The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.53
no.3
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pp.122-128
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2004
This paper presents a control approach for designing a fuzzy-PI controller for a synchronous generator excitation and SVC system. A combination of thyristor-controlled reactors and fixed capacitors(TCR-FC) type SVC is recognized as having the most flexible control and high speed response, which has been widely utilized in power systems, is considered and designed to improve the response of a synchronous generator, as well as controlling the system voltage. A Fuzzy-PI controller for SVC system was proposed in this paper. The PI gain parameters of the proposed Fuzzy-PI controller which is a special type of PI ones are self-tuned by fuzzy inference technique. It is natural that the fuzzy inference technique should be based on humans intuitions and empirical knowledge. Nonetheless, the conventional ones were not so. Therefore, In this paper, the fuzzy inference technique of PI gains using MMGM(Min Max Gravity Method) which is very similar to humans inference procedures, was presented and applied to the SVC system. The system dynamic responses are examined after applying all small disturbance condition.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.3
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pp.355-367
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2007
This paper proposes a design method of the PI(Proportional-Integral)+D(Derivative) controller using self-tuning of the design variables and controller gains. The used fuzzy PI+D controller is the approximated conventional continuos time linear PI+D controller and the used fuzzification method is the fuzzy single tone and the adapted defuzzification method is the simplified tenter of gravity. Fuzzy estimation result would be calculated in the other function elements from the classified fuzzy variables and the result determined by the design variables decides the controller gains. As a result, the proposed method shows the capability of the high speed tuning and can be applied to the case of input variables with many fuzzy partitions and also can bring out the advantage to reduce the reconstruction(digital sampling reconstruction) error. Most simulation results show that this controller makes much bettor efficiency and improvement by using design variables and controller gains.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.5
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pp.481-486
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2018
DC motors are classified as DC motors with brush structure and BLDC motors without brush structure. Representing the speed control of the BLDC motor is the PI control. The speed control using the PI controller has a disadvantage that the response characteristic to reach the steady state is slow. Therefore in this paper, a voltage controlled speed controller using a Fuzzy Logic Controller (FLC), which has a short steady response time and usefulness of nonlinear control. The validity and usefulness of the proposed fuzzy speed controller are verified by simulation through Simulink of MATLAB program. Experiments were performed on the PI controller and the proposed fuzzy speed controller in three cases with reference speeds of 500rpm, 800rpm, and 1500rpm. Experimental results show that the proposed fuzzy controller has more 30% improved steady state speed response than PI controller.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.3
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pp.117-120
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2014
In general a main technology of control a sluice gate is accurate synchronous position control for the two cylinders when they are moving with the sluice gate together over 10[m]. Because the nonlinear friction and the unconstant supply flow. Cylinders' displacement will be different. In this case the sluice gate may be deformed and abraded, and even the sluice gate may unable to work. In order to design the controller for this system, we designed two kinds of Fuzzy PI controllers. Fuzzy PI position controller and Fuzzy PI synchronous controller have been designed. We show some simulation results for its availability.
This paper presents an approach to self-tuning PI control of dynamic plants, based on fuzzy logic application. A fuzzy logic composed of linguistic conditional statements is employed by defining the relations of input-output variables of the controller. In the synthesis of a fuzzy logic controller, one of the most difficult problem is the selection of linguistic control rules and parameters. To overcome this difficulty, self-tuning fuzzy PI controller (STFPIC) with a hierarchical structure in which the fuzzy PI controller is assigned as the lower level and the rule modification and parameter adjustment as the higher level. The rules and parameters are generated by the adjustment of membership function through performance index(PE). In this paper, the algorithm for of the controller performance is estimated by means of computer simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.413-417
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2004
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 Hybrid PI(HBPI) controller of IPMSM drive using fuzzy adaptive mechanism control. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness, fixed gain PI controller, HBPI controller proposes a new method based self tuning PI controller. HBPI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.54
no.8
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pp.395-401
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2005
This paper presents Hybrid PI(HBPI) controller of induction motor drive using fuzzy control. In general, PI controllers used in computer numerically controlled machines process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness of fixed gain PI controller, HBPI controller proposes a new method based self tuning PI controller. HBPI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of induction motor are presented to show the effectiveness of the proposed gam tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
This paper proposes a modeling and controller design approach for a wind-diesel hybrid system including dump load. Wind turbine depends on nature such as wind speed. It causes power fluctuations of wind turbine. Excessive power fluctuation at stand-alone power grid is even worse than large-scale power grid. The proposed control scheme for power quality is fuzzy PI controller. This controller has advantages of PI and fuzzy controller. The proposed model is carried out by using Matlab/Simulink simulation program. In the simulation study, the proposed controller is compared with a conventional PI controller. Simulation results show that the proposed controller is more effective against disturbances caused by wind speed and load variation than the PI controller, and thus it contributes to a better quality wind-diesel hybrid power system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.2
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pp.209-216
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1996
This paper deals with the speed control of the switched reluctnace motor using fuzzy PI controller. A fuzzy logic control provides a good approach to nonlinear system because it does not require a detailed mathematical model to formulate the algorithm. The fuzzy PI controller is implemented by MCS80C196KB, a 16 bit one-chip microcontroller, and an EPROM is used for the commutation logic of the SRM. The simulation and experimental results show that the performance of the fuzzy PI controller is superior to that of the conventional PI controller in terms of response time, settling time and overshoot. In particular, the robustness of the system is largely improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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