In this paper, we present a solution to the PID tuning problem by optimizing a GPC(General Predictive Control) criterion. The PID structure is ensured by constraning the parameters to a feasible set defined by the discrete-time Euler approximation of the ideal continuous-time PID controller. The algorithm is ectended by incorporating heuristic rules for selection of the significant design parameters. The algorithm has been successfully tested and some results are prewented.
Because the wheel of V-belt continuously variable transmission (CVT) system driven by permanent magnet synchronous motor (PMSM) has much unknown nonlinear and time-varying characteristics, the better control performance design for the linear control design is a time consuming job. In order to overcome difficulties for design of the linear controllers, a hybrid recurrent Chebyshev neural network (NN) control system is proposed to control for a PMSM servo-driven V-belt CVT system under the occurrence of the lumped nonlinear load disturbances. The hybrid recurrent Chebyshev NN control system consists of an inspector control, a recurrent Chebyshev NN control with adaptive law and a recouped control. Moreover, the online parameters tuning methodology of adaptive law in the recurrent Chebyshev NN can be derived according to the Lyapunov stability theorem and the gradient descent method. Furthermore, the optimal learning rate of the parameters based on discrete-type Lyapunov function is derived to achieve fast convergence. The recurrent Chebyshev NN with fast convergence has the online learning ability to respond to the system's nonlinear and time-varying behaviors. Finally, to show the effectiveness of the proposed control scheme, comparative studies are demonstrated by experimental results.
This paper is concerned with the design of the optimal gains of the controller in the speed control system for the induction motor controlled by the microprocessor. The system is modelled with the discrete-time state equation, considering the time delay, for the facility of the optimization techniques. Introducing the conjugate gradient descent method, as the optimization technique, are derived the optimal gains, the gains which give the best transient characteristics. At the optimal gains obtained, the theoretcal transient responses are verified by experimental ones on a 5HP induction motor drive system.
본 논문에서는 시간지연을 가지는 이산 비선형 마코비안 점프 시스템의 $H_{\infty}$ 퍼지 제어 문제를 다룬다. Takgi-Sugeno 퍼지 모델을 이용하여 마코비안 점프 파라미터를 갖는 시간 지연 비선형 시스템을 마코비안 점프 퍼지 시스템으로 나타내고, 이에 대한 제어기를 설계한다. 확률 퍼지-리아프노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 안정성 및 $H_{\infty}$ 성능을 해석하고 이 함수를 이용하여 폐루프 시스템이 안정하며 $H_{\infty}$ 성능 조건을 만족하는 조건식을 유도한다. 확률 퍼지-리아프노프 함수는 시스템 모드에 따라 변하는 함수이다. 유도된 조건식으로부터 제어기 존재 조건을 선형행렬부등식으로 나타내며, 제어기는 선형행렬부등식으로부터 바로 구할 수 있다. 수치적 예제 및 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 보인다.
This paper presents a new approach to the design of self-tuning adaptive control system that is robust to the changing dynamic configuration as well as to the load variation factors using digital signal processors for robot manipulators. TMS3200C50 is used in implementing real-time adaptive control algorithms provide advanced performance for robot manipulator. In this paper an adaptive control scheme is proposed in order to design the pole-placement self-tuning controller which can reject the offset due to any load disturbance without a detailed description of robot dynamics. parameters of discrete-time difference model are estimated by the recursive least-square identification algorithm and controller parameters are detemined by the pole-placement method. Performance of self-tuning adaptive controller is illusrated by the simulation and experiment for a SCARA robot.
In this paper, we propose new digital optimal control approach for controlling continuous-time nonlinear chaotic systems, which show very complex behavior and cannot be easily controlled by conventional control methods. Most real systems are represented as continuous-time system, whereas some control methods should be implemented under the condition of computer-based platforms, which are discrete-time systems. To achieve the control objective for chaotic systems successfully, the sampled-data controller, which considers the inter-sample behavior of the continuous-time systems effectively, should be needed. The proposed optimal controller is designed based on the linearized estimation model of chaotic systems. By the computer simulation, we show the control ...
Recently, many enterprises are installing AMSs(Automated Manufacturing Systems) for their competitive advantages. As the level of automation increases, proper design and validation of control logic is a imperative task for the successful operation of AMSs. However, current discrete event simulation methods mainly focus on the performance evaluation. As a result, they lack the modeling capabilities for the detail logic of automated manufacturing system controller. Proposed in this paper is a method of validation of the controller logic for automated material handling system using an object-oriented design and simulation. Using this method, FA engineers can validate the controller logic easily in earlier stage of system design, so they can reduce the time for correcting the logic errors and enhance the productivity of control program development Generated simulation model can also be used as a communication tool among FA engineers who have different experiences and disciplines.
In this paper, we propose a robust control technique against parameter uncertainties as well as external disturbances. It is robust control scheme using discrete-time state space disturbance observer. It does not require disturbance modeling, plant inverse modeling and/or Q filter. In frequency domain, its performance is evaluated in terms of sensitivity and complementary sensitivity as well as gain and phase margin. Finally we discuss design criterion of state space disturbance observer considering its performance in frequency domain.
When investigating a control problem for network based control systems, the main issue is network-induced delay. This delay can degrade the performance of control systems designed without considering the delay and even destabilize the system. In this paper, we consider the stabilization of network based control systems, where there is bounded time-varying delay. This delay is treated like parameter variation of a discrete time system. The state feedback controller design is formulated as linear matrix inequality. Finally, we show that the stability of control systems designed with considering the delay is superior to that is not so.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.378-384
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1993
In this paper, an intelligent adaptive controller is proposed for the process with unmodelled dynamics. The intelligent adaptive controller consists of the numeric adaptive controller and the intelligent tuning part. The continuous scheme is used for the numeric adaptive controller to avoid the problems occurred in the discrete time schemes. The adaptive controller is adopted to the process with time delay. It is an implicit adaptive algorithm based on GMV using the emulator. The tuning part changes the design parameters in the control algorithm. It is a multilayer neural network trained by robustness analysis data. The proposed method can improve the robustness of the adaptive control system because the design parameters are tuned according to the operating points of the process. Through the simulation, robustnesses are shown for intelligent adaptive controller. Finally, the proposed algorithms are implemented on the electric furnace temperature control system. The effectiveness of the proposed algorithm is shown from experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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