With only the classical PID controller applied to control of a DC motor, a good (target) performance characteristic of the controller can be obtained, if all the model parameters of DC motor and operating conditions such as external load torque, disturbance, etc. are exactly known. However, in case when some of system parameters or operating conditions are uncertain or unknown, the fixed PID controller does not guarantee the good performance which is assumed with precisely known system parameters and operating conditions. In view of this and robustness enhancement of DC motor control system, we propose a PID learning controller which consists of a set of learning rules for PID gain tuning and learning of an auxiliary input. The proposed PID learning controller is shown to drive the state of uncertain DC motor system with unknown system parameters and external load torque to the desired one globally asymptotically. Computer simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed PID learning controller, thereby showing whose superiority to the conventional fixed PID controller.
This paper describes performance of the modified gain scheduling controller by speed control of a DC motor. The modified gain scheduling controller can perform tracking at more than one equilibrium points. The modified gain scheduling controller which considers transient response according to added zero shows better result of tracking performance than the unmodified gain scheduling controller shows.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.6
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pp.555-562
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1997
With only the classical PID controller applied to control of a DC motor, good (target) performance characteristic of the controller can be obtained if all the model parameters of DC motor and operating conditions such as external load torque, disturbance, etc. are known exactly. However, in case when some of system parameters or operating conditions are uncertain or unknown, the fixed PID controller does not guarantee good performance, which is assumed with precisely known system parameters and operating conditions. In view of this and the robustness enhancement of DC motor control system, we propose a PID learning controller which consists of a set of learning rules for PID gain tuning and learning of an auxiliary input. The proposed PID learning controller is shown to drive the state of uncertain DC motor system with unknown system parameters and external load torque to the desired one world wide asymptotically. Computer simulation and experimental results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed PID learning controller, thereby showing its superiority to the conventional fixed PID controller.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.12
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pp.1147-1154
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2014
Generally, motor controller design is based on its motor dynamics. Therefore, it requires precise information of its motor dynamics. However, most of the low cost DC motors, which are widely used in industries and academia, are provided without such precise information. Even if it is given, the information is mostly imprecise. Following circumstances require one to calculate the motor dynamics information for oneself. This paper presents a simple method to readily apprehend the DC motor dynamics. First, how to establish the model of DC motor dynamics along with the model parameter identification is presented. Then, the parameter values are finetuned until the simulation response based on the dynamics model is close to the experimental response of the motor. Finally, the controller is designed with the established dynamics model. The validity of the designed controller is confirmed by the comparison of the experiment and simulation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.4
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pp.1777-1783
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2012
In this paper, a new motor driving circuit is designed to improve the output performance of DC motor, and a controller is developed with the designed circuit. By the designed driving circuit, a controller can continuously drive DC motors by a transformer which has switching signals of a self-generated circuit to operate it. And while the DC motor have a maximum velocity, the reference voltage can be maintained higher value than that of triangle voltage and it makes the DC motor driving transistor ON and maximum power. A 24V-500W DC motor controller is developed with the proposed motor driving circuit, and also a small electric car is made and the driving test of it is executed. The test results shows that it can continuously control go and back speed of motor with 12A driving current. And also, it is verified that the over current and heat detecting function is operating correctly and the rest value of the used battery can be displayed as 6 step from 20 to 100%.
In this paper, a speed controller using a controller is implemented and applied to a DC motor for FA ( Factory Automation ). The objective of this paper treats the analytical and experimental studies on the improvement of control circuit and control method using a SCR-LEONARD circuit for the speed control of DC motor. This system is concerned with stabilization of single input or single output systems, so the plant (SCR-LEONARD+DC motor) is simplified to the first order system. The parameters for the PID controller are obtained by the transient-response tunning method, and this control scheme has a backward-shift operator. The control algorithms (Chopper+transient response tunning) is used to check the performance of PID Controller through Computer simulations and experiments. The good experiment results show that the direct control of the DC motor applied to industrial field such oi factory automation.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.26
no.1
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pp.76-80
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1990
DC-servomotor acts an important role in robots and manipulatirs. But the precise control of DC-motor is difficult by a using usual linear controller because of the nonlinear characteristics of DC-motor. This study suggests the use of fuzzy controller in the control of DC-servomotor speed. The fuzzy controller is designed from a fuzzy model which can represent nonlinear systems very well. Hence the fuzzy controller is very useful in the control of nonlinear systems such as DC-motor. We construct a fuzzy model of DC-servomotor, design a fuzzy controller from the fuzzy model, and compare that with a linear controller. When we use the fuzzy controller, the static ripples are reduced and the rise time is required 20% less than in using a linear controller.
This Paper presents a study of the performance of a DC servo motor with a model reference adaptive fuzzy speed controller (MRAFSC) in the presences of load disturbances. MRAFSC comprised inner feedback loop consisting of the fuzzy logic controller (FLC) and plant, and outer loop consisting of an adaptation mechanism which is designed for tuning a control rule of the FLC. Experimental results show the good performance in the DC servo motor system with the proposed adaptive fuzzy controller.
Kim, Sang-Hoon;Chung, In-Suk;Kang, Young-Ho;Nam, Moon-Hyon;Kim, Lark-Kyo
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.3
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pp.107-113
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2001
This paper deals with speed control of DC servo motor using a PID controller with a gain tuning based on a Back-Propagation(BP) Learning Algorithm. Conventionally a PID controller has been used in the industrial control. But a PID controller should produce suitable parameters for each system. Also, variables of the PID controller should be changed according to environments, disturbances and loads. In this paper described by a experiment that contained a method using a PID controller with a gain tuning based on a Back-Propagation(BP) Learning Algorithm, we developed speed characteristics of a DC servo motor on variable loads. The parameters of the controller are determined by neural network performed on on-line system after training the neural network on off-line system.
This article presents a closed loop control of DC series motor fed by DC chopper controlled by an PID controller based intelligent control using ANN (Artificial Neural Network). The PID-ANN controller performances are analyzed in both steady state and dynamic operating condition with various set speed and various load torque. Here two different motor parameters are taken for analysis (220V and 110V motor parameters). The static and dynamic performances are taken for comparison with conventional PID controller and existing work. The steady state stability analysis of the system also made using the transfer function model. The equation model is also done to analysis the performances by set speed change and load torque change. The proposed controller have better control over the conventional PID controller and the reported existing work. This system is initially simulated using MATLAB / Simulink and then experimental setup done using P89V51RD2BN microcontroller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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