Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.37
no.3
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pp.60-65
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2000
We propose a new method to deal with the optimal gain self-tuning of the PID controller which is used to industrial process control in various fields. First of all, in this method, first order delay system which was modeled from the unit step response of the system is Pade-approximated, then initial values are determined by the Ziegler-Nickels method. Finally, we can find the parameters of Pm controller so as to maximize the fuzzy inferencl function which includes the maximum overshoot, damping ratio, rising time and settling time. The proposed method also shows good adaptability for variations in characteristics and dead time of the system.
The main motivation of this research is to develop an intelligent control strategy for Activated Sludge Process(ASP). ASP is a complex and nonlinear dynamic system because of the characteristic of a wastewater, the change of an influent flow rate, weather conditions, and etc. The mathematical model of ASP also includes uncertainties which are ignored or not considered by process engineer or controller designer. The ASP is generally controlled by a PID controller that consists of fixed proportional, integral, and derivative gain values. The PID gains can be adjusted by the expert in the ASP. The ASP model based on Matlab$^{(R)}$5.3/Simulink$^{(R)}$3.0 is developed in this paper. Various control methods are applied to the ASP model and the control results are disscussed. Three control methods are designed and tested: conventional PID controller, fuzzy logic control approach to modify setpoints, and fuzzy-PID control method.
In this paper, a new PID fuzzy controller(FC) is presented. The linguistic control rules of PID FC is separated into two parts : one is e-.DELTA.e part, and the other is .DELTA.$^{2}$e - .DELTA.e part. And then two FCs employing these rule base individually are synthesized. The control input to the process is decided by taking weighted mean of the outputs of two FCs. The proposed PID FC improve the transient response of the system and gives better performance than the conventional PI FC.
In this paper, a new PID fuzzy controller (FC) is presented. The linguistic control rules of PID FC is separated into two parts : one is $e-{\Delta}e$ part, and the other is ${\Delta}^2e-{\Delta}e$ part. And then two FCs employing these rule base indivisually are synthesized. The control input to the process is decided by taking weighted mean of the outputs of two FCs. The proposed PID FC improve the transient response of the system and gives better performance than the conventional PI FC.
This paper describes the design and implementation of a fuzzy temperature control system to control the water temperature in plant. For evaluating the performance of a fuzzy controller, the experiment results of a fuzzy controller are compared with these of a conventional PID controller which provides an auto-tuning function. The experiment results show that the proposed controller has a good control performance and is robust to external disturbance.
When a robot manipulator performs some task like grinding or assembling, not only the position control but also the force control of the tools connected to the robot must be controlled. But at this time We were received the uncertainty problems of system information for the force control, for example disturbance, senor resolution and measurement noise. Therefore we proposed fuzzy logic control method instead of existing control theory for the robot manipulator control, for example PID control method. In this paper, We proposed hybrid position/force control of robot manipulator using fuzzy logic control method. To show the validity of the proposed fuzzy controller, We compared fuzzy controller with conventional PID controller.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.8
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pp.792-797
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2009
This paper presents the evaluation of PID and fuzzy control logic for the lateral position control of a moving web in roll-to-roll (R2R) printed electronics. In addition, we report the implementation of computer simulation software that enables us to develop the control logic in a graphic user interface and to test the controller performance in 3D dynamic environment. A mathematical model of the web dynamics is described first to explain the lateral motion of a moving web. Based on the model, PID and fuzzy controllers are designed, and embedded in the simulation software. Under the simulation conditions for fabricating RFID antenna by R2R printing, the results indicate that the fuzzy controller shows a better performance and can be more suitable for R2R multi-layer printed electronics.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.2
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pp.146-156
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2003
Nonlinear dynamic system exist widely in many types of systems such as chemical processes, biomedical processes, and the main steam temperature control system of the thermal power plant. Up to the present time, PID Controllers have been used to operate these systems. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, because of the interaction between loops and gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper suggests control approaches by immune fuzzy for the nonlinear control system inverted pendulum, through computer simulation. This paper defines relationship state variables $x,\dot{x},{\theta},\dot{\theta}$ using immune fuzzy and applied its results to stability.
In this paper, we propose the hybrid fuzzy controller(HFC) and the hybrid auto-tuning algorithm. The proposed HFC combined a PID controller with a fuzzy controller concurrently produces the better output performance such as sensitivity improvement in steady state and robustness in transient state than any other controller. In addition, a hybrid auto-tuning algorithm which consists of genetic algorithm and complex algorithm to automatically generate weighting factor, scaling factors and PID control gains optimizes the output of HFC. As an typical example of non-linear system in control theory an inverted pendulum will be controlled by the suggested HFC and illustrated the performance and applicability of this proposed method by simulation.
In this paper, we describes PID-neural network controller for the rotary inverted pendulum. PID control is applied to many fields but has some problems in nonlinear system due to a variation of parameter. So, we should desing the controller which is adjusted PI parameters by the neural network which is learned by backpropagation algorithm. And we show that on-line control is possible through the PID-neural network controller. The angle of the pendulum is controlled and then the position of the rotating arm is also controlled to maintain with in the set point. Measurement of the pendulum angle is obtained using a potentionmeter. The objective of the experiment is to design a PID-neural network control system that positions the arm as well as maintains the ivnerted pendulum vertical. Finally, we describe the actual experiment system and confirm the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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