The Proportional-Integral-Derivative (PID) controller is still the most widespread control strategy in the industry. PID controllers have gained popularity due to their simplicity, better control performance and excellent robustness to uncertainties. This paper presents the optimal tuning of a PID controller for domestic induction heating systems with a series resonant inverter for controlling the induction heating power. The objective is to design a stable and superior control system by tuning the PID controller with a derivative filter (PIDF) through Fuzzy logic. The paper also compares the performance of the Fuzzy PIDF controller with that of a Ziegler-Nichols PID controller and a fine-tuned PID controller with a derivative filter. The system modeling and controllers are simulated in MATLAB/SIMULINK. The results obtained show the effectiveness and superiority of the proposed Fuzzy PID controller with a derivative filter.
This paper proposes a fractional-order PID (Proportional-Integral-Derivative) control used electromagnetic strip stabilization controller in a continuous galvanizing line. Compared to a conventional PID controller, a fractional-order PID controller has integration-fractional-order and derivation-fractional-order as additional control parameters. Thanks to increased control parameters, more precise controller adjustment is available. In addition, accurate transfer function of a real system generally has a fractional-order form. Therefore, it is more adequate to use a fractional-order PID controller than a conventional PID controller for a real world system. Finite element models of a $1200{\times}2000{\times}0.8mm$ strip, which were extracted using a commercial software ANSYS were used as simulation plants, and Gaussian mixture models were used to find optimized control parameters that can reduce the strip vibrations to the lowest amplitude. Simulation results show that a fractional-order PID controller significantly reduces strip vibration and transient response time than a conventional PID controller.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권10호
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pp.1031-1036
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2015
Proportional-integral-derivative (PID) controllers are widely used in industrial sites. Most tuning methods for PID controllers use an empirical and experimental approach; thus, the experience and intuition of a designer greatly affect the tuning of the controller. The representative methods include the closed-loop tuning method of Ziegler-Nichols (Z-N), the C-C tuning method, and the Internal Model Control tuning method. There has been considerable research on the tuning of PID controllers for single-input single-output systems but very little for multi-input multi-output systems. It is more difficult to design PID controllers for multi-input multi-output systems than for single-input single-output systems because there are interactive control loops that affect each other. This paper presents a tuning method for the PID controller for a two-input two-output system. The proposed method uses a real-coded genetic algorithm (RCGA) as an optimization tool, which optimizes the PID controller parameters for minimizing the given objective function. Three types of objective functions are selected for the RCGA, and each PID controller parameter is determined accordingly. The performance of the proposed method is compared with that of the Z-N method, and the validity of the proposed method is examined.
Meta-heuristic algorithms have found their place in optimization problems. Henry gas solubility optimization (HGSO) is one of the newest population-based algorithms. This algorithm is inspired by Henry's law of physics. To evaluate the performance of a new algorithm, it must be used in various problems. On the other hand, the optimization of the proportional-integral-derivative (PID) gains for load-following of a nuclear power plant (NPP) is a good challenge to assess the performance of HGSO. Accordingly, the power control of a pressurized water reactor (PWR) is targeted, based on the point kinetics model with six groups of delayed-neutron precursors. In any optimization problem based on meta-heuristic algorithms, an efficient objective function is required. Therefore, the integral of the time-weighted square error (ITSE) performance index is utilized as the objective (cost) function of HGSO, which is constrained by a stability criterion in steady-state operations. A Lyapunov approach guarantees this stability. The results show that this method provides superior results compared to an empirically tuned PID controller with the least error. It also achieves good accuracy compared to an established GA-tuned PID controller.
본 논문에서는 기존의 PID 제어기의 P 부분만을 퍼지 논리제어기로 대체한 퍼지 P+ID 제어기를 제안하였으며. 제안된 퍼지 P+ID 제어기는 단지 하나의 제어파라미터만을 추가하여 기존 PID 제어기를 조절하기 때문에 쉽게 설계 할 수 있으며, PID 제어기의 구조를 유지함으로서 기존 장치의 하드웨어 부분을 수정할 필요가 없다. 또한, 퍼지 P+ID 제어기는 기존 PID 제어기와 비교해서 충분한 안정성을 보여주며, 구조가 단순하고 계산 량이 적어 제어기의 동조시간을 기존의 퍼지 제어기에 비해서 많이 줄일 수 있는 장점이 있다. 제안된 Fuzzy P+ID 제어기를 BLDC 모터에 적용하여, 시뮬레이션 및 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 제어기가 기존의 제어기보다 제어성능이 우수함을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권10호
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pp.1297-1302
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2014
This paper presents modern optimization methods for determining the optimal parameters of proportional-integral-derivative (PID) controller for coupled tank systems. The main objective is to obtain a fast and stable control system for coupled tank systems by tuning of the PID controller using the Particle Swarm Optimization algorithm. The result is compared in terms of system transient characteristics in time domain. The obtained results using the Particle Swarm Optimization algorithm are also compared to conventional PID tuning method like the Ziegler-Nichols tuning method, the Cohen-Coon method and IMC (Internal Model Control). The simulation results have been simulated by MATLAB and show that tuning the PID controller using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm provides a fast and stable control system with low overshoot, fast rise time and settling time.
The manufacturing sector resorts to automation to increase production and homogeneity of products during mass production, without increasing scarce, expensive, and unreliable manpower. Automation in the form of multiple robotic arms that handle materials in all directions in different stages of the process is proven to be the best way to increase production. This paper thoroughly investigates robotic single-arm movements, that is, 360° vertical rotation, with the help of a brushless DC motor, controlled by a fuzzy proportional-integral-derivative (PID) controller. This paper also deals with the design and performance of the fuzzy-based PID controller used to control vertical movement against the limited scope of conventional PID feedback controller and how the torque of the arm is affected by the fuzzy PID controller in the four quadrants to ensure constant speed and accident-free operation despite the influence of gravitational force. The design was simulated through MATLAB/SIMULINK and integrated with dSPACE DS1104-based hardware to verify the dynamic behaviors of the arm.
This paper presents a method to achieve a synchronous positioning objective for a dual-cylinder electro-hydraulic system with friction characteristics. The control system consists of a VSC (Variable Structure Controller) for each of the hydraulic cylinders and a PID (Proportional-Integral-Derivative) feedback controller. The PID controller is used for controlling the non-synchronous error generated by both cylinders when motion synchronization is carried out. To enhance the position-tracking performance of the individual cylinders friction characteristics is modeled in model, based on the estimated friction force. The simulation and experimental results show that the proposed method can effectively achieve the objective of position synchronization in the dualcylinder electro-hydraulic system, with maximum synchronization error with ${\pm}2\;mm$.
Recently, many active queue management (AQM) algorithms have been proposed to address the performance degradation. of end-to-end congestion control under tail-drop (TD) queue management at Internet routers. However, these AQM algorithms show performance improvement only for limited network environments, and are insensitive to dynamically changing network situations. In this paper, we propose an adaptive queue management algorithm, called PID-controller, that uses proportional-integral-derivative (PID) feedback control to remedy these weak-Dalles of existing AQM proposals. The PID-controller is able to detect and control congestion adaptively and proactively to dynamically changing network environments using incipient as well as current congestion indications. A simulation study over a wide range of IP traffic conditions shows that PID-controller outperforms other AQM algorithms such as Random Early Detection (RED) [3] and Proportional-Integral (PI) controller [9] in terms of queue length dynamics, packet loss rates, and link utilization.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권2호
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pp.101-108
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1996
A new speed controller based on the fuzzy algorithm with hierarchical structure is presented. The input variables of the controller are speed error and its derivative(change of error), where the output variable is the change of torque current command. Several comparisons were performed with conventional PI (proportional plus integral) controller and proposed controller. These controllers are applied to the laboratory model drive system with 2.2kW induction motor. Some simulation and experimental results show that the speed controller using fuzzy algorithm is more robust than the conventional PI controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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