Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.10
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pp.867-872
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2013
Many practical processes in industry have nonlinearities of some forms. One commonly encountered form is actuator saturation which can cause a detrimental effect known as integrator windup. Therefore, a strategy of attenuating the effects of integrator windup is required to guarantee the stability and performance of the overall control system. In this paper, optimal tuning of a PID (Proportional-Integral-Derivative) controller with an anti-windup scheme is presented to enhance the tracking performance of the PID control system in the presence of the actuator saturation. First, we investigate effective anti-windup schemes. Then, the parameters of both the PID controller and the anti-windup scheme are optimally tuned by an EA (Evolutionary Algorithm) such as the IAE (Integral of Absolute Error) is minimized. A set of simulation works on two high-order processes demonstrates the benefit of the proposed method.
In this contribution, the control of multivariable reverse osmosis (RO) desalination plant using proportional-integral-derivative (PID) controllers is presented. First, feed-forward compensators are designed using simplified decoupling method and then the PID controllers are tuned for flux (flow-rate) and conductivity (salinity). The tuning of PID controllers is accomplished by minimization of the integral of squared error (ISE). The ISEs are minimized using a recently proposed algorithm named as teacher-learner-based-optimization (TLBO). TLBO algorithm is used due to being simple and being free from algorithm-specific parameters. A comparative analysis is carried out to prove the supremacy of TLBO algorithm over other state-of-art algorithms like particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony (ABC) and differential evolution (DE). The simulation results and comparisons show that the purposed method performs better in terms of performance and can successfully be applied for tuning of PID controllers for RO desalination plants.
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.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.6
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pp.555-562
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1997
With only the classical PID controller applied to control of a DC motor, good (target) performance characteristic of the controller can be obtained if all the model parameters of DC motor and operating conditions such as external load torque, disturbance, etc. are known exactly. However, in case when some of system parameters or operating conditions are uncertain or unknown, the fixed PID controller does not guarantee good performance, which is assumed with precisely known system parameters and operating conditions. In view of this and the robustness enhancement of DC motor control system, we propose a PID learning controller which consists of a set of learning rules for PID gain tuning and learning of an auxiliary input. The proposed PID learning controller is shown to drive the state of uncertain DC motor system with unknown system parameters and external load torque to the desired one world wide asymptotically. Computer simulation and experimental results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed PID learning controller, thereby showing its superiority to the conventional fixed PID controller.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.9
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pp.1202-1209
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2018
This paper is concerned with the problem of setting controller's parameters when applying the intelligent PID (i-PID), which has recently been proposed and had many successful results, to the two-degree-of-freedom (2DoF) PID controller structure. Generally, the parameter settings of conventional PID controllers are known to be quite difficult and be dependent on the characteristics of the plants. In addition, it is less known how the two 2DoF parameters are set up for the improvement of transient characteristics. Here, we are going to present one of the criteria for parameter setting in the case of using a 2DoF i-PID, by evaluating the error signals to the set-point and disturbance. That is, we first, obtain parameters of i-PID by optimizing the disturbance responses, and then determine two parameters of 2DoF component through optimizing set-point response. The standard values of all parameters are calculated for the 7 types of test batches and rounded up as a table.
This paper suggests that the immune network algorithm based on fuzzy set can effectively be used in tuning of a PID controller for multivariable process or nonlinear process. The artificial immune network always has a new parallel decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communicate to each other among different species of antibodies/B-cells through the stimulation and suppression chains among antibodies that from a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. On the other hand, a number of tuning technologies have been considered for the tuning of a PID controller. As a less common method, the fuzzy and neural network or its combined techniques are applied. However, in the case of the latter, yet, it is not applied in the practical field, in the former, a higher experience and technology is required during tuning procedure. Along with these, this paper used the fuzzy set in order that the stimulation and suppression relationship between antibody and antigen can be more adaptable controlled against the external condition, including noise or disturbance of plant. The immune network based on fuzzy set suggested here is applied for the PID controller tuning of multivariable process with two inputs and one output and is simulated.
This paper describes the quick and precise control of the wafer temperature essential in rapid thermal processing(RTP). The bang-bang plus PID controller structure is introduced to satisfy rapid ramp-up rate and reduce overshoot and steady state error. The controller employs the PID action when the magnitude of the error between reference signal and the output temperature signal is smaller than some prescribed value. To find PID gains, the plant(autoregressive) model is first identified and Kappa-Tau tuning rule is used. The developed controller is applied to experimental RTP apparatus, and performances are evaluated.
This paper deals with designing the PID autotuner. The system parameters are identified using the relay control, where the unidirectional relay with hysteresis is adopted. The digital PID tuning rule on Nyquist plot is derived, and the statistical wordlength is adopted for the coefficient wordlength. The experimental results of temperature control exhibit the satisfactory performance and the validity of the derived statistical wordlength.
A PID controller must need not only good servo response but also little operation of a control valve. We suggest a direct pole-placement PID self-tuning algorithm using the structure of derivative-of-output controller and Bezout identity. This algorithm can much reduce the change of output of controller and well follow the desired trajectory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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