본 논문에서는 주파수 영역뿐만 아니라 시간 영역의 설계 사양을 만족할 수 있는 PID-PD 제어기 동조 방법을 제안한다. 제안한 PID-PD 제어기 동조 방법은 PID 제어기와 PI-PD 제어기를 경계로 볼록형 집합을 형성하도록 선정한다. PID-PD 제어기는 PID 제어기와 PI-PD 제어기 각각에 의한 계단 응답과 보드 선도의 이득 사이에 위치하는 응답을 제어한다. 최적 동조 방법에 의해 센서 잡음 저감도 및 안정 강인성을 변수로 하는 가격함수를 최소화하는 제어기를 설계한다. 제안된 제어기의 유용성을 사례 연구와 분석을 통해 검토한다.
In general, PID controller is widely used for speed control of motor. PID control method is easy and simple to set the control gains without model parameters. However, the precise and robust control of the motors needs complex and difficult control method. In this paper, we present a simple and robust speed controller for disturbances of a motor. The numerical simulation shows that the proposed control considering disturbances can improve the speed tracking performance more than PI control.
In this paper, the stability of second order uncertain systems with regulation of PID type controllers is analyzed by using Lyapunov second method for the first time in the time domain. The property of the stability of PID regulation servo systems is revealed in sense of Lyapunov, i.e., bounded stability due to the disturbances and uncertainties. By means of the results of this stability analysis, the maximum norm bound of the error from the output without variation of the uncertainties and disturbances is determined as a function of the gains of the PID control, which make it enable to analyze the effect resulted from the variations of the disturbances and uncertainties using this norm bound for given PID gains. Using the relationship of the error from the output without variation of the uncertainties and disturbances and the PID gain with maximum bounds of the disturbances and uncertainties, the robust gain design rule is suggested so that the error from the output without the variation of the disturbances and uncertainties can be guaranteed by the prescribed specifications as the advantages of this study. The usefulness of the proposed algorithm is verified through an illustrative example.
This paper aims to design of the neutrosophic fuzzy-PID controller and it has been compared with the conventional fuzzy-PID controller for position tracking control in terms of robustness. In the neutrosophic fuzzy-PID controller, error (e) and change of error (ce) were assessed separately on two fuzzy inference systems (FISs). In this study, the designed method is different from the conventional fuzzy logic controller design, membership degrees of antecedent variables were determined by using the T(true), I(indeterminacy), and F(false) membership functions. These membership functions are grouped on the universe of discourse with the neutrosophic set approach. These methods were tested on three-dimensional (3-D) position-tracking control application of a spherical robot manipulator in the MATLAB Simulink. In all tests, reference trajectory was defined for movements of all axes of the robot manipulator. According to the results of the study, when the moment of inertia of the rotor is changed, less overshoot ratio and less oscillation are obtained in the neutrosophic fuzzy-PID controller. Thus, our suggested method is seen to be more robust than the fuzzy-PID controllers.
This paper discusses an entire procedure for a robust controller design and its implementation of an AMB (active magnetic bearing) spindle, which is part II of the papers presenting details of system modeling and robust control of an AMB spindle. Since there are various uncertainties in an AMB system and reliability is the most important factor for applications, robust control naturally gains attentions in this field. However, tight evaluations of various uncertainties based on experimental data and appropriate performance weightings for an AMB spindle are still ongoing research topics. In addition, there are few publications on experimental justification of a designed robust controller. In this paper, uncertainties for the AMB spindle are classified and described based on the measurement and identification results of part I, and an appropriate performance weighting scheme for the AMB spindle is developed. Then, a robust control is designed through the mixed ${\mu}$ synthesis based on the validated accurate nominal model of part I, and the robust controller is reduced considering its closed loop performance. The reduced robust controller is implemented and confirmed with measurements of closed-loop responses. The AMB spindle is operated up to 57,600 rpm and performance of the designed controller is compared with a benchmark PID controller through experiments. Experiments show that the robust controller offers higher stiffness and more efficient control of rigid modes than the benchmark PID controller.
In this paper, we propose an alternative analysis to regulate DC motors using a PID controller with a gain scaling factor. We start by providing a systematic design method for selecting the PID gains of our proposed controller by seeing the effect of ϵ on damping ratio, overshoot and settling time from the frequency response analysis. With the help of matlab (simulink), We proceed to show that the proposed controller provides robust stability against system parameter uncertainty and the effect of the gain scaling factor on steady-state error. The validity of our control method along with the analysis is verified with the simulation results.
산업 자동화의 고정밀도에 따라 직류서보 전동기는 강인제어가 요구되고 있다. 하지만 PID 제어기를 갖는 전동기 제어 시스템이 부하 외란의 영향을 받게되면 제어 시스템의 강인제어는 어렵게 된다. 이에 대한 보완적인 한 방법으로 본 논문에서는 전동기 제어시스템을 위한 PID-신경망 복합형 제어기법을 제시하였다. 신경망 제어기의 출력은 부하 외란 인가시에 발생되는 오차와 오차 변화율에 의해서 결정된다. 신경망 제어기를 이용한 직류서보 전동기의 강인제어는 시뮬레이션에 의하여 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제23권4호
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pp.480-487
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1999
In this paper we propose a neural network precompensated PID(NNP PID) controller for load frequency control of 2-area power system. While proportional integral derivative(PID) controllers are used in power system they have many problems because of high nonlinearities of the power system So a neural network-based precompensation scheme is adopted into a conventional PID controller to obtain a robust control to the nonlinearities. The applied neural network precompen-sator uses an error back-propagation learning algorithm having error and change of error as inputand considers the changing component of forward term of weighting factor for reducing of learning time. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional PID controller and an optimal controller in dynamic responses about load disturbances. The pro-posed technique can be easily implemented by adding a neural network precompensator to an existing PID controller.
In this paper, a new method is proposed for robust proportional- integral - derivative (PID) control that is to ensure specified phase margin and iso - damping property using reduction model. This method is based on the second order plus dead time(SOPDT) reduction model of the high order model. Reduction model used to ensure iso-damping property in the feature frequency. Simulation results gives proof of effectiveness of proposed method.
A novel combinatorial type-2 adaptive neuro-fuzzy inference system (T2-ANFIS) and robust proportional integral derivative (PID) control framework for intelligent vibration mitigation of uncertain structural system is introduced. The fuzzy logic controllers (FLCs), are designed independently of the mathematical model of the system. The type-1 FLCs, have a limited ability to reduce the effect of uncertainty, due to their fuzzy sets with a crisp degree of membership. In real applications, the consequent part of the fuzzy rules is uncertain. The type-2 FLCs, are robust to the fuzzy rules and the process parameters due to the fuzzy degree of membership functions and footprint of uncertainty (FOU). The adaptivity of the proposed method is provided with the optimum tuning of the parameters using the neural network training algorithms. In our approach, the PID control force is obtained using the generalized type-2 neuro-fuzzy in such a way that the stability and robustness of the controller are guaranteed. The robust performance and stability of the presented framework are demonstrated in a numerical study for an eleven-story seismically-excited building structure combined with an active tuned mass damper (ATMD). The results indicate that the introduced type-2 neuro-fuzzy PID control scheme is effective to attenuate plant states in the presence of the structured and unstructured uncertainties, compared to the conventional, type-1 FLC, type-2 FLC, and type-1 neuro-fuzzy PID controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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