In this paper, we propose a method which control parametric uncertainty systems using PID controller by fuzzy auto tuning. We get the error and the error change rate of plant output correspond to the initial value of parameter using the Ziegler-Nickols tuning and determine the new proportional gain$(K_p)$ and the integral time $(T_i)$ from fuzzy tuner by the error and error change rate of plant output as a membership function of fuzzy theory. The Fuzzy Auto-tuning algorithm for PID controller operate to adapt variable parameter of plant in parametric uncertainty systems. It is shown this method considerably improve the transient response at computer simulation.
This paper presents a neural network method for tuning PlD controller of a time-varying process. Three gains of PlD controller are tuned for a certain desirable response pattern by back-propagation neural network. The neural network is trained using changes of output features vs. changes of PlD gains. But sometimes it needs longer training time and larger structure to train the correlation between the process and controller on entire region of the process. The difficulty in system identification is that the inverse function of the system can not be clearly stated. To cope with the problem, we do not train the neural network to respond correctly for the entire regions but train for only local region where the system is heading toward by training the neural network and tuning of the PlD controller. It may be trained for fine-tuning itself. Simulation results show that the adaptive PID controller using neural network trained in the local area performs remarkably for time-varying second order process.
Controller refinement scheme to improve the performance of a conventional system automatically in frequency domain is proposed. The controller automatic tuning method features using experimental frequency responses of the conventional closed-loop system, the conventional controller, and the improved closed-Imp system; instead of poorly modeled plant due to non-linearities and disturbances. The improved closed-loop system characteristics is automatically acquired by the conventional closed-loop system characteristics and the proposed performance index in system bandwidth. And the proper controller is realized by least squares approximation in frequency domain. To testify the usefulness of the approach, experimental results of robot path-tracking control applied with various controllers is used, and then is analyzed with respect to a equivalent proportional controller. Experimental results and analytic results are well-matched.
In this thesis, a self-tuning control method based on Variable Structure System technique for tracking control of Direct-Drive motor is presented. The self-tuning control could not make the tracking error zero in the transient period. This tracking error may be due to disturbances or the error in parameter identification. To overcome this problem, a self-tuning control method based on discrete time VSS technique is presented. The STC based on VSS technique gives good tracking performance of the reference signal in the transient period. The proposed controller is robust to parameter errors and disturbances. The performance of the proposed controller is compared with that of simple STC through digital computer simulation.
In this paper, a new design method for IMC-PID that adds a phase scaling factor of system identifications to the standard IMC-PID controller as a control parameter is proposed. Based on analytically derived frequency properties such as gain and phase margins, this tuning rule is an optimal control method determining the optimum values of controlling factors to minimize the cost function, integral error criterion of the step response in time domain, in the constraints of design parameters to guarantee qualified frequency design specifications. The proposed controller improves existing single-parameter design methods of IMC-PID in the inflexibility problem to be able to consider various design specifications. Its effectiveness is examined by a simulation example, where a comparison of the performances obtained with the proposed tuning rule and with other common tuning rules is shown.
In process industries, more than 90% of the control loops have PID controller. Futhermore, the most control systems are using classical PID controllers for their process control. Various auto-tuning methods of PID gains using relay-feedback are presented recently. In order to get the desired control performance, the correct tuning of PID controller is very important. This paper suggests how to tune of digital PID gains using information for both the Nyquist critical point by conventional method and another point by the relay feedback and hidden time-delay term. Simulation results show that the proposed controller has better performance than the conventional method.
Braking system is directly related to the safety of a vehicle and the brake discs are essential part of the braking system. Due to the repeated frictional forces and torque during braking, brake discs are always works at high temperature and high pressure. Furthermore, the brake disc is one of major tuning components in aftermarket, the braking performance of the brake disc should be evaluated for establishing the certification standards of tuning components. This paper proposes the test method to evaluate the performance of tuning brake discs.
In this paper, a fuzzy adaptive controller is proposed for the process with large delay time and unmodelled dynamics. The fuzzy adaptive controller consists of self tuning controller and fuzzy tuning part. The self tuning controller is designed with the continuous time GMV (generalized minimum variance) using emulator and weighted least square method. It is realized by the hybrid method. The controller has robust characteristics by adapting the inference rule in design parameters. The inference processing is tuned according to the operating point of the process having the nonlinear characteristics considering the practical application. We review the characteristics of the fuzzy adaptive controller through the simulation. The controller is applied to practical electric furnace. As a result, the fuzzy adaptive controller shows the better characteristics than the simple numeric self tuning controller and the PI controller.
An unconstrained tuning fork with a 3-D model has been numerically analyzed by Finite Element Method (FEM) and Boundary Element Method (BEM). The first three natural frequencies were calculated by the FEM modal analysis. Then the change of the modal frequencies was examined with the variation of the tuning fork length and width. Analytical model equations were derived from the numerically relating results of the modal frequency-tuning fork length by approximating minimization. Finally the BEM was used for the sound pressure field calculation from the structural displacement data.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
/
pp.964-967
/
1993
This paper presents an auto tuning method of fuzzy inference using Genetic Algorithm. The determination of membership functions by human experts is a difficult problem. Therefore, some auto-tuning methods have been proposed to reduce the time-consuming operations. However, the convergence of the tuning by the previous methods depends on the initial conditions of the fuzzy model. So, we proposes an auto tuning method for the fuzzy neural network by Genetic Algorithm (ATF system). This paper shows effectiveness of the ATF system by simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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