In this paper, a method to be able to decide the possible maximum gain of P, PI control for the retarded processes under stable condition is proposed. At first, adjustable parameter set causing stability limit are obtained based on the frequency domain condition which makes the roots of transfer function locate on the $j\omega$ axis. And the cut-in frequency $\omega{_p}$ to bring the parameter set to P control from PI control is derived by an equation with 2 parameters L and $T_m$ given, then $\omega{_p}$ is used to compute the maximum gain with stable condition. For the calculation, the controlled process of first order system with time delay element is introduced and all parameters are presumed to be time invariant.
플랜트의 정보를 알지 못 하는 경우 시험신호로 포화함수와 시간지연 요소를 이용하여 플랜트의 정보를 찾아내고 찾아낸 정보로 PI 제어기를 설계하는 방법을 제시하였다. 시간 지연요소를 이용함으로서 PI 제어기의 I 요소로부터 발생되는 위상 감소로 인해 발생되는 불안정성이 발생하지 않도록 플랜트의 Nyquist 그림에서 3/4 분면에 있는 한 점의 정보를 찾아내는 것이 가능하였다. 제안된 방법은 포화함수의 이용으로 정확성이 높고 한 개의 포화함수만을 이용하여 구조가 간단하다. 또한 모의시험을 통해 제안된 방법의 타당성을 보였다.
유도전동기의 벡터제어는 고성능 적용에서 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 이러한 드라이브 성능은 파라미터 변동에 의한 동조는 여전히 한계가 있다. 다양한 속도영역에서 운전하기 위하여 종래에는 PI과 같은 제어기를 보통 사용하였다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 조건에서 광범위한 운전에 대하여 제한된 양호한 성능을 나타낸다. 본 논문은 다중 적응 제어기를 사용하여 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 제시한다. 이 제어기는 FAM(Fuzzy Adaptation Mechanism)에 의 해 속도제어, MFC(Model Reference Adaptive Fuzzy Control)에 의해 전류제어 그리고 ANN을 이용하여 속도추정을 수행한다. 제시한 제어 알고리즘은 FAD MFC및 ANN 제어기를 사용하여 유도전동기 드라이브 시스템에 적용한다. 제시한 제어기의 성능은 유도전동기의 파라미터를 사용하여 다양한 동작조건에서 해석으로 평가한다. 또한, 본 논문은 제어기의 효용성을 입증하기 위하여 해석결과를 제시한다.
PID 제어기를 이용한 피드백 제어가 공정 제어에 도입된 이래로 PID 제어 알고리즘 및 적정 파라미터 계산에 대한 연구가 계속 진행되어 왔다. 일반적으로 PID 제어기 파라미터는 제어대상 프로세스의 1차 시간지연 모델로 근사화 하여 계산하는 방법과 임계이득 및 임계주파수를 구하여 계산하는 방법이 있다. 본 논문에서는 먼저 발전플랜트의 변수들 사이의 인과관계를 표현하는 신호 흐름도와 현장에서 취득한 데이터를 이용한 보일러 온도제어 계통의 모델링 및 제어기의 구성에 관하여 기술하고자 한다. 이러한 현장 운전 데이터에 의해 산출된 프로세스 모델을 이용하여 임계이득 및 임계주파수에 의한 PI 제어기의 적정 파라미터를 구하고, PI 제어기에 현장 데이터를 입력하여 컴퓨터 시뮬레이션 함으로써 프로세스 모델 및 PI 제어기의 성능을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 계통연계인버터용 정지좌표기반 전류제어알고리즘을 제안한다. PI 제어기는 계통 연결 인버터의 전류 제어기로 사용되고 있다. 정지좌표기반 PI 제어기를 사용할 경우, AC 신호 제어로 인하여 정상 상태 오류와 위상지연현상이 발생한다. 본 논문에서는 전향보상기를 추가하여 명령 추적 성능을 높이고 과도 응답을 개선하는 방법을 제안한다. 또한 계통 전압을 외란으로 사용하여 계통 오류 발생 시 시스템을 보호하기 위해 외란을 측정 및 제거하는 제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 방법은 수학적으로 유도하고 전달 함수로 표현하였으며 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 요구되는 성능을 만족시키는 최적 Fuzzy PI 제어의 정압제어로의 효율적인 적용 및 성능 향상을 위하여 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 이용한 제어 설계 방법을 제시 한다. PID제어기는 이해가 쉽고 구조가 간단하여, 실제 구현이 용이하여 공정 산업분야에서 가장 널리 사용되고 있는 제어기 이다. 따라서 단일 입 출력 선형 시스템 에서는 우수한 성능을 보이나 동적 시스템, 고차 시스템 및 수학적 모델 선정이 어려운 시스템에서는 비효율 적이다. 반면, Fuzzy 제어기는 인간의 지식과 경험을 이용한 지적 제어방식으로 IF-THEN형식의 규칙으로부터 제어 입력을 결정하는 병렬형 제어기이다. 이는 과도상태에서 큰 오버슈트 없이 설정치에 도달하게 하는 속응성과 강인성이 좋은 제어기법으로 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어 할 수 있다는 장점을 지닌다.
The Induction motor Vector Control with PI controller has been widely used in industrial application. But PI control difficult in dealing with dynamic speed control, parameter variations, and load disturbances. Therefore, in this paper propose speed control of a induction motor using the PI controller with fuzzy controller. The proposed fuzzy PI controller increases the control performance of the PI controller. Simulation results show that fuzzy PI controller has a good robustness regarding the improper tuned PI controller.
DC/DC 승압 컨버터는 인덕터 내부 저항으로 인하여 부하 저항의 변화가 시스템 동작점에 영향을 미치게 되며, 이로 하여 제어기 설계의 기준이 되는 선형화된 모델은 불확실성을 가지게 된다. 본 논문은 인덕터의 내부 저항과 출력단의 부하 변동으로 인한 불확실성에 대하여 출력 전압의 강인성을 향상시키기 위해 PI 관측기 기반 적분형 상태 변수 궤환 제어기를 제안한다. PI 관측기는 불확실한 시스템 제어에 널리 사용되는 오차의 적분항을 Luenberger 관측기에 추가한 형태로써 불확실성에 강인한 추정 성능을 보인다. 모의실험을 통해 불확실성이 존재하는 경우 제안된 제어기의 강인성을 확인하고 설계된 관측기가 Luenberger 관측기에 비해 상태변수 추정 성능이 우수함을 보인다.
This paper presents the design of a neural network based adaptive control for missile is presented. The application model is Exocet MM40, which is derived from missile DATCOM database. Acceleration of missile by tail Fin control cannot be controllable by DMI (Dynamic Model Inversion) directly because it is non-minimum phase system. So, the inner loop consists of DMI and NN (Neural Network) and the outer loop consists of PI controller. In order to satisfy the performances only with PI controller, it is necessary to do some additional process such as gain tuning and scheduling. In this paper, all flight area would be covered by just one PI gains without tuning and scheduling by applying mixture control technique of conventional controller and NN to the outer loop. Also, the simulation model is designed by considering non-minimum phase system and compared the performances to distinguish the validity of control law with conventional PI controller.
This paper presents a practical application of fuzzy logic control to temperature control of glass melting furnace. Due to the characteristics of glass melting furnace, a hybrid algorithm of conventional PI controller and fuzzy logic controller is proposed and discussed. Practical implementation results of the production furnace showed the effectiveness of the proposed control algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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