In this paper, Tuning method of the parameter P.I.D of the 2DOG-PID controller for having a required response to the disturbance and the setpoint is studied by the neural network. This algorithms is simulated in the level control of the steam generator and the flow control system, and resulting represents than the conventional PID controller.
This article presents a closed loop control of DC series motor fed by DC chopper controlled by an PID controller based intelligent control using ANN (Artificial Neural Network). The PID-ANN controller performances are analyzed in both steady state and dynamic operating condition with various set speed and various load torque. Here two different motor parameters are taken for analysis (220V and 110V motor parameters). The static and dynamic performances are taken for comparison with conventional PID controller and existing work. The steady state stability analysis of the system also made using the transfer function model. The equation model is also done to analysis the performances by set speed change and load torque change. The proposed controller have better control over the conventional PID controller and the reported existing work. This system is initially simulated using MATLAB / Simulink and then experimental setup done using P89V51RD2BN microcontroller.
This paper suggests that the immune algorithm can effectively be used in tuning of a PID controller. The artificial immune network always has a new parallel decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communicate to each other among different species of antibodies/B-cells through the stimulation and suppression chains among antibodies that form a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. That is, the artificial immune network flexibly self-organizes according to dynamic changes of external environment (meta-dynamics function). However, up to the present time, models based on the conventional crisp approach have been used to describe dynamic model relationship between antibody and antigen. Therefore, there are some problems with a less flexible result to the external behavior. On the other hand, a number of tuning technologies have been considered for the tuning of a PID controller. As a less common method, the fuzzy and neural network or its combined techniques are applied. However, in the case of the latter, yet, it is not applied in the practical field, in the former, a higher experience and technology is required during tuning procedure. In addition to that, tuning performance cannot be guaranteed with regards to a plant with non-linear characteristics or many kinds of disturbances. Along with these, this paper used immune algorithm in order that a PID controller can be more adaptable controlled against the external condition, including moise or disturbance of plant. Parameters P, I, D encoded in antibody randomly are allocated during selection processes to obtain an optimal gain required for plant. The result of study shows the artificial immune can effectively be used to tune, since it can more fit modes or parameters of the PID controller than that of the conventional tuning methods.
Design and experimental results of yaw rate controller is described for electricallydriven four wheel vehicle without steering mechanism. Yaw rate controller has been known to be necessary to cope with nonlinear char-acteristics of the wheel/road conditions with respect to different road condition and steering angle. For an effective yaw rate control, a fuzzy PID gain scheduler is considered with changing control parameters. In order to apply proposed algorithm to the system a downsized four wheel drive electrically driven vehicle without steering mechanism was manufactured. With these techniques the proposed yaw rate controller is shown by experiment results to be obtained suficient performance in the whole steering regions.
This paper suggests that the immune network algorithm based on fuzzy set can effectively be used in tuning of a PID controller for multivariable process or nonlinear process. The artificial immune network always has a new parallel decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communicate to each other among different species of antibodies/B-cells through the stimulation and suppression chains among antibodies that from a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. On the other hand, a number of tuning technologies have been considered for the tuning of a PID controller. As a less common method, the fuzzy and neural network or its combined techniques are applied. However, in the case of the latter, yet, it is not applied in the practical field, in the former, a higher experience and technology is required during tuning procedure. Along with these, this paper used the fuzzy set in order that the stimulation and suppression relationship between antibody and antigen can be more adaptable controlled against the external condition, including noise or disturbance of plant. The immune network based on fuzzy set suggested here is applied for the PID controller tuning of multivariable process with two inputs and one output and is simulated.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제2D권2호
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pp.78-91
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2002
In the thermal power plant, there are six manipulated variables: main steam flow, feedwater flow, fuel flow, air flow, spray flow, and gas recirculation flow. There are five controlled variables: generator output, main steam pressure, main steam temperature, exhaust gas density, and reheater steam temperature. Therefore, the thermal power plant control system is a multinput and output system. In the control system, the main steam temperature is typically regulated by the fuel flow rate and the spray flow rate, and the reheater steam temperature is regulated by the gas recirculation flow rate. However, strict control of the steam temperature must be maintained to avoid thermal stress. Maintaining the steam temperature can be difficult due to heating value variation to the fuel source, time delay changes in the main steam temperature versus changes in fuel flow rate, difficulty of control of the main steam temperature control and the reheater steam temperature control system owing to the dynamic response characteristics of changes in steam temperature and the reheater steam temperature, and the fluctuation of inner fluid water and steam flow rates during the load-following operation. Up to the present time, the Proportional-Integral-Derivative Controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper focuses on the characteristic comparison of the PID controller and the modified 2-DOF PID Controller (Two-Degrees-Freedom Proportional-Integral-Derivative) on the DCS (Distributed Control System). The method is to design an optimal controller that can be operated on the thermal generating plant in Seoul, Korea. The modified 2-DOF PID controller is designed to enable parameters to fit into the thermal plant during disturbances. To attain an optimal control method, transfer function and operating data from start-up, running, and stop procedures of the thermal plant have been acquired. Through this research, the stable range of a 2-DOF parameter for only this system could be found for the start-up procedure and this parameter could be used for the tuning problem. Also, this paper addressed whether an intelligent tuning method based on immune network algorithms can be used effectively in tuning these controllers.
The problem of designing intelligent cruise control system for a longitudinal motion of an automobile, which is powered by internal combustion engines coupled to an automatic multispeed transmission, is considered. The basic concept is a vehicle-following system which maintains desired spacing between vehicles. This system actuates throttle with the information of the spacing error so as to maintain proper spacing and improve passenger ride comfort. In designing the controller, a modified controller, i.e, PID gain scheduling and fuzzy controller with fuzzy compensator was developed in order to overcome the nonlinearities of the automobile and obtain better performance. The computer simulation results illustrate that the better vehicle responses were obtained with the modified fuzzy controller and, under this controller, the vehicle responses were found to be relatively insensitive to parameter variations.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제15권6호
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pp.297-304
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2014
Due to the nonlinearity and complexity of the three-phase photovoltaic inverter, we propose an intelligent control based on fuzzy logic and the classical proportional-integral-derivative. The feedback linearization method is applied to cancel the nonlinearities, and transform the dynamic system into a simple and linear subsystem. The system is transformed from abc frame to dq0 synchronous frame, to simplify the state feedback linearization law, and make the close-loop dynamics in the equivalent linear model. The controls improve the dynamic response, efficiency and stability of the three-phase photovoltaic grid system, under variable temperature, solar intensity, and load. The intelligent control of the nonlinear characteristic of the photovoltaic automatically varies the coefficients $K_p$, $K_i$, and $K_d$ under variable temperature and irradiation, and eliminates the oscillation. The simulation results show the advantages of the proposed intelligent control in terms of the correctness, stability, and maintenance of its response, which from many aspects is better than that of the PID controller.
Since the heat exchange system, such as the boiler of power plant, gas turbine, and radiator require a high rate heat efficiency and the efficiency of these systems is depended on the control methods. However, it is important f3r operator to understand control system of these systems. In order to properly apply control equipment to these process control systems, such as boiler, any other heat process, or process control system it is necessary to understand the basic aspects and operation principle of the process that relate control, interrelationships of the process characteristics, and the dynamics that are involved. Generally, PID controllers are used in these systems but it is difficult for engineer to understand the complex dynamics and the tuning method because of the coupling action and disturbance in the system loop. In this paper, we design an effective experimental system fur automatic control education and analyze its characteristics through experimental system and industrial plant control software to study how they can team automatic control system by experiments.
This paper presents a novel Intelligent-Welding-Carriage (IWC) for automation of curved block in shipbuilding. The curved block is usually used in both front and back side of the ship. In curved block root gap is big, $1{\sim}7$ [mm] and inclination, $0{\sim}30$ [deg]. Since available conventional carriage type is limited to use below root gap of 3 [mm], only manual welding is employed in curved block. To adopt an IWC in curved block, it requires control of the welding conditions, i.e., voltage, current and travel speed, with respect to root gap and inclination to achieve good welding quality. In this paper, an IWC is developed for automization of welding operation to accommodate gap and inclination. Kinematics model and dynamics using Lagrangian formulation of the manipulator is introduced. IWC utilizes a database to perform accurate welding. The database is programmed based on numerous experimental test results with respect to gap, inclination, material, travel speed, weaving condition, voltage, and current. Finally, experimental result using PID control is addressed for verify the trajectory tracking accuracy of end-effector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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