본 논문은 PID제어기가 포함된 PLC로 실제의 제어 시스템을 구성하는 일련의 과정을 제안하였다. PID 모듈 FM455C가 포함된 SIMATIC S7-400 PLC시스템을 일반 PC와 온라인으로 연결하여 PC의 윈도우즈 환경에서 PLC의 프로그램을 작성하였다. PID 제어기의 설계를 위하여, PID 모듈의 하드웨어 구성방식, 관련 소프트웨어 구성, 프로그램 작성 환경, 특히 P, PD, PI, PID제어기의 설계과정을 제시하였고, 이를 토대로 실물 제어대상, 도립진자 시스템에 대하여 PID제어기를 설계하고 모의/실물 실험을 통하여 성능을 확인하였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.438-447
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2006
Fuzzy controller's design depends mainly on the rule base and membership functions over the controller's input and output ranges. This paper presents two different approaches to deal with these design issues. A simple and efficient approach; namely, Fuzzy Subtractive Clustering is used to identify the rule base needed to realize Fuzzy PI and PD type controllers. This technique provides a mechanism to obtain the reduced rule set covering the whole input/output space as well as membership functions for each input variable. But it is found that some membership functions projected from different clusters have high degree of similarity. The number of membership functions of each input variable is then reduced using a similarity measure. In this paper, the fuzzy subtractive clustering approach is shown to reduce 49 rules to 8 rules and number of membership functions to 4 and 6 for input variables (error and change in error) maintaining almost the same level of performance. Simulation on a wide range of linear and nonlinear processes is carried out and results are compared with fuzzy PI and PD type controllers without clustering in terms of several performance measures such as peak overshoot, settling time, rise time, integral absolute error (IAE) and integral-of-time multiplied absolute error (ITAE) and in each case the proposed schemes shows an identical performance.
In this paper, we Propose a PD+I fuzzy controller using an error-accumulating applying factor. In fuzzy control, analytical study was done formerly, in which fuzzy control can be classified by PD type and PI type, and also the study for getting merits of both types was done, too. But the mixed type has a complex structure and many parameters. The proposed fuzzy controller is 2-input 2-out-put and PD type fuzzy control is used as a basic structure. And the proposed controller annihilates a steady-state error and improves transient responses because of using the error-accumulating applying factor which is determined in the real time along the current state of controlled process. Futhermore it is easy to tune the system because of decreasing the number of scaling factors and the I type controller with resetting resolves the integral wind-up problem. Finally we apply the proposed scheme to various plants and show the performance betterment.
This paper describes a method of approximate reasoning for fuzzy control of servo system, based on decomposition of -level fuzzy sets. It is propose that logic circuits for fuzzy PI+PD are a body from fuzzy inference to defuzzificaion in cases where the output variable u directly is generated PWM. The effectiveness for robust and faster response of the fuzzy control scheme is verified for a variable parameter by comparison with a PID control and fuzzy control. A position control of DC servo system with a fuzzy logic controller successfully demonstrated.
In this paper, Using CDM(Coefficient Diagram Method), we set target polynomial constraints and design 4-PID controller which have different structures such as Textbook PID-controller, Derivative of output PID-controller, set point of I only controller(I-PD controller) and PI controller followed by lag network(PI lag network controller) were tested by simulations. The plant we used are that used in IFAC 93 benchmark test. A controller designer, using CDM could use these results to select the controller's structure which is the best one fer him.
In this paper, we propose a two-input two-output fuzzy controller to improve the performance of transient response and to eliminate the steady state error. The outputs of this controller are the control input calculated by position-type fuzzy controller and the accumulated error scaling factor. Here, the accumulated error scaling factor is adjusted on-line by fuzzy rules according to the current trend of the controlled process. To show the usefulness of the proposed controller, it is applied to several systems that are difficult to get satisfactory response by conventional PD controllers or PI controllers.
광디스크에 저장된 데이터를 읽기 위한 광디스크 드라이브는 광학헤드 구동기의 포커싱 서보계와 트랙킹 서보계로 구성된다. 기존에 사용하는 지상-진상-진상 보상기는 시스템의 배속이 증가하면서 광학헤드의 구동기 제어가 점점 어려워지는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 광학헤드 구동기 서보계 구현을 위하여 유전알고리즘 기반 퍼지 PID 제어 광학헤드 구동기 설계 기법을 제안한다. 제안된 광학헤드 구동기는 두개의 퍼지 PI, PD 제어 블록으로 구성되며 두 제어기의 퍼지 규칙은 유전알고리즘을 사용하여 최적화된다. 구동기의 포커싱, 트랙킹 서보계의 플랜트 모델은 유사하므로 트랙킹 서보계의 모의 실험만을 통하여 제안된 기법의 우수성을 보인다.
This paper concentrates on the position control of a pneumatic cylinder under parameter variation. A closed-loop control is proposed to design the different controllers(P, PI, PID, PD controller) in order to choose the best con-troller based on the fast and accurate control of the system. It is shown that the control algorithm, is robust and effective in attaining the fast and accurate position control of system under time-dependent parameter variation. Experimental results showed that PD controller law is effective to obtain the fast response and to increase that sta-blity of the system The method is a useful control algorithm which always automatically adjusts the position con-trol in accordance with the error using carrier wave of triangle type regardless of changes on the operating condi-tion and physical differences between components.
This paper presents a robust position tracking controller for a motor used in semiconductor equipment, utilizing the motor angle measurement. Precise position control is challenging due to the presence of uncertainties in various motor applications. The proposed controller consists of a PD (Proportional-Derivative) controller and a PIO (Proportional-Integral Observer) to estimate the system's state and equivalent disturbance compensating for the uncertainties. Since the stability alternates as the observer gain increases, we have investigated it through the closedloop root locus under the system parameters change. The analysis has showed that the inertia of the motor is the main parameter that affects it, and by adjusting the control gain appropriately, the system can be rendered to be stable even when the inertia of the motor changes. The effectiveness of the proposed control algorithm is validated through computer simulations, followed by a comparison of its performance with the results of a previous study.
Parallel type fuzzy controller is designed by using a hybrid connected type fuzzy-PID controller and a model reference fuzzy controller. The first controller, consists of a fuzzy-PI and a fuzzy-PD making a hybrid type fuzzy-PID controller, plays a role as firstly reaching stable responses and secondly overcoming disturbance in plants. The second controller, model reference fuzzy controller, plays a role as reaching faster responses than other controllers. We have confirmed that the controller produces rapid and stable responses and overcomes disturbance by using parallel type fuzzy controller in a DC motor application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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