This paper presents modal analysis and mean conveying velocity (M.C.V.) control of bowl parts feeder activated by piezoactuators. Bowl parts feeders are being widely used in many industry fields for automatic assembly line. In general, the electromagnet has been and being used as exciting actuator of these vibratory bowl feeders. However, because of complexity of its mechanism and limited capability of the electromagnet actuator, there exist various impending problems such as severe noise, nonlinear motion of parts, passive characteristics and so forth. As one of solutions for these problems, piezoelectric actuators as new actuating technology have been proposed recently to excite the bowl parts feeder. In this paper, modal analysis of the proposed model has been performed to examine the modal characteristics of the model by using commercial FEM software and modeling with respects to MCV is constructed. Finally, MCV of the parts is to be controlled to track the desired one with PID controller.
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.
This study proposes a method for improvement of PD type fuzzy controller. The method includes self tuner using gradient algorithm that is one of the optimization algorithms. The proposed controller improves simple Takagi-Sugeno type FLC (Fuzzy Logic Control) system. The simple Takagi-Sugeno type FLC system changes nonlinear characteristic to linear parameters of consequent membership function. The simple FLC system could control the system by calibrating parameter of consequent membership function that changes the system response. While the determination on parameter of the simple FLC system works well only partially, the proposed method is needed to determine parameters that work for overall response. The simple FLC system doesn't predict the response characteristics. While the simple FLC system works just like proportional part of PID, our system includes derivative part to predict the next response. The proposed controller is constructed with P part and D part FLC system that characteristic parameter on system response is changed by self tuner for effective response. Since the proposed controller doesn't include integral part, it can't eliminate steady state error. So we include a gain to eliminate the steady state error.
This paper focused on the design of an efficient temperature controller for a plant with a wide range of operating temperatures. The greater the temperature difference a plant has, the larger the nonlinearity it is exposed to in terms of heat transfer. For this reason, we divided the temperature range into five sections, and each was modeled using ARMAX(auto regressive moving average exogenous). The movement of the dominant poles of the sliced system was analyzed and, based on the variation in the system parameters with temperature, optimal control parameters were obtained through simulation and experiments. From the configurations for each section of the temperature range, a temperature-based gain-scheduled controller (TBGSC) was designed for parameter variation of the plant. Experiments showed that the TBGSC resulted in improved performance compared with an existing proportional integral derivative (PID) controller.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제6권2호
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pp.1-16
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2005
Adaptive control methods are studied for the Satellite to isolate vibration in spite of the nonlinear system dynamics and parameter uncertainties of disturbance. First, a centralized control scheme is developed based on the particle swarm optimization(PSO) algorithm and feedback theory to automatically tune controller gains. A simulation study of a 3 degree-of-freedom device was conducted to evaluate the performance of the proposed control scheme. Next, since a centralized control scheme is hard to construct model dynamics and not goad at performance when controller and systems environment are easily changed, a decentralized control scheme is presented to avoid these defects of the centralized control scheme from the point of view of production and maintenance. It is based on the adaptive control methodologies to find PID controller parameters. Experiment studies were conducted to apply the adaptive control scheme and evaluate the performance of the proposed control scheme with those of the conventional control schemes.
Underwater robotic vehicles(URVs) are used for various work assignments such as pipe-lining, inspection, data collection, drill support, hydrography mapping, construction, maintenance and repairing of undersea equipment, etc. As the use of such vehicles increases the development of vehicles having greater autonomy becomes highly desirable. The vehicle control system is one of the most critic vehicle subsystems to increase autonomy of the vehicle. The vehicle dynamics is nonlinear and time-varying. Hydrodynamic coefficients are often difficult to accurately estimate. It was also observed by experiments that the effect of electrically powered thruster dynamics on the vehicle become significant at low speed or stationkeeping. The conventional linear controller with fixed gains based on the simplified vehicle dynamics, such as PID, may not be able to handle these properties and result in poor performance. Therefore, it is desirable to have a control system with the capability of learning and adapting to the changes in the vehicle dynamics and operating parameters and providing desired performance. This paper presents an adaptive and learning control system which estimates a new set of parameters defined as combinations of unknown bounded constants of system parameter matrices, rather than system parameters. The control system is described with the proof of stability and the effect of unmodeled thruster dynamics on a single thruster vehicle system is also investigated.
The existing underwater vehicle controller design is applied by linearizing the nonlinear dynamics model to a specific motion section. Since the linear controller has unstable control performance in a transient state, various studies have been conducted to overcome this problem. Recently, there have been studies to improve the control performance in the transient state by using reinforcement learning. Reinforcement learning can be largely divided into value-based reinforcement learning and policy-based reinforcement learning. In this paper, we propose the roll controller of underwater vehicle based on Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG) that learns the control policy and can show stable control performance in various situations and environments. The performance of the proposed DDPG based roll controller was verified through simulation and compared with the existing PID and DQN with Normalized Advantage Functions based roll controllers.
The coolant temperature feedback coefficient is an important parameter of reactor core power control system. To study the coolant temperature feedback coefficient influence on the core power control system of small PWR, the core power control system is built with the nonlinear model and fuzzy control theory. Then, the uncertainty quantification method of reactor core parameters is established based on the Latin hypercube sampling method and the Bootstrap method. Finally, under the conditions of reactivity step perturbation and coolant inlet temperature step perturbation, uncertainty analysis for two cases is carried out. The result shows that with fuzzy controller and fuzzy PID controller, the uncertainty of the coolant temperature feedback coefficient affects the core power control system, and the maximum uncertainties of core relative power, coolant temperature deviation, fuel temperature deviation and total reactivity are acceptable.
본 연구는 솔더링 시스템에서 세라믹 인두기의 온도 제어를 위한 제어기 설계 알고리즘을 제안하고, 제어 실험으로 그 유효성을 보였다. 솔더링 시스템의 세라믹 인두기 온도 응답 특성이 매우 느리며 제어 입력에 비선형인 특성을 갖고 있어 정밀한 모델링과 제어기 설계에 어렵다. 본 연구에서는 전제부 변수가 제어 입력이고 결론부가 전달함수인 퍼지 규칙들로 구성된 TSK 퍼지 모델로 세라믹 인두기 온도 특성을 표현하였다. 퍼지 모델 결론부의 전달함수는 계단 입력 응답으로부터 구한다. 세라믹 인두기 온도 응답 특성이 매우 느리므로 완전한 계단 입력 응답을 구하기가 어렵다. 불완전한 계단 입력 응답으로 전달함수를 구하는 방법으로 유전적 알고리즘(GA)을 사용하는 것을 제안하며, 예제들로 제안한 그 유효성을 보였다. 또한 TSK 퍼지 모델로부터 퍼지 제어기를 설계하는 방법도 제안하며 그 유효성을 예제 시뮬레이션으로 확인하였다. 제안한 방법들을 세라믹 인두기 온도 제어에 적용하여 실험 하였다. 퍼지 모델의 규칙은 7개로 구성되었으며 퍼지 제어기의 결론부는 PI 제어기로 하였다. 제안한 퍼지 제어기의 실험 결과는 선형 제어기보다 우수하였으며 퍼지 PID 제어기를 사용한 기존 연구 결과에 못지않았다.
Planing hull type ships are often equipped with interceptor or trim tab to improve the excessive trim angle which leads to poor resistance and sea keeping performances. The purpose of this study is to design a controller to control the attitude of the ship by controllable stern interceptor and validate the effectiveness of the attitude control by the towing tank test. Embedded controller, servo motor and controllable stern interceptor system were equipped with planing hull type model ship. Prior to designing the control algorithm, a model test was performed to identify the system dynamic model of the planing hull type ship including the stern interceptor. The matrix components of model were optimized by Genetic Algorithm. Using the identified model, PID controller which is a classical controller and sliding mode controller which is a nonlinear robust controller were designed. Gain tuning of the controllers and running simulation was conducted before the towing tank test. Inserting the designed control algorithm into the embedded controller of the model ship, the effectiveness of the active control of the stern interceptor was validated by towing tank test. In still water test with small disturbance, the sliding mode controller showed better performance of canceling the disturbance and the steady-state control performance than the PID controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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