Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제23권4호
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pp.480-487
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1999
In this paper we propose a neural network precompensated PID(NNP PID) controller for load frequency control of 2-area power system. While proportional integral derivative(PID) controllers are used in power system they have many problems because of high nonlinearities of the power system So a neural network-based precompensation scheme is adopted into a conventional PID controller to obtain a robust control to the nonlinearities. The applied neural network precompen-sator uses an error back-propagation learning algorithm having error and change of error as inputand considers the changing component of forward term of weighting factor for reducing of learning time. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional PID controller and an optimal controller in dynamic responses about load disturbances. The pro-posed technique can be easily implemented by adding a neural network precompensator to an existing PID controller.
Robust control is needed according to the highest precision of industrial automation. However, when a control system with PID controller has an effect of load disturbance, it is difficult to guarantee the robustness of control system, as a method solving this problem, in this paper. Feedfoward supervisory control method for PID control system is presented the effectiveness of the control scheme is verified by simulation results.
Trajectory tracking of the AMR robot is one research for the AMR robot navigation. For the control system of the Autonomous mobile robot(AMR) being in non-honolomic system and the complex relations among the control parameters, it is d ifficult to solve the problem based on traditional mathematics model. In this paper, we presents a simple and effective way of implementing an adaptive tracking controller based on the PID for AMR robot trajectory tracking. The method uses a non-linear model of AMR robot kinematics and thus allows an accurate prediction of the future trajectories. The proposed controller has a parallel structure that consists of PID controller with a fixed gain. The control law is constructed on the basis of Lyapunov stability theory. Computer simulation for a differentially driven non-holonomic AMR robot is carried out in the velocity and orientation tracking control of the non-holonomic AMR. The simulation results of wheel type AMR robot platform show that the proposed controller is more robust than the conventional back-stepping controller to show the effectiveness of the proposed algorithm.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권2호
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pp.94-98
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1999
Optical scanning systems use glavanometers to point the laser beam to the desired position on the workpiece. The angular speed of a galvanometer is typically controlled using Proportional+Integral+Derivative(PID) control algorithms. However, natural variations in the dynamics of different galvanometers due to manufacturing, aging, and environmental factors(i.e., process uncertainty) impose a hard limit on the bandwidth of the galvanometer control system. In general, the control bandwidth translates directly into efficiency of the system response. Since the optical scanning system must have rapid response, the higher control bandwidth is required. Auto-tuning PID algorithms have been accepted in this area since they could overcome some of the problems related to process uncertainty. However, when the galvanometer is attached to a larger mechanical system, the combined dynamics often exhibit resonances. It is well understood that PId algorithms may not have the capacity to increase the control bandwidth in the face of such resonances. This paper compares the achieable performance and robustness of a galvanometer control system using a PID controller tuned by the Ziegler-Nichols method and a controller designed by the Quantitative Feedback Theory(QFT) method. The results clearly indicate that-in contrast to PID designs-QFT can deliver a single, fixed controller which will supply high bandwidth design even when the dynamics is uncertain and includes mechanical resonances.
Robust control for DC motor is needed according to the highest precision of industrial automation. However when a motor control system with PID controller has an effect of load disturbance, it is very difficult to guarantee the robustness of control system. As a compensation method solving this problem, in this paper, PID-supervision hybrid control method for motor control system is presented. If the PID control system (without the supervisory controller) is stable in the sense that the error is inside the constraint set, the supervisory control is idle. If the error hits the boundary of the constraint, the supervisory controller begins operation to force the error back to the constraint set. We prove that the PID-supervision hybrid control system is globally stable in the sense that the error is guaranteed to be within the tolerance limits specified by the system designer.
산업 자동화의 고정밀도에 따라 직류서보 전동기는 강인제어가 요구되고 있다. 하지만 PID 제어기를 갖는 전동기 제어 시스템이 부하 외란의 영향을 받게되면 제어 시스템의 강인제어는 어렵게 된다. 이에 대한 보완적인 한 방법으로 본 논문에서는 전동기 제어시스템을 위한 PID-신경망 복합형 제어기법을 제시하였다. 신경망 제어기의 출력은 부하 외란 인가시에 발생되는 오차와 오차 변화율에 의해서 결정된다. 신경망 제어기를 이용한 직류서보 전동기의 강인제어는 시뮬레이션에 의하여 확인하였다.
This paper presents a novel robust adaptive AC8B exciter system against synchronous generators for ships. A PID (proportional integral derivative) control framework, which is a part of the AC8B exciter system, is simply composed of nominal and auxiliary control configurations. For selecting these proper parameter values, the former is conventionally chosen based on the experience and knowledge of experts, and the latter is optimally estimated via a neural networks optimization procedure. Additionally, we propose an online parameter learning-based auxiliary control to practically cope with deterioration of control performance owing to uncertainty in electric generator systems. Such a control mechanism ensures the robustness and adaptability of an AC8B exciter to enhance control performance in real-time implementation. We carried out simulation experiments to test the reliability of the proposed robust adaptive AC8B exciter system and prove its superiority through a comparative study in which a conventional PID control-based AC8B exciter system is similarly applied to our simulation experiments under the same simulation scenarios.
본 논문은 선형 PID 제어기의 설계 방법에 대해서 설명하였고, 향후 설계 방법에 대해서 제안 하였다. 첫 번째 PID 설계 방법으로는 위상여유와 이득여유를 보장하는 방법이다. 이 방법은 주파수 영역에서 설계하는 것으로 안정도를 보장한다. 두 번째 방법은 내부 모델 제어 방법이다. 이 방법은 제어 모델에 대한 내부 모델을 동정 후 내부 모델의 파라미터를 이용하여 PID 제어기를 설계하는 것이다. 따라서 이 방법은 외란에 강한 특성을 갖고 있다. 마지막으로 제안하는 것은 Cascade-smith-Predictor 제어기 이다. 이방 법의 Cascade 제어기와 smith-Predictor의 구조를 결합한 것으로 강인제어와 최적제어 두 가지 장점을 갖는 제어기 구조이다. 이 방법은 최적 제어기 설계 방법으로 성능 평가지수를 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 PID 제어기 설계 방법은 비선형 방법의 기초가 되며, 지속적인 연구가 수행되고 있다.
In this paper, we are going to design an iterative learning controller with the robust properties for initial error. For this purpose, the PID-type learning law will be considered and the design guide-line will be presented for the selection of the learning gain. Also, we are going to suggest a condition for the convergence of control input for a plant with input delay. Several simulation results are presented, which shows the effectiveness of the proposed algorithms.
In general, PID controller is widely used for speed control of motor. PID control method is easy and simple to set the control gains without model parameters. However, the precise and robust control of the motors needs complex and difficult control method. In this paper, we present a simple and robust speed controller for disturbances of a motor. The numerical simulation shows that the proposed control considering disturbances can improve the speed tracking performance more than PI control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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