Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.1
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pp.19-24
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2007
In this paper, we propose a tuning method of PID-PD controller to satisfy design specifications in frequency domain as well as time domain. The proposed tuning method of PID-PD controller consists of the convex set of PID and PI-PD controller. PID-PD controller controls the closed-loop response to be located between the step responses, and Bode magnitudes of closed-loop transfer functions controlled by PID and PI-PD controller. The controller is designed by the optimum tuning method to minimize the proposed specific cost function subject to sensor noise insensitivity and robust stability. Its effectiveness is examined by the case study and analysis.
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.
In this paper, the stability of second order uncertain systems with regulation of PID type controllers is analyzed by using Lyapunov second method for the first time in the time domain. The property of the stability of PID regulation servo systems is revealed in sense of Lyapunov, i.e., bounded stability due to the disturbances and uncertainties. By means of the results of this stability analysis, the maximum norm bound of the error from the output without variation of the uncertainties and disturbances is determined as a function of the gains of the PID control, which make it enable to analyze the effect resulted from the variations of the disturbances and uncertainties using this norm bound for given PID gains. Using the relationship of the error from the output without variation of the uncertainties and disturbances and the PID gain with maximum bounds of the disturbances and uncertainties, the robust gain design rule is suggested so that the error from the output without the variation of the disturbances and uncertainties can be guaranteed by the prescribed specifications as the advantages of this study. The usefulness of the proposed algorithm is verified through an illustrative example.
This paper aims to design of the neutrosophic fuzzy-PID controller and it has been compared with the conventional fuzzy-PID controller for position tracking control in terms of robustness. In the neutrosophic fuzzy-PID controller, error (e) and change of error (ce) were assessed separately on two fuzzy inference systems (FISs). In this study, the designed method is different from the conventional fuzzy logic controller design, membership degrees of antecedent variables were determined by using the T(true), I(indeterminacy), and F(false) membership functions. These membership functions are grouped on the universe of discourse with the neutrosophic set approach. These methods were tested on three-dimensional (3-D) position-tracking control application of a spherical robot manipulator in the MATLAB Simulink. In all tests, reference trajectory was defined for movements of all axes of the robot manipulator. According to the results of the study, when the moment of inertia of the rotor is changed, less overshoot ratio and less oscillation are obtained in the neutrosophic fuzzy-PID controller. Thus, our suggested method is seen to be more robust than the fuzzy-PID controllers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.8
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pp.1993-1997
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2009
Robust control for DC servo 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-neural network hybrid control method for motor control system is presented. The output of neural network controller is determined by error and rate of error change occurring in load disturbance. The robust control of DC servo motor using neural network controller is demonstrated by computer simulation.
In this paper, we propose an alternative analysis to regulate DC motors using a PID controller with a gain scaling factor. We start by providing a systematic design method for selecting the PID gains of our proposed controller by seeing the effect of ϵ on damping ratio, overshoot and settling time from the frequency response analysis. With the help of matlab (simulink), We proceed to show that the proposed controller provides robust stability against system parameter uncertainty and the effect of the gain scaling factor on steady-state error. The validity of our control method along with the analysis is verified with the simulation results.
This paper discusses an entire procedure for a robust controller design and its implementation of an AMB (active magnetic bearing) spindle, which is part II of the papers presenting details of system modeling and robust control of an AMB spindle. Since there are various uncertainties in an AMB system and reliability is the most important factor for applications, robust control naturally gains attentions in this field. However, tight evaluations of various uncertainties based on experimental data and appropriate performance weightings for an AMB spindle are still ongoing research topics. In addition, there are few publications on experimental justification of a designed robust controller. In this paper, uncertainties for the AMB spindle are classified and described based on the measurement and identification results of part I, and an appropriate performance weighting scheme for the AMB spindle is developed. Then, a robust control is designed through the mixed ${\mu}$ synthesis based on the validated accurate nominal model of part I, and the robust controller is reduced considering its closed loop performance. The reduced robust controller is implemented and confirmed with measurements of closed-loop responses. The AMB spindle is operated up to 57,600 rpm and performance of the designed controller is compared with a benchmark PID controller through experiments. Experiments show that the robust controller offers higher stiffness and more efficient control of rigid modes than the benchmark PID controller.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.23
no.4
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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.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.4_1
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pp.753-758
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2024
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.
In this paper, a new method is proposed for robust proportional- integral - derivative (PID) control that is to ensure specified phase margin and iso - damping property using reduction model. This method is based on the second order plus dead time(SOPDT) reduction model of the high order model. Reduction model used to ensure iso-damping property in the feature frequency. Simulation results gives proof of effectiveness of proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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