In this paper, a fuzzy adaptive controller is proposed for the process with large delay time and unmodelled dynamics. The fuzzy adaptive controller consists of self tuning controller and fuzzy tuning part. The self tuning controller is designed with the continuous time GMV (generalized minimum variance) using emulator and weighted least square method. It is realized by the hybrid method. The controller has robust characteristics by adapting the inference rule in design parameters. The inference processing is tuned according to the operating point of the process having the nonlinear characteristics considering the practical application. We review the characteristics of the fuzzy adaptive controller through the simulation. The controller is applied to practical electric furnace. As a result, the fuzzy adaptive controller shows the better characteristics than the simple numeric self tuning controller and the PI controller.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제2권3호
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pp.361-366
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2013
This paper presents the effect on application of the flywheel energy storage system (FESS) for load frequency control (LFC) of an interconnected 2 area power system. To do this, the control characteristics with the FESS were compared with that of the conventional governor controller. The controller for the FESS control and the governor control used a PID type controller. Both the FESS PID controller and the governor PID controller using genetic algorithm (GA) were designed to optimize the PID parameters. The frequency and generation output characteristics with the only FESS controller and with the only conventional governor controller were compared. To verify robust performance of the FESS controller, the computer simulations were performed under various disturbances. The simulation results showed that the FESS controller provided better dynamic responses in comparison with the conventional governor controller.
This paper proposes a robust control using a sliding mode controller and a fuzzy controller. Having the excellent transient response, the sliding mode controller has the poor steady state response, but the fuzzy controller has a good steady state reponse. A proposed controller combined these controllers has the quick response at the initial condition without the errors. The proposed robust nonlinear controller takes the advantage of the fuzzy controller and is the rapid and the stable response in conditions that the sliding mode controller keeps the errors at the steady state. The performance of proposed method is proved by simulation of the inverted pendulum.
A multiple controller structure consisting of a typical feedback controller and an additive redundant controller is proposed for enhancing the reliability of the control system. For the case where the main controller is chosen as a pole assignment controller with input/output measurements and the redundant controller as the Model Reference Adaptive Controller (MRAC) whose reference model is the closed-loop combination of the plant and the main controller, it is proven that the tracking error between the command input and plant output converges to zero under failure in one of the controllers or parameter perturbations of the plant, and further that the reliability measured by Mean Time To Failure (MTTF) is greater than that of the system with only a single main controller. A simulation Example is provided to illustrate reliable operation of the proposed control system against the controller failure.
This paper presents a development of throttle and brake controller for autonomous vehicle simulation environment. Most of 3D simulator control autonomous vehicle by throttle and brake command. Therefore additional longitudinal controller is required to calculate pedal input from desired acceleration. The controller consists of two parts, feedback controller and feedforward controller. The feedback controller is designed to compensate error between the actual acceleration and desired acceleration calculated from autonomous driving algorithm. The feedforward controller is designed for fast response and the output is determined by the actual vehicle speed and desired acceleration. To verify the performance of the controller, simulations were conducted for various scenarios, and it was confirmed that the controller can successfully follow the target acceleration.
In this paper, a parallel fuzzy controller for one degree of freedom magnetic levitation is designed and its performance is compared with the performance of a PID controller. Input, output scaling factor of fuzzy controller and gain of PID controller were tuned using the GA algorithm. The designed controllers are validated by numerical simulations. So it's shown that parallel fuzzy controller can give the better performance for the plant than PID controller.
Yu, Jeongil;Kim, Seongmin;Choe, Jaeho;Jung, Eui S.
대한인간공학회지
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제32권6호
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pp.517-528
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2013
Objective: The objective of this study was to suggest a multi-modal controller type for Smart TV Control. Background: Recently, many issues regarding the Smart TV are arising due to the rising complexity of features in a Smart TV. One of the specific issues involves what type of controller must be utilized in order to perform regulated tasks. This study examines the ongoing trend of the controller. Method: The selected participants had experiences with the Smart TV and were 20 to 30 years of age. A pre-survey determined the first independent variable of five tasks(Live TV, Record, Share, Web, App Store). The second independent variable was the type of controllers(Conventional, Mouse, Voice-Based Remote Controllers). The dependent variables were preference, task completion time, and error rate. The experiment consist a series of three experiments. The first experiment utilized a uni-modal Controller for tasks; the second experiment utilized a dual-modal Controller, while the third experiment utilized a triple-modal Controller. Results: The first experiment revealed that the uni-modal Controller (Conventional, Voice Controller) showed the best results for the Live TV task. The second experiment revealed that the dual-modal Controller(Conventional-Voice, Conventional-Mouse combinations) showed the best results for the Share, Web, App Store tasks. The third experiment revealed that the triple-modal Controller among all the level had not effective compared with dual-modal Controller. Conclusion: In order to control simple tasks in a smart TV, our results showed that a uni-modal Controller was more effective than a dual-modal controller. However, the control of complex tasks was better suited to the dual-modal Controller. User preference for a controller differs according the Smart TV functions. For instance, there was a high user preference for the uni-Controller for simple functions while high user preference appeared for Dual-Controllers when the task was complex. Additionally, in accordance with task characteristics, there was a high user preference for the Voice Controller for channel and volume adjustment. Furthermore, there was a high user preference for the Conventional Controller for menu selection. In situations where the user had to input text, the Voice Controller had the highest preference among users while the Mouse Type, Voice Controller had the highest user preference for performing a search or selecting items on the menu. Application: The results of this study may be utilized in the design of a controller which can effectively carry out the various tasks of the Smart TV.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제15권1호
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pp.85-95
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1991
All physical systems are nonlinear to some degree. The examples are relay, backlash, deadzone, saturation element and so on. In the linear control system design, it is useful method to restrict the nonlinearity to the linearity of system over the operation range. It is worth noting that nonlinearities may be intentionally introduced in to a system. A simple of an intentional non-linearity is the Bang-Bang controller which uses the On-Off relay. In this paper, an angular position servosystem made of a DC servomotor controlled by a microcomputer is discribed. Authors use two methods in the design of controller. The one is linear controller designed by the optimal feedback control theory only and the other is nonlinear controller designed by On-Off relay with optimal feedback control theory. To do the real time control, the controller is designed by using 16bit personal computer and A/D.D/A converter(12bit) is used in order to convert the signal. According to this way, the results from real time control are as follows. 2) Under the On-Off controller with hysterisis the influence of disturbance is considerably smaller than the linerar controller. 3) An increase in the sampling period has a destabilizing effect. 4)In the controller performance, the response time of the On-Off controller is longer than that of the linear controller. To close, we note that the On-Off controller with hysterisis is more attractive than the linear controller in the presence of the input limit.
This paper proposes the efficiency optimization control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive using series connected-fuzzy neural network PI(SC-FNPI) controller. The PI controller is generally used to control IPMSM drive in industrial field. However, the PI controller has problem which is falling control performance about parameter variation such as command speed, load torque and inertia due to fixed gain of PI controller. Therefore, to improve performance of PI controller, this paper proposes SC-FNPI controller adjusted input of PI controller by FNN controller according to operating conditions. Also, this paper proposes efficiency optimization control which is improving efficiency with minimize loss. The SC-FNPI controller proposed in this paper is compared control performance with conventional FNN and PI controller about command speed, load torque and inertia variation. And the efficiency optimization control is compared with $i_d=0$ control about loss and efficiency. The SC-FNPI controller proposed in this paper shows more excellent control performance for rising time, overshoot and steady-state error. Also efficiency optimization control is increased efficiency by reducing loss.
This paper presents the controller of multiple DC motors using the network. This controller has been built with 16-bits one chip microprocessor (87C196CA) which includes the integrated CAN serial communication and position control for two motors. Since only one microprocessor is needed, the proposed controller is not only cost effective but also powerful. The system is composed of one main controller, trajectory planner, and the other sub controller, position controller. The main controller which has been built using Visual Basic programming on the Pentium PC, generates the trajectory and then transmits it to the sub controller. The trajectory transmitted from the PC will be processed by the sub controller. Two motors are controlled using the conventional position control, PID, to reach them the same target position but with different velocities at the same time. The communications between the main controller and sub controller is performed through the RS-232 or the CAN communication The CAN would be safer and faster than serial communication network since it has non-destructive bitwise arbitration specification. In this paper, we consider the CAN communications generally and then show the usefulness of the proposed controller by demonstrating position control of two DC motors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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