The stabilization control of ball-beam system is difficult because of its nonlinearity and structural unstability. Futhermore, a series of classical methods such as the PID and the full state feedback controller(FSFC) based on the local linearizations have narrow stabilizable regions. At the same time, the fine tunings of their gain parameters are also troublesome. Therefore, in this paper, three improved design techniques of stabilization controller for a ball-beam system were proposed. These parameter tuning methods in the double PID controller(DPIDC), the FSFC and the a sliding mode controller(SMC) were dependent upon the Real Value Elitist Genetic Algorithm (RVEGA). Finally, by applying the DPIDC, the FSFC and the Real Variable Elitist Genetic Algorithm based Sliding Mode Control(RVEGA SMC) to the stabilizations of a ball-beam system, the performances of the RVEGA SMC technique were showed to be superior to those of two other type controllers.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권1호
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pp.104-111
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2000
It is very difficult to maintain the desired tank level without any overflow or any shortage in a dangerous shemical plant and in a cooling one. Futhermore, because its dynamics are very complicate and nonlinear, it is impossible to realize the precise control using the accurate mathematical model which can be applied to the various peration modes. Nonetheless, the sliding mode controller(SMC) is known as having the robust variable structures for the nonlinear control system with the parametric perturbations and with the rapid disturbances. But the adaptive tuning algorithms for their parameters are not satisfactory. Therefore, in this paper, a Real Variable Elitist Genetic Algorithm based Sliding Mode Controller (RVEGA SMC) for the precise control of the coupled tank level was tried. The SMC's switching parameters were optimized easily and rapidly by RVEGA. The simulation results showed that the tank level could be satisfactorily controlled without and overshoot and any steady-state error by the proposed RVEGA SMC.
In this thesis an optimal design technique of fuzzy logic controller using the real variable elitist genetic algorithm(RVEGA) as a supplementary control to Static Var Compensator(SVC) in order to damp oscillation in an AC-DC Dower system was proposed. Fuzzy logic controller is designed self-tuning shape of fuzzy rule and fuzzy variable using genetic algorithm based on natural selection and natural genetics. To verify the robustness of the proposed method, considered dynamic response of system by applying a load fluctuation.
In this paper, it is suggested that the selection method of optimal parameter of power system stabilizer(PSS) with robustness in low frequency oscillation for power system using Real Variable Elitism Genetc Algorithm(RVEGA). The optimal parameters were selected in the case of power system stabilizer with one lead compensator, and two lead compensator. Also, the frequency responses characteristic of PSS, the system eigenvalues criterion and the dynamic characteristic were considered in the normal load and the heavy load, which proved usefulness of RVEGA compare with Yu's compensator design theory.
슬라이딩 모드 제어기(SMC)는 파라미터의 변동과 급격한 외란을 가진 이중 탱크 시스템과 같은 비선형 제어 시스템에 대해 견실성을 갖는 가변구조로써 널리 알려져 있다. 그러나, 이러한 파라미터에 대한 적응 동조 알고리즘은 만족하지 못한다. 그러므로, 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위제어를 하기 위해 슬라이딩 모드에 기반을 둔 실변수 유전 알고리즘(RVEGA SMC)을 시도하였다. SMC의 스위칭 파라미터는 RVEGA에 의해 쉽고, 빠르게 최적화 되었다. 시뮬레이션 결과에서는 제안된 RVEGA SMC에 의해 탱크의 수위가 오버슈트나 정상상태 오차 없이 만족한 제어결과를 보여준다.
The stabilization controls of coupled tank system and ball-beam system are difficult control tasks because of their high order time delay, nonlinearity and structural unstability. Fuhermore, a series of classical methods such as a conventional PID and a full state feedback controller(FSFC) based on the local linearizations have narrow stabilizable regions. Therefore, in this paper, in order to stabilize two representative nonlinear system mentioned above, a Sliding Mode Controller based on a Real Variable Elitist Genetic Algorithm(RVEGA SMC) was proposed.
The stabilization control of Inverted Pendulum(IP) system is difficult because of its nonlinearity and structural unstability. Futhermore, a series of conventional techniques such as the pole placement and the optimal control based on the local linearizations have narrow stabilizable regions, At the same time, the fine tunings of their gain parameters are also troublesome, Thus, in this paper, an Evolving Neural Network ControlleY(ENNC) which its structure and its connection weights are optimized simultaneously by Real Variable Elitist Genetic Algorithm (RVEGA) was presented for stabilization of an IP system with nonlinearity, This proposed ENNC was described by a simple genetic chromosome. Through the simulation and experimental results, we showed that the finally acquired optimal ENNC was very useful in the stabilization control of IP system.
로켓이나 2족 보행 로봇(Biped Robots)의 자세 제어에 응용되는 도립진자 시스템(Inverted Penduhum System)은 대표적 비선행 시스템으로 수학적 모델링이 대단히 어려우며, 모델링올 하였다 하더라도 복잡한 구조가 된다. 이의 해결을 위한 고전적인 제어 기법으로 1970년대 이후부터는, 신경회로망과 퍼지, 카오스, 유전 알고리증을 이용한 제어 기법들이 도립진자의 안정화 제어에 적용되어져고 있으며, 최근 신경회로망의 자동설계 기법들과 유전 또는 전화 알고리즘올 이용한 신경회로망의 구축 기법인 종래의 진화형 선정회로 제어기(ENNC : Evohing Neural Network Controller)가 시도되어지고 있다. 그러나 종래의 ENNC의 전화방식은 노드(뉴런)단위로 교배하며, 특히, 활성화 함수를 지닌 은닉층의 뉴런이 입력층의 뉴런으로 대체되는 경우, 입력층 뉴런과 출력층 뉴런 사이의 결합 가중치가 삭제되지 않는 등의 문제점이 지적될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 도립진자 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화 연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가능 새로운 형태의 ENNC를 제안하고자 한디. 또한, 다양한 초기치에 적응된 최적 구조와 결합가중치를 갖는 새로운 형태의 ENNC를 시뮬레이션율 통하여 얻고, 이를 ADA-2310보드 및 80586 마이크로 프로세서로 실현하여, 도립진자 시스템의 안정화 제어에 적용함으로써 본 논운에서 제안한 ENNC의 우수성과 강인성을 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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