We proposed the design of SVC adaptive fuzzy logic controller(AFLC) using Tabu search and neural network. We tuned the gains of input-output variables of fuzzy logic controller(FLC) and weights of neural network using Tabu search. Neural network was used for adaptively tuning the output gain of FLC. The weights of neural network was learned from the back propagation algorithm in real-time. To evaluate the usefulness of AFLC, we applied the proposed method to single-machine infinite system. AFLC showed the better control performance than PD controller and GAFLS[10] for three-phase fault in nominal load which had used when tuning AFLC. To show the robustness of AFLC, we applied the proposed method to disturbances such as three-phase fault in heavy and light load. AFLC showed the better robustness than PD controller and GAFLC[10].
This study proposes a method for improvement of PD type fuzzy controller. The method includes self tuner using gradient algorithm that is one of the optimization algorithms. The proposed controller improves simple Takagi-Sugeno type FLC (Fuzzy Logic Control) system. The simple Takagi-Sugeno type FLC system changes nonlinear characteristic to linear parameters of consequent membership function. The simple FLC system could control the system by calibrating parameter of consequent membership function that changes the system response. While the determination on parameter of the simple FLC system works well only partially, the proposed method is needed to determine parameters that work for overall response. The simple FLC system doesn't predict the response characteristics. While the simple FLC system works just like proportional part of PID, our system includes derivative part to predict the next response. The proposed controller is constructed with P part and D part FLC system that characteristic parameter on system response is changed by self tuner for effective response. Since the proposed controller doesn't include integral part, it can't eliminate steady state error. So we include a gain to eliminate the steady state error.
This paper proposes adaptive impedance control algorithm using fuzzy inference when robot contacts with its environments. The characteristics of the adaptive impedance controller is to adapt with parametric uncertainty and nonlinear conditions. The control algorithm is to join impedance controller with fuzzy inference engine. The proposed control method overcomes the problem of impedance controller using gain-tuning algorithm of fuzzy inference engine. We implemented an experimental set-up consisting of environment-generated one-link robot system and DSP system for controller development. We apply the adaptive fuzzy impedance controller to one-link root system, and it shows the good performance on regulating the interactive force in case of contacting with arbitrary environment.
본 논문에서는 두 개의 시스템으로 구성된 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기의 설계를 제안한다. 제안한 슬라이딩 모드 제어기는 두 개의 시스템입력으로 구성된다. 기존의 슬라이딩 모드 제어기는 $approximation{\^{u}}(t)$에 불연속항 sgn함수나 sat함수를 추가하여 상태궤적을 sliding surface로 보내는 제어 기법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 제어기에 또 하나의 불연속항 제어기를 추가하여 불확실한 제어 이득에 의한 disturbance를 줄여주고, 불확실한 외란에 강인한 제어기설계와 알지 못하는 실제 비선형 시스템과 퍼지 시스템 간의 오차에 의한 불안정성도 해결할 수 있는 제어기를 제안하였다. 또한 본 논문에서는 Fuzzy tuning을 통해 슬라이딩 조건을 가변화함으로써 기존의 슬라이딩 모드 제어기에 비해 빠르고 정확하게 추종 가능하도록 제어기의 성능을 향상시킨다. 기존의 슬라이딩 모드 제어방식에서는 ${\eta}$값을 임의의 양의 상수로 두고 설계를 하였다. 하지만 이러한 방식은 높은 overshoot를 발생하게 하거나 늦은 정정시간을 갖게 하였다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 state의 각 상황에 맞는 ${\eta}$값을 fuzzy tuning을 통하여 유도해 내어 overshoot를 줄이며 동시에 정정시간도 줄여 제어성능을 높이는 방법을 제안한다.
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.
In this paper, the control scheme is proposed that PI controller parameter used for TAH speed control is adapted by fuzzy logic method using only the motor current waveform. By scheduling PI parameters, minimization of the vibration and the energy consumption and overcoming AoP loads becomes possible. In in vitro tests experimental results show our approach is a good scheme that is adapted to changing afterloads well.
This paper proposes a frequency-locked loop (FLL) scheme for a single-phase grid-connected converter. A second-order generalized integrator (SOGI) based on fuzzy logic (FL) is applied to this converter to achieve precise phase angle detection. The use of this method enables the compensation of the nonlinear characteristic of the frequency error, which is defined in the SOGI scheme as the variation of the central frequency through the self-tuning gain. With the proposed scheme, the performance of the SOGI-FLL is further improved at the grid disturbances, which results in the stable operation of the grid converter under grid voltage sags or frequency variation. The PSIM simulation and experimental results are shown to verify the effectiveness of the proposed method.
본 논문에서 제안한 제어기 구조는 일반적인 궤환제어기를 기초로 구성한다. 일반적인 궤환제어기는 플랜트 입력과 기준신호 사이의 오차에 제어기의 적당한 이득을 곱한 제어입력을 공급한다. 설계한 궤환 퍼지제어는 3개의 루프로 구성되며, 내부 루프는 보통의 궤환제어기와 플랜트로 구성된다. 제어기는 퍼지 모델링과 퍼지추론기로 이루어진 외부 루프에 의해서 조절되며 제안한 궤환 퍼지 시스템의 출력이 기준신호를 향해서 잘 수렴하는가를 확인하기 위해 직접구동 밸브를 사용한 비선형 유압 서보시스템을 제어대상으로 부동 소수점 DSP 프로세서를 사용하여 구현한 후 실험결과를 관찰하였다. 실험결과 궤환 퍼지제어기는 정상상태 도달시간은 느리지만 오버슈트나 언더슈트는 일어나지 않는다. 그러므로 새로운 궤환제어 방식을 사용한 궤환 퍼지제어 알고리즘이 비선형 플랜트에 효과적으로 잘 적응됨을 확인하였다.
This paper suggests that the immune algorithm can effectively be used in tuning of a PID controller. The artificial immune network always has a new parallel decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communicate to each other among different species of antibodies/B-cells through the stimulation and suppression chains among antibodies that form a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. That is, the artificial immune network flexibly self-organizes according to dynamic changes of external environment (meta-dynamics function). However, up to the present time, models based on the conventional crisp approach have been used to describe dynamic model relationship between antibody and antigen. Therefore, there are some problems with a less flexible result to the external behavior. On the other hand, a number of tuning technologies have been considered for the tuning of a PID controller. As a less common method, the fuzzy and neural network or its combined techniques are applied. However, in the case of the latter, yet, it is not applied in the practical field, in the former, a higher experience and technology is required during tuning procedure. In addition to that, tuning performance cannot be guaranteed with regards to a plant with non-linear characteristics or many kinds of disturbances. Along with these, this paper used immune algorithm in order that a PID controller can be more adaptable controlled against the external condition, including moise or disturbance of plant. Parameters P, I, D encoded in antibody randomly are allocated during selection processes to obtain an optimal gain required for plant. The result of study shows the artificial immune can effectively be used to tune, since it can more fit modes or parameters of the PID controller than that of the conventional tuning methods.
Kim, Joon-Ki;Lim, Do-Hyung;Kim, Won-Ki;Kang, Soon-Ju;Park, Hong-Bae
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권4호
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pp.364-371
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2007
In this paper, we describe the synthesis of robust and non-fragile $H^{\infty}$ state feedback controllers for linear systems with affine parameter uncertainties, as well as a static state feedback controller with poly topic uncertainty. The sufficient condition of controller existence, the design method of robust and non-fragile $H^{\infty}$ static state feedback controller with fuzzy compensator, and the region of controllers that satisfies non-fragility are presented. We show that the resulting controller guarantees the asymptotic stability and disturbance attenuation of the closed loop system in spite of controller gain variations within a resulted polytopic region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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