We present a hybrid self-tuning method of fuzzy inference systems with hyper elliptic Gaussian membership functions using genetic algorithm(GA) and back-propagation algorithm. The proposed self-tuning method has two phases : one is the coarse tuning process based on GA and the other is the fine tuning process based on back-propagation. But the parameters which is obtained by a GA are near optimal solutions. In order to solve the problem in GA applications, it uses a back-propagation algorithm, which is one of learning algorithms in neural networks, to finely tune the parameters obtained by a GA. We provide Box-Jenkins time series to evaluate the advantage and effectiveness of the proposed approach and compare with the conventional method.
본 논문에서는 시스템의 차수가 고차이고 잡음과 시간지연이 있으며 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 적응할 수 있는 다변수 일반화 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수들을 온-라인으로 조정하는 방법을 제안한다. 다변수 일반화 최소분산 자기동조 제어기의 파라미터는 순환최소자승법으로 추정하고 설계 하중다항식 계수들의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro알고리듬을 이용하여 자동 조절하였다. 제안한 다변수 자기동조 방법은 극제한방법보다 간단하고 효과적이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있는 고차 다변수 시스템에 잘 적응함을 보였다.
In the process control applications of self tuning control, a major concern of the control problem is to handle an offset caused by load disturbances and random steps occuring at random instance of time. Conventionally an integrator is incorperated in the forward path of the controller to eliminate such an offset. But this approach causes a difficulty if the adaptive part of the resultant controller is to be evaluated. In this paper a method of analyzing the adaptive system and improving the offset effect is suggested for a class of referance model method in the self tuning adaptive control system.
Seo Jong-yun;Yang Hyong-yeol;Kim Kwang-Heon;Lim Young-Cheol;Cha Hyun-Rok;Jang Do-Hyun
전력전자학회:학술대회논문집
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전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.351-354
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2001
In this paper, we present self-tuning control of switched reluctance motor for maximum torque with phase current and shaft position sensor. Determination method of turn-on/off angle is realized by using self-tuning control method. During the sampling time, micro-controller checks the number of pulse from encoder and compare with the number of pre-checked pulse. After micro-controller calculates between two data, it moves forward or backward turn-off angle. When the turn-off angle is fixed optimal turn-off angle, the turn-on angle automatically moves forward or backward by a step using self-tuning control method. And then, optimal turn-off angle is searched once again. As such a repeating process, turn-on/off angle is moved automatically to obtain the maximum torque. The experimental results are presented to validate the self-tuning algorithm.
Phonphithak, A.;Pannil, P.;Suesut, T.;Masuchun, R.;Julsereewong, P.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.272-276
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2004
The conventional PID (Proportional-Integral-Derivative) control technique is widely used for the process control in many industries since it is simple in structure and provides the good response. Nowadays, this control technique has been developed on the Programmable Logic Controller (PLC) to use for the process control loop. However, using this technique is difficult when tuning the PID parameters ($K_p$, $T_i$ and $T_d$) to achieve the best response. Moreover, trial-and-error procedure along with the operator experiences are required to obtain the best results when tuning the PID controller parameters. This paper proposes the self-tuning PID controller based on PLC for the process control in the industries. The proposed self-tuning PID controller uses the PLC-based PID structures to control the process production. The proposed PID tuning utilizes the PLC to synthesize and analyze controller parameter as well as to tune for appropriate parameters using Dahlin method and extrapolation. Experimental results using a self-tuning PID controller to control temperature of the oven show that the controller developed is capable of controlling the process very effectively and provides a good response.
More fuzzy hardware are expected to be utilized in the future to construct fuzzy logic controllers (FLCs). It is hard to find an existing fuzzy hardware which is adopting advanced functions such as self-tuning algorithm in addition to the conventional inference calculation. That is mainly because conventional self-tuning algorithms designed to implement with some hardware circuits is required for fuzzy hardwares to have self-tuning capability. As a first step toward the feature, a novel self-tuning algorithm is proposed in this paper. Based on the search method, the main idea of the proposed algorithm is to detemine valid ranges of input variables of an FLC in order to maximize performance indices fo the control system. The performance indices are so ismple as to be realized by hardware circuit. in dadditon to the conventional scaling-factor adjustment, the algorithm adjusts offset values as well, which, in effect, modifies fuzzy rules of the FLC. To justify the performance of the proposed algorithm, a simulation study is executed.
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.
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. TMS320C50 is used in implementing real-time adaptive control algorithms to 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 we determined by the pole-placement method. Performance of self-tuning adaptive controller is illusrated by the simulation and experiment for a SCARA robot.
본 논문에서는 위상각 제어에서 주어진 턴온 각에서 최대의 토크를 유지하기 위한 적절한 턴오프 각을 자기동조방식(self-tuning method)에 의해 결정하는 방식을 제안하였다. 엔코더에 의해 샘플링 시간(sampling time)동안 구해진 펄스 수는 바로 이전의 샘플링시간 동안 구해진 펄스 수와 비교하여 턴오프 각을 앞으로 또는 뒤로 이동한다. 이러한 과정을 되풀이함으로서 최대 토크를 발생하는 턴오프 각을 결정하게 된다. 실제 회로에서는 원 칩 마이크로프로세서에 의해 처리되었으며 실험을 통해 턴온 각이 변하더라도 자기동조방식에 의해 턴오프 각을 조정하면 빠른 속도가 유지됨을 보여 주었다.
In this thesis, a self-tuning control method based on Variable Structure System technique for tracking control of Direct-Drive motor is presented. The self-tuning control could not make the tracking error zero in the transient period. This tracking error may be due to disturbances or the error in parameter identification. To overcome this problem, a self-tuning control method based on discrete time VSS technique is presented. The STC based on VSS technique gives good tracking performance of the reference signal in the transient period. The proposed controller is robust to parameter errors and disturbances. The performance of the proposed controller is compared with that of simple STC through digital computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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