Metaheuristic optimization approach has become the new framework for control synthesis. The main purposes of the control design are command (input) tracking and load (disturbance) regulating. This article proposes an optimal proportional-integral-derivative (PID) controller design for the DC motor speed control system with tracking and regulating constrained optimization by using the cuckoo search (CS), one of the most efficient population-based metaheuristic optimization techniques. The sum-squared error between the referent input and the controlled output is set as the objective function to be minimized. The rise time, the maximum overshoot, settling time and steady-state error are set as inequality constraints for tracking purpose, while the regulating time and the maximum overshoot of load regulation are set as inequality constraints for regulating purpose. Results obtained by the CS will be compared with those obtained by the conventional design method named Ziegler-Nichols (Z-N) tuning rules. From simulation results, it was found that the Z-N provides an impractical PID controller with very high gains, whereas the CS gives an optimal PID controller for DC motor speed control system satisfying the preset tracking and regulating constraints. In addition, the simulation results are confirmed by the experimental ones from the DC motor speed control system developed by analog technology.
This paper proposes a robust FPID(Fuzzy Proportional Integral Derivative) controller for the LFC(load frequency control) of 2-area power system. The PID gain parameters of the proposed robust FPID controller are self-tuned by PSGM(Product Sum Gravity Method) which is very similiar to human's inference procedures. As the results of simulation, the proposed FPID controller against various load disturbances shows that it is superior to the conventional control techniques such as optimal, PID and fuzzy control in the response characteristics of frequency and tie line power flow.
The expert system described in this article tunes a proportional-integral-derivative(PID) controller for a single-input single-ouput process. The expert system examines features of each transient response and the corresponding controller parameters. It determines a new set of controller gains to obtain a more desirable time reponse using fuzzy logic. This technique can be used to determine and implement a different set of PID gains for each operating regime and, once in steady state, the system can be used to find optimal parameters for load disturbance rejection.
Many studies on dynamic positioning control algorithms using fixed feedback gains have been carried out to improve station keeping performance of dynamically positioned vessels. However, the control algorithms have disadvantages in that it can not cope with changes in environmental disturbances and response characteristics of vessels motion in real time. In this paper, the Fuzzy Gain Scheduling - PID(FGS - PID) control algorithm that can tune PID gains in real time was proposed. The FGS - PID controller that consists of fuzzy system and a PID controller uses weighted values of PID gains from fuzzy system and fixed PID gains from Ziegler - Nichols method to tune final PID gains in real time. Firstly, FGS - PID controller, control allocation algorithm, FPSO and environmental disturbances were modeled using Matlab/Simulink to evaluate station keeping performance of the proposed control algorithm. In addition, simulations that keep positions and a heading angle of vessel with wind, wave, current disturbances were carried out. From simulation results, the FGS - PID controller was confirmed to have better performances of keeping positions and a heading angle and consuming power than those of the PID controller. As a consequence, the proposed FGS - PID controller in this paper was validated to have more effectiveness to keep position and heading angle than that of PID controller.
Siddique, Md. Abu Ayub;Kim, Wan-Soo;Baek, Seung-Yun;Kim, Yeon-Soo;Choi, Chang-Hyun;Kim, Yong-Joo;Park, Jin-Kam
Journal of Biosystems Engineering
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제43권4호
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pp.331-341
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2018
Purpose: This study was conducted to develop a linear Proportional-Integral-Derivative (PID) control algorithm for the ascending and descending system of a rice transplanter and to analyze its response characteristics. Methods: A hydraulic model using a single-acting actuator, proportional valve and a PID control algorithm were developed for the ascending and descending system. The PID coefficients are tuned using the Ziegler-Nichols (Z-N) method and the characteristics of unit step response are analyzed to select the PID coefficients at various pump speeds. Results: Results showed that the performance of the PID controller was superior in any condition. It was found that the highest settling time and maximum overshoot were less than 0.210 s and 5%, respectively at all pump speed. It was determined that the steady state errors were 0% in all the cases. The lowest overshoot and settling time were calculated to be nearly 2.56% and 0.205 s, respectively at the pump rated speed (2650 rpm). Conclusions: The results indicated that the developed PID control algorithm would be feasible for the ascending and descending system of a rice transplanter. Finally, it would be helpful to plant the seedlings uniformly and improve the performance of the rice transplanter.
This paper proposes a new method for tuning a linear quadratic - proportional integral derivative controller for second order systems to simultaneously meet the time and frequency domain design specifications. The suitable loop-shape of the controlled system and the desired step response are considered as specifications in the time and frequency domains, respectively. The weighting factors, Q and R of the LQ controller are determined by the algebraic Riccati equation with respect to the limiting behavior and target function matching. Numerical examples show the effectiveness of the proposed LQ-PID tuning method
In this paper, we design an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(ANFIS) Precompensator for the performance improvement of conventional proportional integral derivative (PID) controller that the governor system of power plant constantly maintains the load frequency of two-area power system. The ANFIS Precompensator is expressed as the membership functions of premise parameters and the linear combination of consequent parameters by Sugeno's fuzzy if-then rules using nonlinear input-output relation for the set point automatic modification maintaining conventional PID controller. The proposed compensation design technique is hoped to be satisfactory method overcome difficulty of exact modelling and arising problems by the complex nonlinearities of power system, and our design shows merit that is easily implemented by adding an ANFIS precompenastor to an existing PID controller without replacement.
Penetration of renewable energy sources makes the modern interconnected power systems to have more intelligence and flexibility in the control. Hence, it is essential to maintain the system frequency and tie-line power exchange at nominal values using Load Frequency Control (LFC) for efficient, economic and reliable operation of power systems. In this paper, intelligent tuning of the Proportional Integral Derivative (PID) controller for LFC in an interconnected power system is considered as a main objective. The chosen problem is formulated as an optimization problem and the optimal gain parameters of PID controllers are computed with three innovative swarm intelligent algorithms named Particle Swarm Optimization (PSO), Bacterial Foraging Optimization Algorithm (BFOA) and hybrid Bacterial Foraging Particle Swarm Optimization (BFPSO) and a comparative study is made between them. A new objective function designed with necessary time domain specifications using weighted sum approach is also offered in this report and compared with conventional objective functions. All the simulation results clearly reveal that, the hybrid BFPSO tuned PID controller with proposed objective function has better control performances over other optimization methodologies.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.194-203
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2008
Iterative learning control (ILC) is a simple and effective method for the control of systems that perform the same task repetitively. ILC algorithm uses the repetitiveness of the task to track the desired trajectory. In this paper, we propose a PID (proportional plus integral and derivative) type ILC update law for control discrete-time single input single-output (SISO) linear time-invariant (LTI) systems, performing repetitive tasks. In this approach, the input of controlled system in current cycle is modified by applying the PID strategy on the error achieved between the system output and the desired trajectory in a last previous iteration. The convergence of the presented scheme is analyzed and its convergence condition is obtained in terms of the PID coefficients. An optimal design method is proposed to determine the PID coefficients. It is also shown that under some given conditions, this optimal iterative learning controller can guarantee the monotonic convergence. An illustrative example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed technique.
Etedali, Sadegh;Tavakoli, Saeed;Sohrabi, Mohammad Reza
Earthquakes and Structures
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제10권5호
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pp.1067-1087
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2016
In this paper, a decoupled proportional-integral-derivative (PID) control approach for seismic control of smart structures is presented. First, the state space equation of a structure is transformed into modal coordinates and parameters of the modal PID control are separately designed in a reduced modal space. Then, the feedback gain matrix of the controller is obtained based on the contribution of modal responses to the structural responses. The performance of the controller is investigated to adjust control force of piezoelectric friction dampers (PFDs) in a benchmark base isolated building. In order to tune the modal feedback gain of the controller, a suitable trade-off among the conflicting objectives, i.e., the reduction of maximum modal base displacement and the maximum modal floor acceleration of the smart base isolated structure, as well as the maximum modal control force, is created using a multi-objective cuckoo search (MOCS) algorithm. In terms of reduction of maximum base displacement and story acceleration, numerical simulations show that the proposed method performs better than other reported controllers in the literature. Moreover, simulation results show that the PFDs are able to efficiently dissipate the input excitation energy and reduce the damage energy of the structure. Overall, the proposed control strategy provides a simple strategy to tune the control forces and reduces the number of sensors of the control system to the number of controlled stories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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