This paper proposes a three-axis coupling controller designed to improve the contouring accuracy in machining of 3D nonlinear contours. The proposed coupling controller is based on an innovative 3D contour error model and a PID control law. The novel contour error model provides almost exact calculation of contour errors in real-time for arbitrary contours and can be integrated with any type of existing interpolator. In the proposed method, three axes of motion are coordinated by the proposed coupling controller along with a proportional controller for each axis. The proposed contour error model and coupling controller are evaluated through computer simulations. The simulation results show that the proposed 3-axis coupling controller with the new contour error model substantially can improve the contouring accuracy by order of magnitude compared with the existing uncoupled controllers in high-speed machining of nonlinear contours.
In this paper, the design method of a hybrid fuzzy controller with an optimal auto-tuning method is proposed. The conventional PID controller becomes so sensitive to the control environments and the change of parameters that the efficiency of its utility for the complex and nonlinear plant has been questioned in transient state. In this paper, first, a hybrid fuzzy logic controller(HFLC) is proposed. The control input of the system in the HFLC is a convex combination by a fuzzy variable of the FLC's output in transient state and the PID's output in steady state. Second, a powerful auto-tuning algorithm is presented to automatically improve the Performance of controller, utilizing the improved complex method and the genetic algorithm. The algorithm estimates automatically the optimal values of scaling factors and PID coefficients. Controllers are applied to the plants with time-delay and the DC servo motor Computer simulations are conducted at the step input and the system performances are evaluated in the ITAE.
If the nonlinear term in a nonlinear control system equation can be deleted by state feedback control, the original system becomes a linear system. For this linear control system, many well known methods may be used to handle it, and then reverse it back to nonlinear form. Many problems of nonlinear control systems can be solved in this way. In this paper, this method will be used to transfer the identification problem of nonlinear systems into a linear control problem. The nonlinear observer is established by constructing linear observer. Then the state control of nonlinear systems is realized. Finally, the technique of the PID controller obtained by using bang-bang tracker as a differentiator provides a stronger robust controller. Even though the method in this paper may not theoretically perfect, many numerical simulations show that it is applicable.
In this paper, we develop control hardware such as an FPGA based general purposed intelligent controller with a DSP board to solve nonlinear system control problems. PID control algorithms are implemented in an FPGA and neural network control algorithms are implemented in a BSP board. An FPGA was programmed with VHDL to achieve high performance and flexibility. The additional hardware such as an encoder counter and a PWM generator can be implemented in a single FPGA device. As a result, the noise and power dissipation problems can be minimized and the cost effectiveness can be achieved. To show the performance of the developed controller, it was tested fur nonlinear systems such as a robot hand and an inverted pendulum.
This paper is to study the inverted pendulum system of cart type by using the method of PID control. This system is that inverted pendulum maintain a constant balance from unstable state by moving a cart. It is controlled via the PID controller. PID controller is proposed to maintain a constant balance for nonlinear system such as the inverted pendulum system so PID control is widely used in the industrial field because of superior control performance, easy implementation and relatively simple structure. To design this system, it consist of Encorder and DC motor. Encorder is used to read the angle of the pendulum and DC motor is used to change the angle. We can verify results of experiment through the Matlab simulator via the inverted pendulum system of cart type.
This paper presents the study of the tension control in a web transfer system. In this study the sliding mode controller is applied to a time-varying nonlinear mathematical model. The model was derived to consider the effects of changing the roll radius in tension variation during winding and unwinding. The uncertainty in modeling may be due to unmodelled dynamics, on variations in system model. Designed sliding mode controller made the system error always staying in the suggested surface from the beginning. Through this, system is maintained to be robust against a disturbance and uncertainty. To verify the designed controller has a good performance, various inputs such as desired velocity, step input, and trapezoidal input are applied. When the sliding mode controller was used, the system(the tension control) performance was improved comparing to the PID controller. The robustness of the controller with respect to an estimation error was verified through simulations.
In this paper, we study a disturbance observer (DOB) based controller for an EMS(Electro-Magnetic Suspension) system in presence of mass uncertainty and input disturbance. The DOB based controller is employed in order to compensate the modeling uncertainty and attenuate disturbance signals. For the design of DOB based controller, the Jacobain linearization of nonlinear system model equation is used. Computer simulation is carried out for nonlinear model in order to compare the performance of the proposed DOB controller with that of the conventional PID controller. The simulation results show that the substantial improvement in the performance can be achieved by the proposed DOB controller.
The direct-drive servo valve(DDV) is a kind of one-stage valve because the main spool valve is directly driven by the dc motor. Since the DDV structure is simple, it is less expensive, more reliable, and offers a reduced internal leakage and a reduced sensitivity to fluid contamination. The control system of the DDV is highly nonlinear due to a current limiter, a voltage limiter, and the flow-force effect on the spool motion. The shape of the step response of the DDV-control system varies considerably according to the magnitudes of the step input and the load pressure. The system-design requirements mean that the overshoots should be less than 20%, and the errors at 0.02s should be less than 2%, regardless of the reference-step input sizes of 1V and 5V and the load-pressure magnitudes of 0MPa and 20.7MPa. To satisfy the system-design requirements, the PID-controller parameters of $K_c$, $T_i$ and $T_d$, and the derivative-feedback gain of $K_{der}$ are designed using the root locus and manual tuning.
This paper proposes a design method of PID controllers in the framework of a constrained optimization problem. Owing to the popularity for the controller's simplicity and robustness, a great deal of literature concerning PID control design has been published, which can be classified into frequency-based and time-based approaches. However, both approaches have to be considered together for a designed PID control to work well with a guaranteed closed-loop stability. For this purpose, a penalty function is formulated to satisfy both frequency- and time-domain specifications, and is minimized by a recet nonlinear optimization algorithm to attain optimal PID control gains. The proposed method is compared with Wang's and Ho's methods on a suite of example systems. Simulation results show that the PID control tuned by the proposed method improves time-domain performance without deteriorating closed-loop stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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