parameter gain of the feed drive controller are optimal design variables for the gain tuning of PI speed controller. Through the optimization problem formulation, both proportional and integral parameter are optimally tuned so as to compensate the radius errors by using the genetic algorithm. As a result, higher performance on circular profile tests has been achieved than the one with standard parameters.
It is the purpose of this paper to present a dialogical designing method for control system using a rough grasp of the unknown process property. We deal with a single-input single-output feedback control system with a fuzzy controller. The process property is roughly estimated by the step response, and the fuzzy controller is interactively modified according to the operator's requests. The modifying rules mainly derived from computer simulation are useful for almost every process, such as an unstable process and a non-minimum phase process. The fuzzy controller is tuned by taking notice of four characteristics of the step response: (1) rising time, (2) overshoot, (3) amplitude and (4) period of vibration. The tuning position of the controller is fourfold: (1) antecedent gain factor GE or GCE, (2) consequent gain factor GDU, (3) arrangement of the antecedent fuzzy labels and (4) arrangement of the control rules. The rules give an instance to the respective items of the controller in an effective order. The modified fuzzy PI controller realizes a good response of a stable process. However, because the GDU tuning becomes difficult for the unstable process, it is necessary to evaluate the stability of the process from the initial step response. The fuzzy PI controller is applied to the process whose initial step response converges with GDU tuning. The fuzzy PI controller with modified sampling time is applied to the process whose step response converges under the repeated application of the GDU tuning. The fuzzy PD controller is applied to the process whose step response never converges by the GDU tuning.
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.
In this paper, the hybrid-type current controller for inverter TIG systems was implemented and it was shown that the low-current pulse wave forms with high dynamic performance could be obtained. It is not sri easy to obtain the optimum gain tuning of PID controllers in digital PWM control methods. Hybrid control methods which uses automatic tuning techniques after adding fuzzy control methods to traditional PID controllers are chosen to improve the dynamic performance of PID controller's. To demonstrate the practical significance and dynamic performance improvement of the results, some simulation and experimental results are presented.
In this paper, we proposed a PID tuning algorithm by the fuzzy set theory to improve the performance of the PID controller. The new tuning algorithm for the PID controller has the initial value of parameter Kp, $\tau_{I}$, $\tau_{D}$. by the Ziegler-Nichols formula that uses the ultimate gain and ultimate period from a relay tuning experiment. We will get the error and the error rate of plant output corresponding to the initial value of parameter and fnd the new proportion gain(Kp) and the integral time ($\tau_{I}$) from fuzzy tuner by the error and error rate of plant oueut as a membership function of fuzzy theory. This fuzzy auto tuning algorithm for PID controller considerably reduced the overshoot and rise time as compared to any other PID controller tuning algorithms. And in real parametric uncertainty systems, it constitutes an appreciable improvement of performance. The significant property of this algorithm is shown by simulation
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[게시일 2004년 10월 1일]
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