In controlling vector of induction motor, PID controller is required much time as the expert should control manually a gain of controller according to plant or a change of circumstances. Accordingly, this paper has gotten a gain of PID controller used neural network by self-funning method in order to settle above problem. The neural network can describe an input/output features in spite of non-linear system which is hard to get mathematical model by controlling the strength of connection by learning. It has a strong character against a distortion and noise of input information, and is suitable modeling of diver-variable system which is composed of several input/output. This paper has represented the self-tunning method for gain of PID controller used neural network when using PID controller to control speed of induction motor, and has checked strong characters against distortion and noise of input information through simulation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.9
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pp.813-821
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2000
In this paper, we developed modeling of tension and speed dynamics for a two-drum winder in a three span continuous web transport system which had not been previously. Dynamic modeling of the time-varying nonlinear system was derived by considering the effect of the radii and mass moment of inertia in the unwinder and the two-drum winder through winding up the web. After linearizing it, we designed with a variable-gain a PID controller for tension control and a PI controller for speed. Simulation is carried out with the variation of radii and moment of inertia at high speed for the proposed tension control system with the two-drum winder and the variavle-gain a PID controller. Results show good performance of tension control during the speed change speed at a start-up and stop.
Vibration is one of the factors that degrades the performance of equipment and measurement equipment used in high-tech industries such as semiconductors and display. The vibration isolator is classified into passive type and active type. The passive vibration isolator has the weakness of insufficient vibration isolation performance in the low frequency band, so an active vibration control system that can overcome these problems is used recently. In this paper, PID controller is used to control the active vibration isolator. Methods for setting the gain of the PID controller include the Zeigler-Nichols method, the pole placement method. These methods have the disadvantage of requiring a lot of time or knowing the system model accurately. This paper proposes the gain auto tuning method of the active vibration isolator applied with the PSO algorithm, which is an optimization algorithm that is easy to implement and has stable convergence performance with low calculations. It is expected that it will be possible to improve vibration isolation performance and reduce the time required for gain tuning by applying the proposed PSO algorithm to the active vibration isolator.
Strictly maintaining the steam temperature can be difficult due to heating value variation to the fuel source, time delay changes in the main steam temperature, the change of the dynamic characteristics in the reheater. Up to the present time, PID Controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper focuses on tuning of the Controller with disturbance rejection for thermal power plant using immune based multiobjective approach. An ITSE(Integral of time weighted squared error) is used to decide performance of tuning results.
This paper proposed new IMC-PID controller design method that use loop shaping method. It could consider such design specifications as gain margin, phase margin, sensitivity function etc by appling the loop shaping method for tuning IMC-PID controller whose structure has only one design parameter and guarantees internal stability. To shape desirable loop gain, the relation between these design specification and parameter is derived by mathematical basis. And the availability of proposed in this paper tuning method that can regard design specifications is checked through example comparison and analysis.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.358-363
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2003
Optimal tuning plays an important role in operations or tuning of the complex process such as the main steam temperature of the thermal power plant. However, it is very difficult to maintain the steam temperature of power plant using conventional optimization methods, since these processes have the time delay and the change of the dynamic characteristics in the reheater. Up to the present time, the Pm controller has been used. However, it is not easy to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper suggests immune algorithm based tuning technique for PID Controller on steam temperature process with long dead time and its results are compared with genetic algorithm based tuning technique.
Conventional gain-tuning methods such as Ziegler-Nickels methods, have many disadvantages that optimal control ler gain should be tuned manually. In this paper, modified PID controllers which include self-tuning characteristics are proposed. Proposed controllers automatically tune the PID gains in on-1ine using neural networks. A new learning scheme was proposed for improving learning speed in neural networks and satisfying the real time condition. In this paper, using a nonlinear mapping capability of neural networks, we derive a tuning method of PID controller based on a Back propagation(BP)method of multilayered neural networks. Simulated and experimental results show that the proposed method can give the appropriate parameters of PID controller when it is implemented to DC Motor.
This paper presents a Fuzzy-PID controller based on Fuzzy logic. Up to now PID controller has had the difficulty of obtaining the optimal gain, and Fuzzy controller has had the difficulty of determining scale factor affecting the performance of control. So that a Fuzzy-PID controller is presented here self tuning of the scale factor and optimal gain. The results of simulation show a good performance in comparison with Ziegler-Nichols controller, having the generality of determining the components of scale factor in Fuzzy rule.
In this paper, we propose a PID controller for altitude control of quadrotor system with experimental analysis. The Routh-Hurwitz test is applied to analyze the system to which our proposed controller is applied. We also summarize experimental data in which the gain values of kP, kI, and kD are changed using MATLAB and Simulink based on mathematical modeling of the quadrotor system. Based on the summarized experimental data, we analyze the effect of changes in each gain values (kP, kI, kD) of PID controller on altitude control of quadrotor, and present an algorithm for tuning the PID controller gain values. The PID controller with the proposed algorithm is applied to AR.Drone system, subsequently and result are verifised through experiments.
Using simple linear prediction algorithm a design procedure of robust PI and PID controllers for SISO system, usually called 'PID predictor controllers, is developed. The design procedure is able to properly adjust gain margin and phase margin and control coefficients are selected in frequency domain. The performance of the PID predictor controller is superior to that of the normal PID controller in terms of robustness in design and disturbance rejection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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