In this paper, tuning rules of the PID controller for load disturbance rejection are proposed incorporating with real-coded genetic algorithms(RCGAs). The optimal parameters sets of the PID controller are obtained based on a first-order plus time delay model and a RCGA. As for assessing the performance of the controller, criteria(ISE, IAE and ITAE) are adopted. Then tuning formulae are derived using the tuned parameters sets, potential tuning rule models and another RCGA. A simulation work is carried out to verify the effectiveness of the proposed rules.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제31권4호
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pp.448-454
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2007
The new tuning rules of the PID controller for the rejection of load disturbance are proposed incorporating with real-coded genetic algorithms (RCGAs). The optimal gain parameters of the PID controller for a first-order plus time delay model are obtained based on a RCGA. Then tuning formula are derived using the tuned parameters sets potential tuning rule models and another RCGA. The performance criteria of the controller are adopted as ISE, IAE and ITAE. A series of simulation are carried out to verify the effectiveness of the proposed tuning rules.
A ship's automatic steering system is the basis for addressing control difficulties related to course-changing and course-keeping during navigation through heading angle control, and is a link in realizing unmanned and autonomous ships. This study proposes a robust RCGA-based linear active disturbance rejection controller (LADRC) design method considering environmental disturbances, measurement noise, and model uncertainties in designing a ship heading controller for use when the ship is sailing. The LADRC consisted of a transient profile, a linear extended state observer, and a PD controller. The control gains in the LADRC with the linear extended state observer were adjusted by RCGAs to minimize the integral of the time-weighted absolute error (ITAE), which is an evaluation function of the control system. The proposed method was applied to ship heading control, and its effectiveness was validated by comparing the propulsive energy loss between the proposed method and a conventional linear PD controller. The simulation results showed that the proposed method had the advantages of lower propulsive energy loss, more robustness, and higher tracking precision than the conventional linear PD controller.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제31권4호
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pp.462-467
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2007
The design and synthesis of a state feedback controller assumes the feedback of all state variables of the system. However, some state variables are not physical quantifies so that sensors may not be available, or may be too expensive to measure. Hence, a state observer can be an alternative to estimate unmeasurable state variables. This paper therefore presents a scheme for state observer-based stabilization control of inverted pendulum systems. The feedback gain matrices of both the state feedback controller and the state observer are tuned by real-coded genetic algorithms(RCGAs) such that the given performance indices are minimized. The proposed method is demonstrated through simulations.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권4호
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pp.624-629
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2008
This paper presents a scheme for designing a state observer for container cranes. If the system is completely observable with a given set of outputs, then it is possible to determine the states that are not directly measured. We consider the reduced-order states observer with only trolley position detection and with trolley position and container angle detection. The gain matrix of the each state observer is adjusted using a RCGAs. A set of simulation works is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권1호
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pp.24-32
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2003
The PID controller has been widely used in industrial applications due to its simple structure and robustness. Even if it is initially well tuned, the PID controller must be retuned to maintain acceptable performance when there are system parameter changes due to the change of operation conditions. In this paper, a self-tuning control scheme which comprises a parameter estimator, a NN-based rule emulator and a PID controller is proposed, which can cope with changing environments. This method involves combining neural networks and real-coded genetic algorithms(RCGAs) with conventional approaches to provide a stable and satisfactory response. A RCGA-based parameter estimation method is first described to obtain the first-order with time delay model from over-damped high-order systems. Then, a set of optimum PID parameters are calculated based on the estimated model such that they cover the entire spectrum of system operations and an optimum tuning rule is trained with a BP-based neural network. A set of simulation works on systems with time delay are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
In this study, to control the heading angle of a ship, which is constantly subjected to various internal and external disturbances during the voyage, an LADRC (linear active disturbance rejection control) design that focuses more on improving the disturbance removal performance was proposed. The speed rate of change of the ship's heading angle due to the turn of the rudder angle was selected as a significant factor, and the nonlinear model of the ship's maneuvering equation, including the steering gear, was treated as a total disturbance. It is the similar process with an LADRC design for the first-order transfer function model. At this time, the gains of the controller included in LADRC and the gains of the extended state observer were tuned to RCGAs (real-coded genetic algorithms) to minimize the integral time-weighted absolute error as an evaluation function. The simulation was performed by applying the proposed GA-LADRC controller to the heading angle control of the Mariner class vessel. In particular, it was confirmed that the proposed controller satisfactorily maintains and follows the set course even when the disturbances such as nonlinearity, modelling error, uncertainty and noise of the measurement sensor are considered.
컨테이너 화물의 복합운송시스템 중에서 체화현상은 항만에서 가장 심각하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 해상과 육상의 경계선에서 체선체화 문제를 발생시키는 컨테이너 크레인의 직업효율을 향상시키는 방법을 생각할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 가능한 범위에서 트롤리를 목표지점까지 빠르게 이동시키는 동시에 목표위치에서의 흔들림도 짧은 시간 내에 제어하는 문제를 다루고 있다. 제어 전략으로 설계된 구간에서 최적의 성능과 강인성이 보장되는 LQ 제어와 제약조건에서 최적화가 가능한 실수코딩 유전알고리즘을 결합한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 제어기가 설정한 설계사양을 완벽하게 만족하는 것을 보임으로 그 유효성을 증명한다.
대규모 컨테이너항만의 건설과 함께 컨테이너 크레인의 생산성 향상으로 선박 체항시간을 단축시켜 항만의 서비스 수준을 높이려는 노력이 가속화되고 있다. 컨테이너 크레인 시스템에 가해지는 입력에 대하여 바람직한 성능을 보이도록 설계사양을 고려한 상태 퍼드백 제어시스템을 사용한다. 컨테이너 크레인에서 측정이 까다롭거나 측정 잡음이 클 것으로 예상되는 상태 변수를 추정하는 방법으로 상태 관측기를 설계하고자 한다. 기존의 연구에서는 상태 피드백 제어시스템의 피드백 이득행렬과 상태 관측기 이득행렬을 분리하여 구하였다. 그러나 본 연구에서는 피드백 이득행렬과 상태 관측기 이득행렬을 선정함에 있어 최근 강인한 탐색법으로 많이 사용되는 REGAs를 사용해 설계사양을 만족하도록 동시에 구하고자 한다.
In this study, the second-order Nomoto's nonlinear expansion model was implemented as a Tagaki-Sugeno fuzzy model based on the heading angular velocity to design the automatic steering system of a ship considering nonlinear elements. A Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was designed using the applied fuzzy membership functions from the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The linear models and fuzzy membership functions of each operating point of a given nonlinear expansion model were simultaneously tuned using a genetic algorithm. It was confirmed that the implemented Tagaki-Sugeno fuzzy model could accurately describe the given nonlinear expansion model through the Zig-Zag experiment. The optimal parameters of the sub-PID controller for each operating point of the Tagaki-Sugeno fuzzy model were searched using a genetic algorithm. The evaluation function for searching the optimal parameters considered the route extension due to course deviation and the resistance component of the ship by steering. By adding a penalty function to the evaluation function, the performance of the automatic steering system of the ship could be evaluated to track the set course without overshooting when changing the course. It was confirmed that the sub-PID controller for each operating point followed the set course to minimize the evaluation function without overshoot when changing the course. The outputs of the tuned sub-PID controllers were combined in a weighted average method using the membership functions of the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The proposed Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was applied to the second-order Nomoto's nonlinear expansion model. As a result of examining the transient response characteristics for the set course change, it was confirmed that the set course tracking was satisfactorily performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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