한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.51-56
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1998
In this paper, we analyze the effects of scaling factors on the performance of a fuzzy logic controller(FLC). The quantitative relation between input and output variables of FLC is obtained by using a qualsi-linear fuzzy model, and an approximate transfer function of FLC is dervied from the comparison of it with the conventional PID controller. Then we analyze in detail the effects of scaling factor using this approximate transfer function and root locus method. Also we suggest an on-line tuning method for scaling factors which employs an sample performance function and a variable reference for tuning index.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권10호
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pp.1287-1296
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2014
This paper is about control of Automated Guided Vehicle for path following using fuzzy logic controller. The Automated Guided Vehicle is a tricycle wheeled mobile robot with three wheels, two fixed passive wheels and one steering driving wheel. First, kinematic and dynamic modeling for Automated Guided Vehicle is presented. Second, a controller that integrates two control loops, kinematic control loop and dynamic control loop, is designed for Automated Guided Vehicle to follow an unknown path. The kinematic control loop based on Fuzzy logic framework and the dynamic control loop based on two PID controllers are proposed. Simulation and experimental results are presented to show the effectiveness of the proposed controllers.
In a clinical setting, developing a reliable method for the automated drug infusion system would improve a drug therapy under the unexpected and acute changes of hemodynamics. The conventional proportional-integral-derivative (PID) controller might not be able to achieve maximum performance because of the unexpected change of the intra- and inter-patient variability. The fuzzy PID control and the conventional PID control were tested under the unexpected response of mean arterial blood pressure (MAP) to a vasopressor agent during acute hypotension. Compared with the conventional PID control, the fuzzy PID control performed the robust MAP regulation regardless of the unexpected MAP response (average absolute value of the error between target value and actual MAP: 0.98 vs. 2.93 mmHg in twice response of the expected MAP and 2.59 vs. 9.75 mmHg in three-times response of the expected MAP). The result was due to the adaptive change of the proportional gain in PID parameters.
본 논문에서는 필름, 천, 종이 등의 권출 시스템(winding system)에 사용될 수 있는 초음파 센서 모듈을 개발하였다. 개발된 센서는 끝선 위치를 정확하게 검출하고 주위 환경에 의한 잡음 영향이 적으며 보다 안정적인 검출 신호를 출력한다. 전체 시스템의 동력학식은 권출 대상물의 무게(질량)에 의한 영향이 매우 크며, 이로 인하여 폐루프 시스템의 안정도 및 정밀제어문제등이 발생될 수 있다. 주위 환경에 의한 센서 잡음역시 제어시스템의 성능과 안정도에 영향을 준다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 퍼지-PI/PID 끝선 추적 제어기를 설계-제작하였으며, 실험을 통하여 설계된 제어기의 타당성을 입증하였다.
In this paper, we consider one of robust control system, fuzzy PI+fuzzy D controller dealing with noise, load, changed parameters of plant. We apply PI+D controller with a design for output of differential function and, we plan fuzzy controller with input for PID parameter of PI+D controller so We design control system meet with the change of environment with robust in relation to change of parameter. Fuzzy control is possessed of easy 4 rules and membership function and We design fuzzy PI+fuzzy D controller. Plant of this paper make a choice of 3 phase induction motor.
This paper suggests that the immune network algorithm based on fuzzy set can effectively be used in tuning of a PID controller for multivariable process or nonlinear process. 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 from a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. 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. Along with these, this paper used the fuzzy set in order that the stimulation and suppression relationship between antibody and antigen can be more adaptable controlled against the external condition, including noise or disturbance of plant. The immune network based on fuzzy set suggested here is applied for the PID controller tuning of multivariable process with two inputs and one output and is simulated.
The main objective of this paper is to control the speed of Nonlinear Hybrid Electric Vehicle (HEV) by controlling the throttle position. Various control techniques such as well known Proportional-Integral-Derivative (PID) controller in conjunction with state feedback controller (SFC) such as Pole Placement Technique (PPT), Observer Based Controller (OBC) and Linear Quadratic Regulator (LQR) Controller are designed. Some Intelligent control techniques e.g. fuzzy logic PD, Fuzzy logic PI along with Adaptive Controller such as Self Organizing Controller (SOC) is also designed. The design objective in this research paper is to provide smooth throttle movement, zero steady-state speed error, and to maintain a Selected Vehicle (SV) speed. A comparative study is carried out in order to identify the superiority of optimal control technique so as to get improved fuel economy, reduced pollution, improved driving safety and reduced manufacturing costs.
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.
There are many hoppers in the actual industrial plants such as grain hoppers in agricultural companies, surge hoppers in steel companies, and so on. In general, they are time-delay systems so that their level control is not easy. Thus, they have been manually controlled to avoid the overflow and empty out. In this paper, we proposed Fuzzy PID controller for level control of hopper systems. To show the effectiveness of the proposed scheme, some simulation results are given.
In this thesis, the algorithm of Fuzzy Logic Control(FLC) is applied to the Nonlinear system to implement a system response. Proportional-Integral-Derivative(PID) controller is also used to control the various systems. Look-up table is applied to decide the control input, and the other look-up table is added for saving memories and inference time. Generally, FLC input variables are error(E) and error derivative($\Delta$E). In this algorithm. another Input variable error's second derivative($\Delta^2$E) is added for Robust Fine control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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