• 제목, 요약, 키워드: Adaptive PID controller

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적응 PID 제어기를 이용한 이동로봇의 군집제어 (Formation Control of Mobile Robots using Adaptive PID Controller)

  • 박진현;최영규
    • 한국정보통신학회논문지
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    • v.19 no.11
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    • pp.2554-2561
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    • 2015
  • 본 연구에서는 이동 로봇의 군집제어기에 관한 연구로써 구조가 단순한 PID 제어기의 장점을 살리고, 추종 로봇의 동역학 특성에 강인한 성능을 내는 적응 PID 제어기를 제안하고자 한다. 모의실험을 통하여 제안된 적응 PID 제어기가 일반적인 PID 제어기에 비하여 군집 제어에서 추종 로봇의 추종 성능인 일정 거리 와 일정 각도를 잘 유지하며, 추종 로봇의 무게가 변화될 경우에도 잘 추종함을 알 수 있다. 이는 제안된 적응 PID 제어기가 이득을 변화시켜 최적의 성능을 나타냄을 알 수 있다. 이를 통해 제안된 적응 PID 제어기의 성능이 우수함을 검증할 수 있다.

적응 PID를 이용한 질량 유량 제어기 구현 (Implementation of the Mass Flow Controller using Adaptive PID)

  • 백광렬;조봉수
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • v.13 no.1
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    • pp.19-25
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    • 2007
  • The MFC(Mass Flow Controller) is an equipment that measures and controls mass flow rates of fluid. Most of the HFC system is still using the PID algorithm. The PID algorithm shows superior performance on the MFC system. But the PID algorithm in the MFC system has a few problems as followed. The characteristic of the MFC system is changed according to the operating environment. And, when the piezo valve that uses the control valve is assembled in the MFC system, a coupling error is generated. Therefore, it is very difficult to find out the exact parameters of MFC system. In this paper, we propose adaptive PID algorithm in order to compensate these problems of a traditional PID algorithm. The adaptive PID algorithm estimates the parameters of MFC system using LMS(Least Mean Square) algorithm and calculates the coefficients of PID controller. Besides, adaptive PID algorithm shows better transient response because adaptive PID algorithm includes a feedforward. And we implement MFC system using proposed adaptive PID algorithm with self-tuning and Ziegler and Nickels's method. Finally, comparative analysis of the proposed adaptive PID and the traditional PID is shown.

적응 퍼지 P+ID 제어기를 이용한 BLDC 전동기의 속도제어 (Speed Control of BLDC Motor Drive Using an Adaptive Fuzzy P+ID Controller)

  • 권정진;한우용;신동웅;김성중
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • pp.1172-1174
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    • 2002
  • An adaptive fuzzy P + ID controller for variable speed operation of BLDC motor drives is presented in this paper. Generally, a conventional PID controller is most widely used in industry due to its simple control structure and ease of design. However, the PID controller suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. To improve the tracking performance for parameter and load variations, the controller proposed in this paper is constructed by using an adaptive fuzzy logic controller in place of the proportional term in a conventional PID controller. For implementing this controller, only one additional parameter has to be adjusted in comparison with the PID controller. An adaptive fuzzy controller applied to proportional term to achieve robustness against parameter variations has simple structure and computational simplicity. The controller based on optimal fuzzy logic controller has an self-tuning characteristics with clustering. Computer simulation results show the usefulness of the proposed controller.

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경사 감소 학습에 기초한 적응 PID 제어기 설계 (An Adaptive PID Controller Design based on a Gradient Descent Learning)

  • 박진현;김현덕;최영규
    • 한국정보통신학회논문지
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    • v.10 no.2
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    • pp.276-282
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    • 2006
  • 본 연구에서는 구조가 단순한 PID 제어기의 장점을 살리고, 시스템 파라메터의 변동에 대하여 강인성 성능을 내는 온라인 적응 PID 제어 시스템을 개발하고자 한다. 또한, 제안된 적응 제어 시스템의 초기 제어 구간에서 안정한 스타트-엎(start-up)을 보장하기 위하여 초기 제어기의 이득을 적절한 이득으로 설정하고, 그 이득의 변화량을 경사 감소법에 의하여 학습하는 방법으로 수정 제안하고자 한다. 제안된 적응 PID제어기의 성능 평가를 위하여 비선형 DC 모터의 가변 속도제어에 적용하고, 결과를 모의실험을 통하여 보이고자한다.

이동 로봇의 군집 제어를 위한 PID 제어기의 적응 신경 회로망 보상기 설계 (Design of PID Controller with Adaptive Neural Network Compensator for Formation Control of Mobile Robots)

  • 김용백;박진현;최영규
    • 한국정보통신학회논문지
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    • v.18 no.3
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    • pp.503-509
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    • 2014
  • 본 논문에서는 이동 로봇의 군집 제어를 위해 실시간 적응 신경 회로망 보상기를 갖는 PID 제어기를 제안한다. 전체 제어 시스템은 선도-추종 로봇 접근법에 의한 기구학 제어기와 이동 로봇의 동역학을 고려한 동적 제어기로 구성되어 있다. 동적 제어기는 PID 제어기에 동특성 변화를 보상하고 성능을 개선시키기 위해 실시간 학습 기능을 가진 신경 회로망 보상기로 구성하였다. 모의실험을 통해 원형 궤적과 직선 궤적에 대해 PID 제어기와 신경 회로망 보상기의 성능을 비교하였다. 이를 통해 실시간 학습 기능을 가진 신경 회로망 보상기가 PID 제어기의 성능을 향상시킴으로써 군집 제어에서 추종 로봇의 추종 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.

A Model reference adaptive speed control of marine diesel engine by fusion of PID controller and fuzzy controller

  • Yoo, Heui-Han
    • 한국마린엔지니어링학회지
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    • v.30 no.7
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    • pp.791-799
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    • 2006
  • The aim of this paper is to design an adaptive speed control system of a marine diesel engine by fusion of hard computing based proportional integral derivative (PID) control and soft computing based fuzzy control methods. The model of a marine diesel engine is considered as a typical non oscillatory second order system. When its model and the actual marine diesel engine ate not matched, it is hard to control the speed of the marine diesel engine. Therefore, this paper proposes two methods in order to obtain the speed control characteristics of a marine diesel engine. One is an efficient method to determine the PID control parameters of the nominal model of a marine diesel engine. Second is a reference adaptive speed control method that uses a fuzzy controller and derivative operator for tracking the nominal model of the marine diesel engine. It was found that the proposed PID parameters adjustment method is better than the Ziegler & Nichols' method, and that a model reference adaptive control is superior to using only PID controller. The improved control method proposed here, could be applied to other systems when a model of a system does not match the actual system.

자기순환 신경망을 이용한 PID 제어기의 적응동조 (Adaptive-Tuning of PID Controller using Self-Recurrent Neural Network)

  • 박광현;허진영;하홍곤
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • pp.121-124
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    • 2001
  • In industrial actual control system, PID controller has been used with its high delicate control system in position control system. PID controller has simple structure and superior ability in several characteristics. When the response of system is changed by delay time, variable load , disturbances and external environment, control gain of PID controller must be readjusted on the system dynamic characteristics. Therefore, a control ability of PID controller is degraded when th control gain is inappropriately determined. When the response characteristic of system is changed under a condition, control gain of PID controller must be changed adaptively to be a waited response of system. In this paper an adaptive-tuning type PID controller is constructed by self-recurrent Neural Network(SRNN). applying back-propagation(BP) algorithm. Form the result of computer simulation in the proposed controller, its usefulness is verified.

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퍼지 모델을 이용한 비선형 시스템의 적응 PID 제어기 (Adaptive PID Controller for Nonlinear Systems using Fuzzy Model)

  • 김종화;이원창;강근택
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • v.13 no.1
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    • pp.85-90
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    • 2003
  • 본 논문에서는 퍼지모델을 이용하여 비선형 시스템을 위한 적응 PID 제어기 설계 방법을 제안한다. TSK 퍼지모델을 이용하여 제어 입력의 오차를 예측하고 그 오차로부터 PID제어기의 파라미터를 적응시킨다. TSK 퍼지모델 또한 플랜트의 실제 출력과 모델 출력을 비교하여 모델 파라미터의 적응이 가능하도록 하였다. 제안된 방법으로 비선형의 플랜트에 대한 모호성, 파라미터의 변화 등에 적응할 수 있는 PID 제어기의 설계가 가능하였다. 그리고 몇 개의 비선형 시스템에 대한 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 유용성도 확인되었다.

적응PID 슬라이딩 모드 제어기법을 적용한 EHA 시스템의 위치제어 (A Position Control of EHA Systems using Adaptive PID Sliding Mode Control Scheme)

  • 이지민;박성환;박민규;김종식
    • 한국동력기계공학회지
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    • v.17 no.4
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    • pp.120-130
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    • 2013
  • An adaptive PID sliding mode controller is proposed for the position control of electro-hydrostatic actuator(EHA) systems with system uncertainties and saturation in the motor. An EHA prototype is developed and system modeling and parameter identification are executed. Then, adaptive PID sliding mode controller and optimal anti-windup PID controller are designed and the performance and robustness of the two control systems are compared by experiment. It was found that the adaptive PID sliding mode control system has better performance and is more robust to system uncertainties than the optimal anti-windup PID control system.

Adaptive PID Controller for Nonlinear Systems using Fuzzy Model

  • Zonghua Jin;Lee, Wonchang;Geuntaek Kang
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • pp.342-345
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    • 2003
  • This paper presents an adaptive PID control scheme for nonlinear system. TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy model is used to estimate the error of control input, and the parameter of PID controller are adapted using the error. The parameters of TSK fuzzy model are also adapted to plant. The proposed algorithm allows designing adaptive PID controller which is adapted to the uncertainty of nonlinear plant and the change of parameters. The usefulness of the proposed algorithm is also certificated by the several simulations.

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