Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.584-589
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1994
A time-varying nonlinear mathematical model was derived to consider the effect of change in roll radius on tension varation during winding and unwinding. A variable-gain PID controller was designed for tension control at start and stop in a multi-span continuous process system. The controller gains are updated at every control loop as roll radii continuously change. Computer simulation was carried out by using the mathematical model and the controller developed for a typical operating condition including acceleration and deceleration. When the variable-gain PID controller was used, the tension control performance was improved compared with that of existing control method during start-up and stop.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2006.06a
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pp.85-88
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2006
Many control techniques have been proposed in order to improve the control performance of the discrete-time domain control system. In the position control system, the output of a controller is generally used as the input of a plant but the undesired noise is include in the output of a controller. In this paper, the neuro-network 2-DOF PID Controller is designed by a neural network and the gains of this controller are adjusted automatically by the back-propagation algorithm of the neural network when the response characteristic of system is changed under a condition.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2005.05a
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pp.54-59
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2005
Recently, the ultra-precision stage is widely used in the fields of the nano-technology, specially in AFMs(Atomic Force Microscope) and STMs(Scanning Tunneling Microscope). In this paper, the ultra-precision stage which consists of flexure hinges, piezoelectric actuator, and ultra-precision linear encoder, is designed and developed. The guide mechanism which consisted of flexure hinges is analyzed by Finite Element Method. And we derived the transfer function of the system in 1st order system from step responses according to the magnitude. We performed simulation for the model to tune the control gain and applied the gains to the developed system. Experimental results found that the stage can be controlled in 5 nm resolution by PID controller.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.3
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pp.31-36
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2007
The excavator is complex machinery which has widely used in the construction site, deck of harbor and deep sea. The one of important issue of excavator system in recent is an automation of it in order to improve a working efficiency, a convenience working circumstance and work satisfaction. However, since there are large nonlinearities of control circuit, actuating cylinder, joiners of hydraulic units and changing loads etc., it is difficult to develope an automatic excavator system. Therefore, in this study, toy scale pneumatic excavator system is constructed and the remote control system is installed on it, before developing the automatic excavator system. In order to design the control system of the developed pneumatic excavator system, the transfer function is obtained using signal processing method and the controller gains of PID are decided based on CDM(coefficient diagram method). The obtained transfer function and the performance of the proposed control system is evaluated through experiments and computer simulation.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.10
no.2
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pp.113-118
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2010
This paper proposed an ECAM (Electronic cam) control system which has simple and general structure. The proposed cam controller adopted the linear and polynomial curve-fitting method to generates a smooth cam profile curve function. Smooth motion trajectory of master actuator guarantees the good performance of slave motion and has an important effect on the interpolation quality of ECAM. The auto-tuning PID velocity controller was applied to overcome the uncertainties in ECAM, and the gains of the controller are updated continuously to ensure the consistency of system performance under varying working conditions. The robustness of system against the varying load torque disturbances and noises is guaranteed by using the load torque disturbance observer to suppress the disturbance on master actuator. The velocity compensator was applied to compensate the degradation of performance of slave motion caused from the varying driving speed of master motion. The stability and validity of the proposed ECAM control system was verified by simulation results.
There are many intermediate web guides in cold rolling mills process such as CRM (cold rolling mill), CGL (continuous galvanizing line), EGL (electrical galvanizing line) and so on. The main functions of the web guides are to adjust the center line of the web (strip) to the center line of the steel process. So they are called CPC (center position control). Rapid process speed cause large deviation between the center position of the strip and the process line. Too much deviation is not desirable. So the difference between the center position of the strip and the process line should be compensated. In general, the center position control of the web is obtained by the hydraulic driver and electrical controller. In this paper, we propose modelling and several controller designs for web-guide systems. We model the web and guide by using geometrical relations of the guide ignored the mass and stiffness of the web. To control the systems, we propose PID controllers with their gains tuned by the Ziegler-Nichols method, the H$\_$$\infty$/ controller model-matching method, and the coefficient diagram method (CDM). CDM is modified for high order systems. The results are verified by computer simulations.
Metaheuristic algorithms can work well in solving or optimizing problems, especially those that require approximation or do not have a good analytical solution. Particle swarm optimization (PSO) is one of these algorithms. The response quality of these algorithms depends on the objective function and its regulated parameters. The nonlinear nature of the pressurized light-water nuclear reactor (PWR) dynamics is a significant target for PSO. The two-point kinetics model of this type of reactor is used because of fission products properties. The proportional-integral-derivative (PID) controller is intended to control the power level of the PWR at a short-time transient. The absolute error (IAE), integral of square error (ISE), integral of time-absolute error (ITAE), and integral of time-square error (ITSE) objective functions have been used as performance indexes to tune the PID gains with PSO. The optimization results with each of them are evaluated with the number of function evaluations (NFE). All performance indexes achieve good results with differences in the rate of over/under-shoot or convergence rate of the cost function, in the desired time domain.
A switching control using multiple gains in the fuzzy rule is newly proposed for an abruptly changing hydraulic servo system. The proposed scheme employs fuzzy PID control, where modified input parameters are used, and LVQNN(Learning Vector Quantization Neural Network) as a switching controller (supervisor). Simulation and experimental studies have been carried out to validate and illustrate the proposed controller.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.39
no.6
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pp.633-641
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2015
Several complex processes that are employed in industries, such as shipping, power plants, and the petrochemical industry, involve time-varying behavior as well as strong nonlinear behavior during operation. The fixed-parameter proportional-integral-derivative (PID) controllers have difficulty in dealing with control problems that occur in such processes. In this paper, we propose a method of designing a nonlinear PID controller for industrial processes that exhibit a large number of nonlinearities and time-varying behavior. The gains of the nonlinear PID controller are characterized by a simple nonlinear function of the error and/or error rate depending on the process set-point and output. We tune the user-defined parameters using a genetic algorithm by minimizing the integral of time absolute error (ITAE) index. We verify the effectiveness of the proposed method by performing a comparison of the proposed method and two other nonlinear and adaptive methods that are employed for reference tracking, disturbance-rejection performances, and robustness to parameter changes on a continuously stirred tank reactor.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.4
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pp.336-341
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2015
This paper proposes a balancing and driving control system for a Mecanum wheel ball robot which has a two axis structure and four motors. The inverted pendulum control method is adopted to maintain the balance of the ball robot while it is driving. For the balancing control, an anon-model-based controller has been designed to control the device simply without the need of a complex formula. All the gains of the controller are heuristically adjusted during the experiments. The tilt angle is measured by IMU sensors, which is used to generate the control input of the roll and pitch controller to make the tilt angle zero. For the driving control, the PID control algorithm has been adopted with angles of the wheels and the encoder data. The performance of the designed control system has been verified through the real experiments with the suggested ball robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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