In this paper, the stabilization of an inverted pendulum system is studied. Here, the PID control method is adopted to make the system stable. In order to adjust the PID gains, a three-layer neural network, which is based on the back propagation method, is used. Meanwhile, the time for training the neural network depends on the initial values of PID gains and connection weights. Hence, the genetic algorithm Is considered to shorten the time to find the desired values. Simulation results show the effectiveness of the proposed approach.
본 논문에서는 외팔보 시스템의 능동 진동 제어를 위하여 퍼지 기법으로 동조한 PID 제어기 설계기법을 제시하였다. 직접 제작된 전자석은 작동기로 사용되었으며, 레이져 감지기가 보의 굽힘 변위를 측정하는데 사용되었다. 작동기와 감지기의 물리적 제한 때문에 실험 시스템이 비동위치(Noncollocated) 형태가 되었으며 비접촉식 제어 시스템을 이룬다 시스템의 모델링은 자유진동 방정식에 의한 모달 해석 방법으로 구하였으며 작동기로부터 감지기까지의 전달함수는 전자석 자동기차 보의 역학 방정식을 조합하여 구하였다. 일반적으로 PID 제어기는 산업 현장에서 널리 사용되고 있으나, 비선형성이 강한 시스템이나 시변 특성을 갖는 시스템에서 적절한 PID 이득값을 결정하는 것은 어렵다. 이에 본 논문에서는 자동적으로 PID 이득 값을 조절하는 퍼지 기법으로 동조한 PID 제어기를 설계하여 비선형성이 강한 전자석을 작동기로 사용하는 외팔보 시스템의 진동 제어에 적용하였다. 시뮬레이션과 실험적 결과를 통하여 설계된 제어기의 진동 감쇠 효과와 성능을 검증하였으며, PID 제어기의 경우와 비교하여 더 나은 진동 제어 성능을 가짐을 실험적 결과로부터 증명하였다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권3호
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pp.61-65
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1997
This paper proposes an intelligent controller for brushless DC motor and load with unknown nonlinear dynamics. The proposed intelligent control system consists of a plant identifier and PID controller with varying gains. The identifier is constructed using an Auto Regressive Moving Average (ARMA) model. In order to tune the parameters of the identifier and the gains of the PID controller efficiently, e also propose a modified Evolution Strategy. Experimental results show that the proposed intelligent controller for brushless DC motor has good control performance under unknown disturbance.
In this paper the PID-B self-tuner[1] is extended to allow a less abrupt response to set point or plant parameter changes and to control a nonminimum phase plant. The proposed extended PID/ST derived from the direct pole-placement PID/ST is obtained with the Bezout identity as the underlying design method. And its control gains are normalized by the integral control gain. Although the integral control gain is normalized to 1 in our scheme, the so-called "set point and derivative kick" can be avoided sufficiently by normalizing the measurement vector and set point.
정격풍속이상에서 발전기의 출력을 일정하게 유지하기 위하여 PID에 기초한 다양한 종류의 방법들이 발표되었다. 그러나 고정된 PID 이득을 이용한 이러한 방법에서는 전 영역에서 동작하리라는 보장이 없다. 이 논문에서는 전 영역에서 동작하는 시스템을 설계하기 위하여 풍속의 강도에 따라 PID 이득이 변하는 방법을 제안하였다. 풍속의 강도에 따라 피치각에 따른 전력의 민감도는 계속 변하는데, PID 이득을 민감도의 함수로 유도하였다.
PID control has been widely used for real control system Further, there are muchreasearches on control schemes of tuning PID gains. However, there is no results for discrete-time systems with unknown time-dealy and unknown system parameters. On the other hand, Generalized predictive control has been reported as a useful self-tuning control technique for systems with unknown time-delay. So, in this study, based on minimization of a GPC criterion, we present a self-tuning PID control algorithm for unknown parameters and unknown tiem-delay system. A numerical simulation was presented to illuatrate the effectiveness of this method.
Kim, Keun-Sik;Cho, Tae-Shin;Choi, Sun-Wook;Kim, Young-Chol
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.8-13
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2004
In the paper, we present a practical design tool which allows us to design PID types and the first order lead/lag compensators incorporating the step response requirements in the stability. For a given plant transfer function of arbitrary order, this program provides a set of controller gains that satisfies both stability and time domain performances. This implies that even if one selects any controller parameters inside the set, the closed loop system with the controller gains meets the design objectives. This tool based on Matlab and GUI will be very useful for control design in the controller parameter space, especially when time domain requirement is given.
A self 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 fuzzy technique is considered to obtain ease and simplicity of tuning process. 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 followed tuning process can be made effectively. The design parameters are given as time-domain variables which human is familiar with. The results of simulation studies show that the proped tuning method can produce an effective tuning for arbitaray design performances.
This paper proposes PID and RIC (Robust Internal-loop Compensator) based motion controller using dual learning algorithm for position control of linear synchronous motor respectively. Its gains are auto-tuned by using two learning algorithms, reinforcement learning and neural network. The feedback controller gains are tuned by reinforcement learning, and then the feedforward controller gains are tuned by neural network. Experiments prove the validity of dual learning algorithm. The RIC controller has better performance than does the PID-feedforward controller in reducing tracking error and disturbance rejection. Neural network shows its ability to decrease tracking error and to reject disturbance in the stop range of the target position and home.
To evaluate of active suspension, it is necessary for special equipment - so called Test Rig which can perfectly realize the road condition and the impact from the road. And most of the test rig systems controlling force accurately and rapidly consist of electro-hydraulic servo mechanism, and they need robust controller which can endure outer road change. But in the case of PID controller, we should choose its best gains by trial and error method, and once its gains are fixed, they cannot get changed, so we should reset PID controller gains respectively when the road is changed. Therefore based on the load pressure feedback compensation method, our aim at constructing electro-hydraulic test rig is not affected by various road disturbance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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