PID 제어기는 구조가 간단하고 구현하기가 비교적 쉽다. 그렇지만 PID 제어기는 큰 오버슈트와 과도응답이 일어날 수도 있다. PID 제어와 다른 제어 기법을 조합한 진보된 하이브리드 구조의 결과는 종종 단순한 PID 제어기의 성능을 개선하는데 사용할 수 있다. 본 논문에서 서보 전동기의 위치 제어시스템을 위한 하이브리드 제어기를 제안한다. 제안한 제어기는 PID 제어기에 병렬로 보조제어기를 접속하여 구성하였다. 보조제어기는 과도 시스템 성능을 개선하는 역할을 하고, PID 제어기는 주로 정상상태 시스템 성능을 개선하는 역할을 한다. 제어기 합성에 관해서 이러한 하이브리드 구조의 가능성 있는 장점은 보조제어기와 제어기의 구성 요소는 분리하여 설계할 수 있다. 여러 가지 제어기 구성요소에 대한 체계적인 설계 방법을 나타내었다. 제안한 하이브리드 개요는 직류 전동기 위치 서보시스템에 적용할 수 있다. 제안한 제어기의 효율성을 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 입증하였다.
A fuzzy hybrid control technique using a semi-active tuned mass damper (STMD) has been proposed in this study for mitigation of wind induced motion of a tall building. For numerical simulation, a third generation benchmark is employed for a wind-excited 76-story building. A magnetorheological (MR) damper is used to compose an STMD. The proposed control technique employs a hierarchical structure consisting of two lower-level semi-active controllers (sub-controllers) and a higher-level fuzzy hybrid controller. Skyhook and groundhook control algorithms are used as sub-controllers. When a wind load is applied to the benchmark building, each sub-controller provides different control commands for the STMD. These control commands are appropriately combined by the fuzzy hybrid controller during realtime control. Results from numerical simulations demonstrate that the proposed fuzzy hybrid control technique can effectively reduce the STMD motion as well as building responses compared to the conventional hybrid controller. In addition, it is shown that the control performance of the STMD is superior to that of the sample TMD and comparable to an active TMD, but with a significant reduction in power consumption.
The new design methodology of a hybrid fuzzy controller by means of the genetic algorithms is presented. First, a hybrid fuzzy controller(HFC) related to the optimal estimation of control parameters is proposed. The control input for the system in the HFC combined PID controller with fuzzy controller is a convex combination of the FLC's output and PID's output by a fuzzy variable, namely, membership function of weighting coefficient. Second, an auto-tuning algorithms utilizing the simplified reasoning method and genetic algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller. Especially, in order to auto-tune scaling factors and PID parameters of HFC using GA, three kinds of estimation modes such as basic, contraction, and expansion mode are effectively utilized. The proposed HFC is evaluated and discussed to show applicability and superiority with the and of three representative processes.
In this paper ,ie propose a hybrid position/force controller of a robot manipulator using double-layer neural network. Each layer is constructed from inverse dynamics and Jacobian transpose matrix, respectively. The weighting value of each neuron is trained by using a feedback force as an error signal. If the neural networks are sufficiently trained it does not require the feedback-loop with error signals. The effectiveness of the proposed hybrid position/force controller is demonstrated by computer simulation using a PUMA 560 manipulator.
In the paper, an optimal tuning algorithm is presented to automatically improve the performance of a hybrid controller, using the simplified reasoning method and the proposed complex method. The method estimates automatically the optimal values of the parameters of a hybrid controller, according to the change rate and limitation condition of output, The controller is applied to plants with time-delay. Then, computer simulations are conducted at step input and the performances are evaluated in the ITAE.
산업자동화의 고정밀도에 따라 궤환 제어시스템은 강인한 제어가 요구되고 있다. 하지만 신경망 궤환 제어시스템이 외란의 영향을 받았을 때, 시스템의 강인한 제어는 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 신경회로망제어기와 PR제어기의 복합형 제어방법을 제시하였다. 신경회로망 제어기는 주 제어기로서 동작하고, PID제어기는 허용오차가 경계영역을 벗어날 때 동작하는 보조제어기로 사용된다. 신경회로망-PID복합형제어기의 강인성은 전동기의 속도제어에 의해서 확인하였다.
Joint flexibilities and frictional uncertainties are known to be a major cause of performance degration in motion control systems. This paper investigates the modeling and compensation of these undesired effects. A hybrid controller, which consists of a predictive controller and a neural network controller, is designed to overcome these undesired effects. Also learning scheme for friction uncertainies, which don't interfere with feedback controller dynamics, is discussed. Through simulation works with two inetia-torsional spring system having Coulomb friction, the effectiveness of the proposed hybrid controller was tested. The proposed predictive & neural network hybrid controller shows better performance over one when only predictive controller used.
본 논문은 제어성능 향상을 위하여 하이브리드 퍼지 제어기 설계를 제안 하였다. 하이브리드 퍼지 제어기 설계 방법은 PID 제어기와 퍼지제어기를 병렬로 결합한 방법으로, 본 논문에서는 PID 제어기는 IMC 구조를 갖는 PID 제어기로 성능지수 (IAE, ITAE IATAE)값이 최소가 되도록 자동 동조 하였고, 퍼지 제어기의 환산계수(GE, GD, GH, GC)값은 유전자 알고리즘을 이용하여 구하였다. 시뮬레이션을 통하여 다양한 공정에 대하여 본 논문에서 새롭게 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인 할 수 있었다.
In this paper, a hybrid controller that consists of a conventional PD controller and a neural network controller which adapts to various control conditions by online learning is used and a new learning algorithm of the neural networks is used to prevent weights of neural network from diverging. A conventional PI controller and the hybrid controller is applied to speed control of 3 phase induction motor. So in comparison with a PD controller, we prove superiority of hybrid controller by experiments.
A proposed hybrid self-tuning control scheme for single rod hydraulic cylinder which has varying loads is presented here. An adaptive controller is developed for the system that use feedforward and P feedback control for simultaneous parameter identification and tracking control. Through experimental results, the performance comparison of the hybrid self-tuning controller with a constant gain P contro- ller clearly shows its superior ability in handling load changes in quiescent states.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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