In this paper, we study an approach to design a self-tuning Fuzzy-PI controller in HVDC(High Voltage Direct Current) system. In the rectifier of conversional HVDC system, turning on, turning off, triggering and protections of thyristors have lots of problems that can make the dynamic instability and cannot damp the dynamic disturbance efficiently. The above problems are solved by adapting Fuzzy-PI controller for the fire angle control of rectifier.[7] The performance of the Fuzzy-PI controller is sensitive to the variety of scaling factors. The design procedure dwells on the use of evolutionary computing(Genetic Algorithms, GAs). Then we can obtain the optimal scaling factors of the Fuzzy-PI controller by Genetic Algorithms. In order to improve Fuzzy-PI controller, we adopt FIS to tune the scaling factors of the Fuzzy-PI controller on line. A comparative study has been performed between Fuzzy-PI and self-tuning Fuzzy-PI controller, to prove the superiority of the proposed scheme.
This paper proposes a fuzzy proportional-Integral (PI) controller for the precise tracking control of optical disk systems based on the genetic algorithm (GA). The fuzzy PI control rules are optimized by the GA to yield an optimal fuzzy PI controller. We validate the feasibility of the proposed method through a numerical simulation.
This paper presents a robust-optimal control strategy to improve the output-voltage error-tracking and control capability of a DC-DC boost converter. The proposed strategy employs an optimized Fractional-order Proportional-Integral (FoPI) controller that serves to eliminate oscillations, overshoots, undershoots and steady-state fluctuations. In order to significantly improve the error convergence-rate during a transient response, the FoPI controller is augmented with a pre-stage nonlinear error-modulator. The modulator combines the variations in the error and error-derivative via the signed-distance method. Then it feeds the aggregated-signal to a smooth sigmoidal control surface constituting an optimized hyperbolic secant function. The error-derivative is evaluated by measuring the output-capacitor current in order to compensate the hysteresis effect rendered by the parasitic impedances. The resulting modulated-signal is fed to the FoPI controller. The fixed controller parameters are meta-heuristically selected via a Particle-Swarm-Optimization (PSO) algorithm. The proposed control scheme exhibits rapid transits with improved damping in its response which aids in efficiently rejecting external disturbances such as load-transients and input-fluctuations. The superior robustness and time-optimality of the proposed control strategy is validated via experimental results.
In this study, we introduce a dynamic process model as well as the design methodology of optimized fuzzy controller for its efficient application to vacuum production system to produce a semiconductor, solar module and display and so on. In a vacuum control field, PID control method is widely used from the viewpoint of simple structure and preferred performance. But, PID control method is very sensitive to the change of environment of control system as well as the change of control parameters. Therefore, it's difficult to get a preferred performance results from target system which has a complicated structure and lots of nonlinear factors. To solve such problem, we propose the design methodology of an optimized fuzzy PID controller through a following series of steps. First a dynamic characteristic of the target system is analyzed through a series of experiments. Second the process model is built up and its characteristic is compared with real process. Third, the optimized fuzzy PID controller is designed using genetic algorithms. Finally, the fuzzy controller is applied to target system and then its performance is compared with that of other conventional controllers(PID, PI, and Fuzzy PI controller). The performance of the proposed fuzzy controller is evaluated in terms of auto-tuned control parameters and output responses considered by ITAE index, overshoot, rise time and steady state time.
The proportional plus integral(PI) feedback control manner has been used in many general industrial fields such as refrigeration system because of its simple design process and favorable control performance. This paper deals with optimized PI controller design of the refrigeration system based on evaluation functions such as integrated absolute error(IAE). The suggested optimal PI gains can be easily calculated by a simple program and the optimal controllability satisfying the evaluation function can be assured. Furthermore, at the initial step of controller design, the suggested optimal gain is able to reflect some noise disturbances caused by an inverter which drives variable speed compressors. The validity of the suggested optimal gain is investigated by some simulations and experiments to verify its efficiency. From the results of comparing control performance between the optimal PI controller based on the evaluation function and the PI controller designed by the Matlab tuner which was known as the most popular gain tuner, the optimal PI controller showed more desirable control performance especially in transient responses.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제3권4호
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pp.367-373
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2014
The most common current controller for the Switched Reluctance Motor (SRM) is the hysteresis controller. This method, however, suffers from such drawbacks as variable switching frequency, consequent audible noise and high current ripple. These disadvantages make this controlling method undesirable for many applications. The alternative solution is the PI controller. Since the fixed gain PI current controller can only be optimized for one operating point, and on the other hand, SR motor is highly nonlinear, PI controller gain should be adjusted according to incremental inductance. This paper presents a novel method for PI current controller gain adaptation which is simple and yields a good performance. The proposed controller has been implemented on a test bench using a eZdsp F28335 board. The performance of the current controller has been investigated in both simulation and experimental tests using a four-phase 8/6 4KW SRM drive system.
한국마린엔지니어링학회 2000년도 춘계학술대회 논문집(Proceeding of the KOSME 2000 Spring Annual Meeting)
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pp.6-10
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2000
In this paper a methodology for designing a controller based on inverse dynamics for speed control of DC motors is presented. The proposed controller consists of a low-pass prefilter the inverse dynamic model of a system and the PI controller. The low-pass prefilter prevents high frequency effects from the inverse dynamic model. The model is characterized by a nonlinear friction model. The PI controller regulates the error between the set-point and the system output which is caused by modeling error disturbances and variations f parameters. The parameters of the model and the PI controller are optimized offlinely by genetic algorithm. The experimental results on a DC motor system illustrate the performance of the proposed controller.
The recent improvement in the performance of digital processor, the application of control technology, which used in the HVDC(High Voltage Direct Current) system with the digital processors, has increased. Having this research development as the basis, this paper presents an achievement of progression by tuning the parameter of PI controller based on Genetic Algorithms(GAs) and by controlling with PI controller with a developed simulator by applying the Matrix operating function, voltage source switching element, modified nodal analysis which can include transformer and the backward Euler which does not create the problem of numerical oscillation. As a result, I expect this development in the simulator HVDC System to bring more application in the field of control technology research with an expanded practicality.
This study proposes a robust control of a fin position servo system using the H-infinity loop-shaping method. The fin position control system has a proportional (P) position controller and a proportional-integral (PI) controller. In this work, the position control loop requires a wide bandwidth. No current control loop exists due to the compact design of the system. Hence, the controller parameters are difficult to determine using the traditional cascade design method. The $H_{\infty}$ controller design method is used to design the controller's gain to achieve good performance and robustness. First, the transfer function of the system, which can be divided into tunable and fixed parts, is derived. The tunable part includes the position P controller and speed PI controller. The fixed part includes the rest of the system. Second, the optimized controller parameters are calculated using Matlab $H_{\infty}$ controller design program. Finally, the system with optimized controller is tested by simulation and experiment. The control performance is satisfactory, and the $H_{\infty}$ controller design method is proven to be valid.
Recently the control of induction motor for position control has been extensively studied. The representative method is PIDA controller proposed by Jung&Dorf. By designed PIDA controller' parameter had large value. Moreover, this method is very analyze, so that, not adapted controller parameter in disturbance. Besides using generalize fuzzy controller. Because input and output membership function is linguistic type, therefore system response is very slow. So, in this paper we used optimized fuzzy controller. Optimized fuzzy controller is output membership function is unity value. The controller performance was estimated applied to induction motor' position control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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