A CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor) is a highly nonlinear process with varying parameters during operation. Therefore, tuning of the controller and determining the transition policy of controller parameters are required to guarantee the best performance of the CSTR for overall operating regions. In this paper, a methodology employing the 2DOF (Two-Degree-of-Freedom) PID controller, the anti-windup technique and a fuzzy gain scheduler is presented for the temperature control of the CSTR. First, both a local model and an EA (Evolutionary Algorithm) are used to tune the optimal controller parameters at each operating region by minimizing the IAE (Integral of Absolute Error). Then, a set of controller parameters are expressed as functions of the gain scheduling variable. Those functions are implemented using a set of "if-then" fuzzy rules, which is of Sugeno's form. Simulation works for reference tracking, disturbance rejecting and noise rejecting performances show the feasibility of using the proposed method.
This paper describes an approach for synthesizing a modularized gain scheduled PD type fuzzy logic controller(FLC) of nonlinear magnetic bearing system where the gains of FLC are on-line adapted according to the operating point. Specifically the systematic procedure via root locus technique is carried out for the selection of the gains of FLC. Simulation results demonstrate that the proposed gain scheduled fuzzy logic controller yields not only maximization of stability boundary but also better control performance than a single operating point (without gain scheduling)fuzzy controller.
This paper deals with a new automated guided vehicle (AGV) control system for distributed control. Proposed AGV control system adapts the multi-agent technology. The system is composed of two types of controller: routing and order. The order controller is in charge of assignment of orders to AGVs. Through the bidding-based negotiation with routing controllers, the order controller assigns a new order to the proper AGV. The order controller announces order information to the routing controllers. Then the routing controllers generate a routing schedule for the order and make a bid according to the routing schedule. If the routing schedule conflicts with other AGV's one, the routing controller makes an alternative through negotiation with other routing controllers. The order controller finally evaluates bids and selects one. Each controller consists of a set of agents: negotiation agent, decision making agent and communication agent. We focus on the agent architecture and negotiation-based AGV scheduling algorithm. Proposed system is validated through an exemplary scenario.
다중 모터를 효과적으로 제어하기 위하여 신호 측정 및 제어 알고리즘 수행 관련 스케쥴링 방법을 제안하고 제어 성능을 검토한다. 차량 내 전자제어시스템과 연계되어 동작하는 다중 모터 제어기는 CAN(Controller Area Network) 통신을 통하여 위치/속도 지령 값을 전달 받고 각 모터에 대한 위치/속도 제어, 전류 제어 등을 수행한다. 하나의 마이크로컨트롤러를 이용하여 다수 대 모터를 효과적으로 제어하기 위하여 내부 자원과 알고리즘 수행에 대한 적절한 스케쥴링이 중요하다. ADC(Analog to Digital Converter) 타이밍과 제어 알고리즘 수행 타이밍을 다양하게 변화시키며 실제 실험을 통하여 다중 모터 제어기의 성능을 분석한다.
This paper presents the design of a neural network based adaptive control for missile is presented. The application model is Exocet MM40, which is derived from missile DATCOM database. Acceleration of missile by tail Fin control cannot be controllable by DMI (Dynamic Model Inversion) directly because it is non-minimum phase system. So, the inner loop consists of DMI and NN (Neural Network) and the outer loop consists of PI controller. In order to satisfy the performances only with PI controller, it is necessary to do some additional process such as gain tuning and scheduling. In this paper, all flight area would be covered by just one PI gains without tuning and scheduling by applying mixture control technique of conventional controller and NN to the outer loop. Also, the simulation model is designed by considering non-minimum phase system and compared the performances to distinguish the validity of control law with conventional PI controller.
In this paper, a gain scheduling method of PID controller is proposed using fuzzy logic for balancing control of an inverted pendulum. First, gains of PID controller are calculated using pole-placement technique for the linearized model of an inverted pendulum and these gains are modified by fuzzy logic throughout control operations. A PD controller is used by switching near the set-point to improve the performance. It is illustrated by simulations that the proposed hybrid fuzzy control method yidels smaller rising time and overshoot compared to the fixed-gain PID controller or fuzzy logic-based only PID controller.
The pitch control system in wind turbines becomes more and more important as the wind turbines are larger in multi-MW size. PI controller has been applied in most pitch controllers and it has been known that gain-scheduling is essential for pitch control of wind turbines. A demo model of 2 MW wind turbine which represents the whole dynamics of wind turbine including dynamic behaviors of blade, tower and rotational shaft is given in the commercial Bladed S/W for real wind turbines. In this paper, some results on step responses of the pitch PI controller and effectiveness of gain-scheduled pitch PI controller are presented through the Bladed S/W for the 2 MW wind turbine.
This paper proposes a gain scheduling method that improves the stability of grid-connected systems employing an LCL-filter. The method adjusts the current controller gain through an estimation of the grid impedance in order to reduce the resonance that occurs when using an LCL-filter to reduce switching harmonics. An LCL-filter typically has a frequency spectrum with a resonance peak. A change of the grid-impedance results in a change to the resonant frequency. Therefore an LCL-filter needs a damping method that is applicable when changing the grid impedance for stable system control. The proposed method instantaneously estimates the grid impedance and observes the resonant frequency at the same time. Consequently, the proposed method adjusts the current controller gain using a gain scheduling method in order to guarantee current controller stability when a change in the resonant frequency occurs. The effectiveness of the proposed method has been verified by simulations and experimental results.
In this paper, a scheduling algorithm is proposed for a programmable logic controller(PLC) with remote I/Os, assuming the multi-tasking facilities. Since sequence programs are executed on the application processor and I/O data are transmitted by the network processor concurrently, the proposed algorithm schedules the data transmission as well as the sequence program execution. The suggested algorithm guarantees the bounded WCRT(worst case response time), which is the one third of the WCRT in the absence of scheduling. Computer simulation shows that the algorithm can be easily applied to a real PLC without critical constraints on utilization of resources and inter-relation among tasks.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제26권6호
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pp.638-645
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2002
This paper presents a scheme for integrating PID control, gain scheduling and emerging techniques in the field of artificial intelligence, such as fuzzy logic and genetic algorithms for the speed control of a marine diesel engine. At first, local PID controllers are designed based on a local model obtained at each speed mode, whose parameters are optimally tuned using a real-coded genetic algorithm. Then, fuzzy "if-then" rules combine the local controllers as a consequence part to implement fuzzy gain scheduling. To demonstrate the performance of the proposed fuzzy PID controller on overall operating conditions, a set of simulation works on B'||'&'||'W's 4L80MC diesel engine are carried out.t.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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