Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.11
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pp.2554-2561
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2015
In this paper, we strengthen the advantages of a simple PID controller as a study on the formation control of mobile robots and propose an adaptive PID controller with robust performance at the dynamics characteristics of following robot. Simulation studies show that the adaptive PID controller has better keeping constant distance and angle such as tracking performance of following robot for the formation control than a conventional PID controller. This is the proposed adaptive PID controller to change the gains is found to represent the best performance. This is able to verify that the performance of the proposed adaptive PID controller is excellent.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.5
no.2
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pp.138-142
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2004
This paper proposes the design of the model following control system using the PID control structure. PID control system became model following control by inserting new pre-compensator in order to improve control performance in discrete-time region. Gain of the PID controller needs to be readjusted when response of system changes due to disturbance or load fluctuation. Performance of control system improves by joining neural network to PID control system because performance of control system depends largely on each PID gain in PID control system. And the games of the PID controller in the proposed control system are automatically adjusted by back-propagation algorithm of the neural network. Angular position of DC servo motor is selected as a plant in order to verify control performance in model following control. After it is applied to the position control system, it's performance is verified through computer experiment.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.1
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pp.19-24
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2007
In this paper, we propose a tuning method of PID-PD controller to satisfy design specifications in frequency domain as well as time domain. The proposed tuning method of PID-PD controller consists of the convex set of PID and PI-PD controller. PID-PD controller controls the closed-loop response to be located between the step responses, and Bode magnitudes of closed-loop transfer functions controlled by PID and PI-PD controller. The controller is designed by the optimum tuning method to minimize the proposed specific cost function subject to sensor noise insensitivity and robust stability. Its effectiveness is examined by the case study and analysis.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.2
no.3
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pp.103-108
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2009
Robust control for DC motor is needed according to the highest precision of industrial automation. However, when a motor control system with PID controller has an effect of load disturbance, it is very difficult to guarantee the robustness of control system. In this paper, PID-Expert hybrid control method for motor control system as a compensation method solving this problem is presented. If PID control system is stable, the Expert controller is idle. if the error hits the boundary of the constraint, the Expert controller begins operation to force the error back to the constraint set. The disturbance effect decrease remarkably, robust speed control of DC motor using PID-Expert Hybrid controller is demonstrated by the simulation.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.1
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pp.102-109
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2014
In this paper, an algorithm to design fuzzy PID controllers is proposed. The proposed controllers are composed of fuzzy rules of which consequences are linear PID controllers and are designed with help of TSK fuzzy controllers. TSK fuzzy controllers are designed from TSK fuzzy model using pole assignment and have outstanding ability making the output response of nonlinear systems similar to the desired one. However, because of its structure complexity the TSK fuzzy controller is difficult to be used in industry. The proposed controllers have PID controller structure which can be easily realized, and are designed by using the data obtained from control simulations with TSK fuzzy controllers. To verify the proposed algorithm, two example simulations are performed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.6
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pp.1560-1564
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2008
Robust control for DC motor is needed according to the highest precision of industrial automation. However, when a motor control system with PID controller has an effect of load disturbance, it is very difficult to guarantee the robustness of control system. In this paper, PID-Self Tuning control method for motor control system as a compensation method solving this problem is presented. If the PID control system is stable in the sense that the error is inside the constraint set, the supervisory control is idle. If the error hits the boundary of the constraint, the supervisory controller begins operation to force the error back to the constraint set. We prove that the PID-Self Tuning control system is globally stable in the sense that the error is guaranteed to be within the tolerance limits specified by the system designer.
Park, Sung-Jin;Kang, Man-Won;Lee, Kyu-Young;Lee, Hwan;So, Sang-Kyun
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.138-141
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2000
공정제어시스템을 위한 제어기로써 현재까지는 PID 제어기가 보편화되어 적용되어 왔으나 비선형 시스템이나 복잡한 시스템 제어를 위해서는 목표치 추종특성이 우수하며 환경이나 공정 파라미터변화에 둔감하여 외란에 대한 영향이 적은 제어기가 요구된다. PID 제어기로는 이러한 목적을 달성하는 데에 한계가 있기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 수행되어 목표치 추종성능과 외란 억제를 동시에 만족토록 하는 다양한 2자유도 PID 제어시스템들이 제안되었고, 본 연구에서는 먼저 현재까지 제안된 2자유도 PID 제어시스템들 중 제어성능이 가장 우수한 것으로 나타난 목표치 필터형 2자유도 PID 제어시스템(Target Value Filter Type 2-DOF PID Control System: 이하 TVF-2DOF) [2]보다 우수한 2자유도PID 제어시스템을 제안하고, 이를 바탕으로 2자유도 선행필터(Pre-Filter)부분에 지능제어기법의 하나인 퍼지로직을 적용함으로써 PID 제어기의 장점과 퍼지로직의 장점을 동시에 활용하는 지능형 튜닝(Tuning)기법에 관한 연구를 수행하였고, 지능형 시스템이 2자유도 PID 제어시스템들보다 목표치 추종 성능 및 외란억제효과가 우수하다는 사실을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 입증하였다. 시스템으로는 유량 제어 밸브가 사용되었다.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.14
no.4
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pp.278-284
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2002
The work presented here provides a control of the supply duct outlet air temperature in PEM (personal environment module) using fuzzy PID controller. In previous work, PID control systems were used, but the result shows that the outlet air temperature and electric heater regulating voltage were oscillated. Fuzzy PID control systems are designed to improve the system response obtained using PID control and implemented experimentally Also, PID controller and fuzzy controller without PID logic are provided to compare the result with that of the fuzzy PID controller. Data obtained shows that the fuzzy PID control system satisfies the design criteria and works proper1y in controlling the supply air temperature. Also it has bettor performance than the previous result obtained using PID control.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.2
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pp.89-94
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2005
In this paper, we propose a fuzzy PID controller of new method. There are two problems in absolute digital PID controller. First, much calculation time need for obtain the sum of data at each period. Second, this is problem need much memory because to storage every data at the before period. We use the speed type PID digital controller to improvement such problems. In the propose controller doesn't use without adjustment the crisp output error and we doesn't use nile tables in the fuzzy inference process at the forward stage fuzzifier. We inference output member ship function by using the relation and range of two variable of PID gain parameters. We can obtained desired results through the simulation and a experiment of the hydraulic servo motor control system.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.23
no.4
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pp.480-487
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1999
In this paper we propose a neural network precompensated PID(NNP PID) controller for load frequency control of 2-area power system. While proportional integral derivative(PID) controllers are used in power system they have many problems because of high nonlinearities of the power system So a neural network-based precompensation scheme is adopted into a conventional PID controller to obtain a robust control to the nonlinearities. The applied neural network precompen-sator uses an error back-propagation learning algorithm having error and change of error as inputand considers the changing component of forward term of weighting factor for reducing of learning time. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional PID controller and an optimal controller in dynamic responses about load disturbances. The pro-posed technique can be easily implemented by adding a neural network precompensator to an existing PID controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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