The steam generator level in a PWR is very difficult to control particularly at low power. And the constant control gain and time value are not adaptive in steam generator level controller. In normal operation constant control gain and time value have no problem. But there is problem at low power. So variable control gains based on the temperature are required. The best control gain is decided by the experienced knowledge. A fuzzy gain tuner is used for the gain tuning. In the design of fuzzy gain-tuner processing, the experienced knowledge is employed for making fuzzy rules.
가압경수로 원자력 발전소의 증기발생기 수위는 유량의 변동에 상반되는 수축(shrink)과 팽창(swell) 효과 등의 특성을 가지고 있으므로 제어가 어려운 대상으로 알려져 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 원자력발전소에서 사용되고 있는 두 개의 PI 제어기 중 부적절한 게인으로 조정된 제어기를 먼저 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 퍼지 논리를 적용하여 조정하도록 구성하였다. 게인 조정을 위해 사용되는 기본 정보는 수위, 급수량, 그리고 증기량이다. 이 세 가지의 정보를 바탕으로 신경망을 통해 수위 제어기 또는 급수량 제어기 둘 중 하나의 제어기가 선택한 후 퍼지 자기동조기(self-tuner)를 이용하여 PI 제어기의 게인을 알맞게 조정하게 된다. 퍼지 자기동조기의 규칙은 증기발생기의 상태를 표현하는 입ㆍ출력 데이터의 특성으로부터 추출하였다. 이상의 두 과정을 통해 적절한 제어기를 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 알맞게 조정하는 것이 본 논문의 목적이다.
본 논문에서는 공정제어계의 PI제어기의 이득을 동조하는 방법을 다룬다. 산업계에서 사용되고 있는 제어기는 PI형이고, 이의 이득은 숙련조업자에 의하여 시행착오법으로 조정되고 있다. 따라서 제어기의 동조에는 많은 시간과 노력이 소요되며 다중루프를 갖는 공정의 경우에는 동조하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 다루는 퍼지동조기는 아래와 같은 가정하에서 개발되었다. 제어기는 아나로그 PI제어기이고 플랜트의신호는 On-line으로 받지만 동조는 off-line에서 이루어진다. 또한 동조를 위한 특징량을 플랜트로 부터 얻을 수 있어야 한다. 동조 방법은 퍼지논리를 사용하였으며, 개발된 퍼지동조기는 공정의 현재신호와 과거의 상태를 보여주며 동조된 새로운 PI제어기의 이득값을 제시한다. 퍼지동조기는 현장에서 여러실험을 통하여 성능을 검증하였다.
PID 제어기는 미지의 Deadzone을 가진 시스템에 적용될 때, 제어 성능이 저하되는 단점을 나타낼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 2층 구조의 퍼지 논리를 이용한 PID 제어기를 제안하였다. 이 제어기의 구조는 전형적인 PID 제어기에 퍼지 보상기와 퍼지 동조기를 추가하여 구성하였다. 제안된 제어 방법은 전형적인 PID 제어기에 비하여 뛰어난 과도응답과 정상상태 성능을 나타낸다. 이 방법이 플랜트의 정상상태 이득뿐만 아니라 Deadzone 비선형성에서도 강인하다. 제안된 제어기의 성능은 시뮬레이션을 통하여 검증하였다
This paper presents Fuzzy-Neuro PI controller of IPMSM drive using fuzzy and neural-network. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. To increase the robustness, fixed gain PI controller, Fuzzy-Neuro PI controller proposes a new method based fuzzy and neural-network. Fuzzy-Neuro PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner.
The Auto Tuning Controller is designed using Fuzzy set theory. And to verify its validity it is Applied to the Auto Tuner of hydraulic Control System. Fuzzy Tuning Procedures are written by linguistic model and translated into C language formation by preprocessor. Then it is executed with state feedback controller in real time, Fuzzy Logic Controller adjusts state feedback gain by proper tuning logic in each step to satisfy the desired maximum overshoot and settling time.
This paper presents Hybrid PI(HBPI) controller of IPMSM drive using fuzzy adaptive mechanism control. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness, fixed gain PI controller, HBPI controller proposes a new method based self tuning PI controller. HBPI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
This paper presents Hybrid-PI controller of induction motor drive using fuzzy control. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness, fixed gain PI controller, Hybrid-PI controller proposes a new method based self tuning PI controller. Hybrid-PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of induction motor are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
This paper presents Hybrid PI controller of IPMSM drive using fuzzy adaptive mechanism(FAM) control. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness, fixed gain PI controller, Hybrid PI controller proposes a new method based self tuning PI controller. Hybrid PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
This paper presents Hybrid PI(HBPI) controller of induction motor drive using fuzzy control. In general, PI controllers used in computer numerically controlled machines process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness of fixed gain PI controller, HBPI controller proposes a new method based self tuning PI controller. HBPI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of induction motor are presented to show the effectiveness of the proposed gam tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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