Fuzzy logic and neural networks are complemetary technologies in the design of intelligent system. Fuzzy neural network(FNN) as an auto-tuning method is actually known to an excellent method for the adjustment of the fuzzy rule. However, this has a weak point, because the convergence to the optimum depends on the initial condition. In this paper we develop a coding format to determine a FNN model by chromosome in GA and present systematic approach to identify the parameters and structure of FNN. The proposed hybrid tuning method realizes to construct minimal and optimal structure of the fuzzy mode simultaneously and automatically. This paper shows effectiveness of the tuning system by simulations compared with conventional methods.
Recent years have witnessed a growing demand for a wide variety of high-performance industrial robots. In this paper, for accurate gain tuning of a 6-axis articulated industrial robot with reduced noise, a program routine for a dynamic signal analyzer (DSA) using the frequency response method will be programmed using $LabVIEW^{(R)}$. Then, robot transfer functions can be obtained experimentally using the frequency response method with the DSA program. Data from the robot transfer functions are transformed into Bode plots, based on which an optimal gain tuning will be executed. Gain tuning can enhance the response quality of the output signal for a given input signal during real-time control of the robot. The effectiveness of our proposed technique will be verified by implementation with a (lab-manufactured) 6-axis articulated industrial robot (hereinafter called "RS2") and comparison with the zero position gain tuning, as well as other positions.
In this paper, optimal tuning of a cross-coupled controller linked with the feedforward controller and the disturbance observer is studied to improve contouring and tracking accuracy as well as robustness against disturbance. Previously developed integrated design and optimal tuning methods are applied for developing the robust tuning method. Strict mathematical modeling of the multivariable system is formulated as a state-space equation. Identification processes of the servomechanism are conducted for mechanical servo models. An optimal tuning problem to minimize both the contour error and settling time is formulated as a nonlinear constrained optimization problem including the relevant controller parameters of the servo control system. Constraints such as relative stability, robust stability and overshoot, etc. are considered for the optimization. To verify the effectiveness of the proposed optimal tuning procedure, linear and circular motion experiments are performed on the xy-table. Experimental results confirm the control performance and robustness despite the variation of parameters of the mechanical subsystems.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1350-1353
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1993
A fuzzy control system typically requires“tuning,”or adjuctment of the parameters defining its linguistic variables. Automating this process amounts to applying a second“metacontrol”layer to drive the controller and plant to desired performance levels. Current methods of automated tuning rely on a single crisp numeric functional to evaluate control system performance. A generalization of Box's complex algorithm allows more realistic tuning based on lexicographic aggregation of multiple ordinal scales of performance, such as effectiveness and efficiency. The method is presented and illustrated using a simple inverted pendulum control system.
In the original incremental generalized predictive control, the receding horizon predictive control is introduced as a control law. But in this paper, we propose a generalized predictive self-tuning control using full-valued incremental controls. The control law is a mean horizon predictive control. The effectiveness of this algorithm in a variable time delay or load disturbances environment is demonstrated by computer simulation. The controlled plant is a nonminimum phase system.
The PID tuning algorithm which can be applied generally to processes with varies dynamic characteristics is proposed by Wang[7]. However, it can be applied well to process model without zeros and with $\angle$G(jw)=-${\pi}$/2 and -${\pi}$ point in Nyquist curve, but it gives unsatisfactory tuning performance for processes with zeros and without $\angle$G(jW)=-${\pi}$/2 and -${\pi}$ in Nyquist curve. In this paper, the method which improve it using Pade reduction method is proposed. Satisfactory responses can be expected for processes with various dynamics, including those with low or high order, small or large dead time, monotonic or oscillatory responses. Simulation examples are given to show the effectiveness and flexibility of the controller in handling processes of different characteristics.
In this paper, robust control method using fuzzy PI parameter tuning is proposed to control constant thrust force on load variation. First, a structure and thrust force equations of the LPM are described. Second, an controller with PI parameter-tuning using a fuzzy theory is proposed to achieve high-precision position with constant thrust force of the LPM. Finally, the effectiveness of an fuzzy PI controller is demonstrated by some simulated and experimental results. Accurate tracking response and superior dynamic performance can be obtained due to the powerful on-line Fuzzy PI gain tuning method with regard parametric variations and load thrust force variations.
본 논문에서는 표준 IMC-PID 제어기에 시스템 식별상의 위상 조절 인자를 설계 변수로 추가함으로 새로운 IMC-PID 제어기 설계 방법을 제안한다. 제안된 제어기의 동조법으로 해석적으로 구해진 주파수 영역 특성을 통해 주파수 영역 성능을 보장하도록 하는 설계 변수의 구속 조건 하에서 시간영역의 적분 오차 지표를 가격함수로 최소화하는 최적 해를 얻는다. 이 제안된 동조법은 다양한 설계 사양을 동시에 고려하도록 하여 기존의 IMC-PID의 단일 설계 변수 동조가 갖는 비유연성 문제를 개선하였다. 사례 연구에서 기존의 동조법들과의 성능 비교를 통해 그 유용성을 검토했다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권1호
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pp.24-32
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2003
The PID controller has been widely used in industrial applications due to its simple structure and robustness. Even if it is initially well tuned, the PID controller must be retuned to maintain acceptable performance when there are system parameter changes due to the change of operation conditions. In this paper, a self-tuning control scheme which comprises a parameter estimator, a NN-based rule emulator and a PID controller is proposed, which can cope with changing environments. This method involves combining neural networks and real-coded genetic algorithms(RCGAs) with conventional approaches to provide a stable and satisfactory response. A RCGA-based parameter estimation method is first described to obtain the first-order with time delay model from over-damped high-order systems. Then, a set of optimum PID parameters are calculated based on the estimated model such that they cover the entire spectrum of system operations and an optimum tuning rule is trained with a BP-based neural network. A set of simulation works on systems with time delay are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
본 논문에서는 주파수 영역뿐만 아니라 시간 영역의 설계 사양을 만족할 수 있는 PID-PD 제어기 동조 방법을 제안한다. 제안한 PID-PD 제어기 동조 방법은 PID 제어기와 PI-PD 제어기를 경계로 볼록형 집합을 형성하도록 선정한다. PID-PD 제어기는 PID 제어기와 PI-PD 제어기 각각에 의한 계단 응답과 보드 선도의 이득 사이에 위치하는 응답을 제어한다. 최적 동조 방법에 의해 센서 잡음 저감도 및 안정 강인성을 변수로 하는 가격함수를 최소화하는 제어기를 설계한다. 제안된 제어기의 유용성을 사례 연구와 분석을 통해 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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