본 연구에서는 직류 서보전동기의 위치, 속도 및 토오크 등의 제어기법중 외란에 대해 강인한 것으로 평가되고 있는 기존의 가속도 제어기법을 해석하고 그 결과 적용상의 문제점으로 판단되는 계통 파라미터 변화에 대한 강인성을 개선하기 위한 대책으로서 변경된 가속도제어 루프를 포함한 위치제어계를 제안하고 이를 직류전동기의 위치제어게 적용하였다. 제안된 제어계는 가속도제어기와 자기종조 퍼지 PID 제어기로 구성되어 있으며 제안된 제어계와 기존의 가속도제어계와의 근복적 차이점은 이 제어기법의 핵심 요소라 할 수 있는 가속도 기준입력 정정량의 발생기구로서 고전적 PID제어기를 자동조정하는 자기동조 PID 제어방식을 채택하였다는 점이다. 이 기준입력 발생기구를 도입한 직류전동기 위치제어계의 성능을 검토하기 위하여 그 응답특성을 기존의 가속도제어 위치제어계의 응답특성과 비교한 결과 파라미터 변화에 대한 강인성, 과도 특성 및 정상상태 특성면에서 제안된 제어계가 매우 우월한 성능을 가짐을 확인하였다. 따라서 제안된 제어기법은 기존의 가속도제어에 근거한 위치제어계의 성능을 개선시켜줌으로써 이 제어기법의 적용범위 확대에 기여하며 특히 모델의 불확정성이 크거나 부하등 운전환경이 크게 변화하는 악조건 하에서의 정밀한 위치제어에 적용될 수 있다.
This paper presents experimental results of the fuzzy controller for DC servo motor. The fuzzy controller consists of 9 quantized levels and 25 fuzzy rules. The fine Controller is employed in the fine control mode when the value of error is between -0.03 and +0.03, whereas the coarse controller is used in the coarse control mode when the value of error is in the outside range of -0.03 and +0.03. The experimental results show that the fuzzy controller provides a better performance (lower overshoot and error) than the PID controller regardless of the load applied.
In this Letter, we propose a comprehensive design methodology of hybri'd Fuzzy controllers (HFC). The HFC comes as a form of a convex combination of a standard PID controller and a fuzzy controller. The design procedure dwells on the use of evolutionary computing (genetic algorithm) and an auto-tuning algorithm. The tuning of the scaling factors of the HFC is an essential component of the entire optimization process. A numerical study is presented and a detailed comparative analysis is also included.
본 논문은 여러 설비시스템의 프로세스 제어에 사용되는 PID제어기의 최적 자동동조에 관한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 먼저. 제어대상의 계단응답으로부터 모델링 된 1차 지연계를 Pad 근사화하고, Ziefler-Nichols의 한계감도법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간에 대한 퍼지 평가함수를 초대로 하는 최적화되 PID 계수를 목표치로 하여 신경회로망의 역전파 알고리즘을 통해 충분히 반복, 학습시켜 새로운 K, L, T값을 입력하였을 때 근사적으로 최적화된 PID 계수를 구함으로써 퍼지추론에 의한 제어 규칙이 불필요하여 자동 동조시간이 짧다는 장점을 가지고 있다.
In this paper auto-tuning scheme of PID controller based on the reference model has been studied for a Process control system by immune algorithm. Up to this time, many sophisticated tuning algorithms have been tried in order to improve the PID controller performance under such difficult conditions. Also, a number of approaches have been proposed to implement mixed control structures that combine a PID controller with fuzzy logic. However, in the actual plant, they are manually tuned through a trial and error procedure, and the derivative action is switched off. Therefore, it is difficult to tune. Since the immune system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (Parallel Distributed Processing) network to complete patterns against the environmental situation. Simulation results reveal that reference model basd tuning by immune network suggested in this paper is an effective approach to search for optimal or near optimal process control.
Design of fuzzy logic controllers encounters difficulties in the selection of optimized membership function and fuzzy rule base, which is traditionally achieved by tedious trial-and-error process. In this paper We proposed a new method to generate fuzzy logic controllers throught genetic algorithm(GA). The controller design space is coded in base-7 strings chromosomes, where each bit gene matches the 7 discrete fuzzy value. The developed approach is subsequently applied to the design of proportional plus integral type fuzzy controller for a do-servo motor control system. It was presented in discrete fuzzy linguistic value, and used a membership function with Gaussian curve. The performance of this control system is demonstrated higher than that of a conventional PID controller and fuzzy logic controller(FLC).
Sources of nonlinearity In a fuzzy logic controller Include the fuzzification, the fuzzy reasoning and the defuzzification. In this paper, a closed form expression for the defuzzified output is derived in case of a fuzzy logic controller with two Inputs, triangular memberships, MacVicar-Whelan type linguistic rules, and direct fuzzy reasoning. As a result, it is shown that fuzzy logic controller is a nonlinear controller. Also its nonlinearity Is analyzed with respect to the conventional PID control and the sliding mode control.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.70-78
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2004
This paper proposes non-linear control method using immune algorithm based fuzzy logic. 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 gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. An inverted pendulum control problem is selected to illustrate the efficiency of the proposed method and defines relationship state variables $\chi$, $\chi$, $\theta$, $\theta$ using immune fuzzy.
본 연구에서는 공정제어에 널리 사용되는 PID제어기의 최적 자동 동조(Auto-tuning)에 관한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 제어대상의 계단응답으로부터 모델링된 1차 지연계를 파데근사화하고, Ziegler-Nichols의 방법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간을 포함하는 퍼지 평가함수를 최대로 하는 PID계수를 구함으로써 제어대상의 특성이나 부동작시간의 변화에도 적응성이 좋다는 장점이 있다.
This paper proposes a robust FPID(Fuzzy Proportional Integral Derivative) controller for the LFC(load frequency control) of 2-area power system. The PID gain parameters of the proposed robust FPID controller are self-tuned by PSGM(Product Sum Gravity Method) which is very similiar to human's inference procedures. As the results of simulation, the proposed FPID controller against various load disturbances shows that it is superior to the conventional control techniques such as optimal, PID and fuzzy control in the response characteristics of frequency and tie line power flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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