본 논문에서는 자기부상 시스템에서 널리 채용되고 있는 흡인식 자기부상 시스템의 제어특성을 개선하기 위한 연구를 수행하였다. 흡인식 자기부상 시스템은 그 특성 상 제어계의 불안정성을 내재하고 있기 때문에 일반적으로 산업현장에서 널리 사용되는 비례적분제어방식(PI)이 아닌 비례적분미분제어방식(PID)을 이용하여 제어 시스템을 구성한다. 본 논문에서는 이러한 PID 제어방식의 제어특성을 개선하기 위하여 외란관측자를 이용한 제어기를 제안 하였으며 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 특성을 확인하였다.
An iterative tuning technique is derived for PID controllers which are widely used in industries. The tuning algorithm is based upon a fuzzy indirect reasoning method and an iterative technique. The PID gains for the first tuning action are determined by a method which is modified from the Ziegler-Nichols step response method. The first PID gains are determined to obtain a control performance so close to a design performance that the following tuning process can be made effectively. The design paramaters are given as time-domain variables which human is familiar with. The results of simulation studies show that the proposed tuning method can produce an effective tuning for arbitrary design performances.
본 논문에서는 PID 알고리즘을 이용하는 온도제어기의 가상적 튜닝 기법을 제안한다. 제어대상의 수학적 표현을 이용하여 컴퓨터에서의 가상적 시뮬레이션을 활용하였다. 컴퓨터의 상세한 데이터 분석을 통하여 PID 알고리즘의 이득을 정확하게 구하는 기법을 도입하였고 기존의 실험적 튜닝 결과보다 우수한 성능을 검증하였다. 또한 실제의 제어대상에서 실시하는 튜닝 실험을 대체하는 장점이 있어 시간적 공간적 제한이 전혀 없다. 제어대상을 실제 가동하는 튜닝 실험은 그 과정에서 나타나는 자세한 데이터를 확인할 수 없다. 실험의 정확성을 보장할 수 없으며 그 결과를 즉시 확인할 수도 없었다. 제안하는 기법을 통해 튜닝의 모든 과정을 컴퓨터에서 정확하게 확인할 수 있으며 발생하는 문제의 원인도 분석할 수 있다.
Kim, Kyu-Tae;Kim, Sung-Hee;Park, Chong-Kug;Bae, Jun-Kyung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.180.5-180
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2001
This paper presents A Design of WMR Controller that being composed of cooperative relation between PID controller and optimized neural network algorithm, it operate a variable control by velocity. Some proposed algorithm in the past just depended on PID controller for the control of position of WMR but for more efficient control we design a variable controller that operate control by PD controller using neural network if it is satisfied with any given condition. it adjust gain of PD controller for real time control using a fast feedforward algorithm which is different with Form of the standard backpropagation algorithm.
In this paper, we made a simple paper feeding system which is one of MTS (media transport system) and controllers. The plant has a flexible paper and two driving rollers and two driven rollers. The control system has two conventional PID controllers. Skew angle and feeding speed of MTS deteriorate the quality of feeding system. In order to control a feeding speed and skew of feeding paper, we control rotational velocity of two driving rollers. Therefore, this controller has two inputs and two outputs as MIMO (multi-input and multi-output) system. The control inputs were the feeding speed and the skew displacement of the paper. The control outputs were the rotational velocity to each driving roller. To find appropriate PID gains of two controllers, we proposed an optimization technique. We assume the system variables and performance of a whole system as follows. PID gains of two controllers for skew and feeding speed are system variables. System performance is both skew and feeding speed. We simulates to making mathematical correlation using global Kriging interpolation. To find appropriate value of system variables, optimization method is simulation in sequence as following method. First, the optimization solver simulates with DOE (design of experiment) tables to find correlation equation of both system variable and performances. Then, the solver guesses the appropriate values and simulates if the system variables are appropriate or not. If the result of validation doesn't satisfy the convergence and iteration tolerance, the solver makes a new Kriging models and iterates this sequence until satisfy the tolerances.
In this paper, we develop a functional test model for magnetic bearing wheels. The functional test model is an electromagnetic levitation system that has three degree of freedom, which consists of one axial suspension from gravity and two axes gimbaling capability to small angels. A nonlinear controller with high-gain observers is proposed and the real-time experiment results show that the rotor is accurately levitated at the desired position and well-balanced, which is a suitable result for the potential use an magnetic bearing wheels. Also, the proposed scheme exhibits better performance when it is compared with the conventional PID control method.
This paper presents a nonlinear controller design for optical disk drive systems to improve anti-shock performance. The nonlinear anti-shock controller is added parallel to the original linear servo control loop. In the previous work, dead-zone nonlinear element is used for nonlinear controller and PID control method is used for linear controller. Although this strategy improves anti-shock performance, it has a narrow stability bound. In this paper, we propose dead-zone with saturation nonlinear element for the nonlinear controller. Since this nonlinear element improves stability margin, we can use higher gain of dead-zone than the controller with dead-zone only. In the linear controller design, we show that lead-lag control has improved stability margin over PID control. Numerical simulation results show that the proposed method can get better performance to the external shock than previously proposed method.
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.
This paper presents A Design of WMR Controller that being composed of cooperative relation between PID controller and optimized neural network algorithm, it operate a variable control by velocity. Some proposed algorithm in the past just depended on PID controller for the control of position of WMR but for more efficient control we design a variable controller that operate control by PD controller using neural network if it is satisfied with any given condition. it adjust gain of PD controller for real time control using a fast feedforward algorithm which is different with Form of the standard backpropagation algorithm.
The function of the automatic train operation(ATO) system is to regulate the train ride comfort during start, acceleration and deceleration and execute operation of constant speed travelling and fixed point parking. The mathematical model for the train is presented by considering unknown disturbances which consist of start resistance, travelling resistance, slope resistance, curve resistance and so on. The speed control of ATO system is designed by considering the disturbances. The simulation is executed to verify the speed control performance and compare its performance with that of a PID-type ATO control system under the disturbances. Simulation results show that the control performance of gain scheduled control for ATO system is better than that of the conventional PID controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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