비선형시스템을 위한 자기동조 PID 제어기의 설계

조원철(Won Chul Cho),이인수(In Soo Lee) 한국정보기술학회 2013 Proceedings of KIIT Conference Vol.2013 No.5

본 논문에서는 비선형 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 PID 구조를 갖는 직접 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 잡음, 시간지연이 존재하며 파라미터가 변하는 비선형 시스템이다. 비선형 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성되며, 제어기는 외부환경 변화에 적응할 수 있는 PID 제어기 특성을 가진 자기동조 PID 제어기이며 설계계수의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro 알고리듬을 이용하여 자동조정하였다. 선형부분의 제어기 파라미터는 순환최소자승법으로 직접 추정하고 비선형부분의 파라미터는 신경회로망으로 추정한다. 그리고 각 부분에서 추정한 파라미터를 합한 후 비선형 일반화자기동조 제어기의 제어법칙에 적용한다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. This paper presents a direct nonlinear self-tuning PID controller using neural network which adapts to the changing parameters of the nonlinear system with noises and time delays. The nonlinear system is divided linear part and nonlinear part. The controller are used the self-tuning PID controller that can combine the simple structure of a PID controllers with the characteristics of a self-tuning controller, which can adapt to changes in the environment. The self-tuning control effect is achieved through the RLS as well as through the Robbins-Monro algorithm. The linear controller parameters are obtained by the recursive least square. And the nonlinear controller parameters are achieved the through the Back-propagation neural network. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, the computer simulation results are presented to adapt the nonlinear system with noises and time delays and with changed system parameter after a constant time. The proposed PID type nonlinear self-tuning method using neural network is effective compared with the conventional direct adaptive controller using neural network.

SRM의 최대 토크 운전을 위한 자기동조 제어

서종윤,김광헌,장도현 전력전자학회 2004 전력전자학회 논문지 Vol.9 No.3

This paper presents a Switched Reluctance Motor(SRM) drive using the self-tuning control method to achieve the maximum torque. SRM has the difficulty to research it by an analytic method and to control the speed and torque because of the high nonlinearity. So, in this paper, the self-tuning control method is applied to relevantly controlling turn-on/off angle to operate at the maximum torque. Also, the feedback signals to control the turn-on/off angle are the encoder pulse and the increment of phase current. At first, an adequate turn-off angle is searched by itself and then a turn-on angle is done. As the relationship between turn-on and turn-off angle is mutual dependent, the turn-on/off angle is controlled by a real time self-tuning control method in order to maintain the maximum torque. The proposed self-tuning algorism is verified by experiments. 본 연구에서는 SRM의 최대 토크 운전을 위한 자기동조 제어방법을 연구하였다. SRM은 비선형적인 특성이 강하여 해석적인 방법으로 특성을 고찰하거나 속도 및 토크 제어가 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 최대 토크 운전을 위한 적절한 턴-온/오프각 제어를 자기동조방식(self-tuning method)에 의해 결정하는 방식을 제안하였다. 그리고 턴-온/오프각을 제어하기 위해 귀환되는 신호는 각각 엔코더 펄스수와 상전류의 증분값을 사용하였으며, 운전 중에 스스로 적절한 턴-오프각을 먼저 추종하고 다음으로 턴-온각을 추종하게 된다. 턴-온/오프각은 서로 종속적인 관계에 있으므로 최대 토크 값을 유지하기 위한 턴-온/오프각을 실시간 자기동조방식으로 제어하였으며, 실험을 통해 제안된 방식이 타당함을 확인하였다.

퍼지 PI+D 제어기의 절계변수와 제어가 이득 자기동조에 관한연구

장철수,전정수,황준석,채석 금오공과대학교 2005 論文集 Vol.26 No.-

This paper describes the design of the Proportional-Integral(PI) plus a Derivative(D) controller using self-tuning of the design variables and controller gains. First, the fuzzy PI+D controller is derived from the conventional continuous time linear PI+D controller. Then, the fuzzification, control-rule base, and defuzzification in the the fuzzy controller are discussed in detail. The resulting controller .is a discrete time fuzzy version of the conventional PI+D controller, which has the same linear structure, but is nonlinear functions of the input signals. The proposed controller enhances the self-tuning control capability, particularly when the process to be controlled is nonlinear. When the fuzzy PI+D controller is applied. First, the fuzzy inference results can be calculated with splitting fuzzy variables into each action component and are determined as the functional form of corresponding design variables and adjust controller gains. So the proposed method has the capability of the high speed inference and can be adapted to increasing the number of the fuzzy input variables easilly and has the advantage to reduce a reconstruction(digital sampling reconstruction) error. This controller has better efficiency and improvement by using a design variables and controller gains. 이 논문에서는 설계변수와 제어기 이득의 자기 동조를 사용하는 PI+D 제어기 설계에 대하여 기술한다. 사용된 퍼지 PI+D 제어기는 일반적인 연속 시간 선형 PI+D 제어기를 근사화하여 사용하였고 퍼지화는 퍼지싱글톤으로, 비퍼지화는 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 제안된 제어기는 제어대상이 비선형일 때 자기 동조 성능이 개선된다. 퍼지 PI+D 제어기가 적용되면 퍼지추정 결과는 분리된 퍼지 변수로서 다른 작용 성분으로 계산되고, 그 결과는 설계변수에 해당히는 함수의 형태로 결정되어 제어이득을 결정한다. 따라서 제안된 방법은 빠른 속도 추정의 성능을 가지며, 퍼지 입력변수의 증가에도 쉽게 적용될 수 있고, 재생 오차를 줄이는 이점을 가진다. 이 제어기는 설계변수와 제어기 이득의 사용으로 보다 높은 효율성과 개선점을 가지고 있다.

이동로봇 선회를 위한 Type-2 Fuzzy Self-Tuning PID 제어기 설계 및 조향각 제어

박상혁 ( Sang Hyuk Park ),최원혁 ( Won Hyuck Choi ),지민석 ( Min Seok Jie ) 한국항행학회 2016 韓國航行學會論文誌 Vol.20 No.3

이동로봇의 제어는 로봇 분야에 있어 중요한 이슈이다. 이동로봇의 자율주행은 다양한 작업 환경에서 중시되고 있다. 자율 주행을 위해 이동로봇은 장애물을 감지, 회피하며 지능시스템을 도입한 제어 방식들을 사용해 충돌회피의 성능을 보완하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이동 로봇의 기구학적 모델을 분석하고 조향각 제어를 위한 type-2 fuzzy self-tuning PID 제어기를 설계하였다. Type-2 fuzzy 제어기는 type-1 fuzzy 제어기와 달리 복수 개의 값을 가지므로 언어표현의 모호함의 자유도가 높다. 본 논문에서는 설계된 제어기와 기존의 PID 제어기, type-1 fuzzy self-tuning PID 제어기를 비교하기 위한 방법으로 MATLAB Simulink를 사용하여 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션 비교 결과 기존의 PID제어기와 type-1 fuzzy self-tuning PID 제어기의 성능보다 type-2 fuzzy self-tuning PID 제어기의 성능이 우수하다는 것을 확인하였다. Researching and developing mobile robot are quite important. Autonomous driving of mobile robot is important in various working environment. For its autonomous driving, mobile robot detects obstacles and avoids them. Purpose of this thesis is to analyze kinematics model of the mobile robot and show the efficiency of type-2 fuzzy self-tuning PID controller used for controling steering angle. Type-2 fuzzy is more flexible in verbal expression than type-1 fuzzy because it has multiple values unlike previous one. To compare these two controllers, this paper conduct a simulation by using MATLAB Simulink. The result shows the capability of type-2 fuzzy self-tuning PID is effective.

Hybrid-PI 제어기를 이용한 유도전동기의 고성능 제어

최정식(Jung-Sik Choi),고재섭(Jae-Sub Ko),김길봉(Kil-Bong Kim),정동화(Dong-Hwa Chung) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.10

This paper presents Hybrid-PI controller of induction motor drive using fuzzy control. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness, fixed gain PI controller, Hybrid-PI controller proposes a new method based self tuning PI controller. Hybrid-PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of induction motor are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.

Genetically optimized self-tuning Fuzzy-PI controller for HVDC system

왕중선(Zhongxian Wang),양정제(Juengje Yang),안태천(Taechon Ahn) 대한전기학회 2006 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2006 No.1

In this paper, we study an approach to design a self-tuning Fuzzy-PI controller in HVDC(High Voltage Direct Current) system. In the rectifier of conversional HVDC system, turning on, turning off, triggering and protections of thyristors have lots of problems that can make the dynamic instability and cannot damp the dynamic disturbance efficiently. The above problems are solved by adapting Fuzzy-PI controller for the fire angle control of rectifier.[7] The performance of the Fuzzy-PI controller is sensitive to the variety of scaling factors. The design procedure dwells on the use of evolutionary computing(Genetic Algorithms, GAs). Then we can obtain the optimal scaling factors of the Fuzzy-PI controller by Genetic Algorithms. In order to improve Fuzzy-PI controller, we adopt FIS to tune the scaling factors of the Fuzzy-PI controller on line. A comparative study has been performed between Fuzzy-PI and self-tuning Fuzzy-PI controller. to prove the superiority of the proposed scheme.

Design of Self-Tuning Gain Depth Controller for an Autonomous Underwater Vehicle with Mass Shifter Mechanism

Mai Ba Loc,Hyeung-Sik Choi 제어로봇시스템학회 2012 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2012 No.10

This paper presents a design of self-tuning gain depth controller for the autonomous underwater vehicle KAUV-1 which has been under development at the Intelligent Robot & Automation Lab, Korea Maritime University (KIAL). The vehicle is shaped like a torpedo with light weight and small size and used for marine exploration and monitoring. The KAUV-1 has a unique ducted propeller located at aft end with yawing actuation acting as a rudder. For depth control, the KAUV-1 uses a mass shifter mechanism to change its center of gravity, consequently, can control pitch angle and depth of the vehicle. A design of classical PD depth controller for the KAUV-1 was presented and analyzed in [11]. However, it has inherent drawback of gains, that is their values are fixed. Meanwhile, in different operation modes, vehicle dynamics might have different impacts on the behavior of the vehicle, for example, ones in modes of diving and moving up as mentioned in [11]. This requires a set of flexible or self-tuning gains, i.e., their values are appropriately changed according to vehicle operating states, for a better performance. This paper presents a self-tuning gain depth controller using fuzzy logic method which based on the classical PD controller derived from [11]. Its self-tuning gains are outputs of fuzzy logic blocks. Fuzzy logic is a simple and efficient control method very suitable for this case because it could be designed based on designer’s sense and experience with flexible rules without a model. The performance of the self-tuning gain controller will be simulated by Matlab/Simulink and compared to the one of the classical PD controller.

Fuzzy Logic Self-tuning PID Controller Design Based on Smith Predictor for Heating System

Hamed Khodadadi,Ali Dehghani 제어로봇시스템학회 2016 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2016 No.10

The heating, ventilation, and air conditioning is a technology used in smart buildings, providing thermal comfort and acceptable air quality. Heating system is the most important part of this technology and several methods have been proposed for controlling it. The model of heating system includes time delay. Moreover, the model parameters are changed based on the operation mode. In this paper, Smith predictor is proposed as a solution for controlling the time delayed system. In addition, to overcome the uncertain condition of the model, a self-tuning PID controller is employed based on the fuzzy logic. Therefore, in this paper, a self-tuning fuzzy logic PID controller based on Smith predictor is proposed to control the heating system. The findings obtained from various simulation results verified the remarkable precision of the proposed method in controlling the heating system in comparison to the other controllers like PID and PID based on Smith predictor.

신경회로망 기반 비선형 다변수 자기동조 PID 제어기의 설계

조원철(Won Chul Cho) 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.44 No.6

본 논문에서는 비선형 다변수 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 PID 구조를 갖는 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 잡음, 시간지연과 상호결합항이 존재하며 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템이다. 비선형 다변수 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성되며, 선형제어기는 외부환경 변화에 적응할수 있는 PID 제어기 특성을 가진 자기동조 PID 제어기 이다. 선형부분의 제어기 파라미터는 순환최소자승법으로 직접 추정하고 비선형 부분의 파라미터는 신경회로망으로 추정한다. 그리고 각 부분에서 추정한 파라미터를 합한 후 비선형 다변수 일반화 자기동조 제어기의 제어법칙에 적용한다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 또한 기존의 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기에 비해 효과적이다. This paper presents a direct nonlinear multivariable self-tuning PID controller using neural network which adapts to the changing parameters of the nonlinear multivariable system with noises and time delays. The nonlinear multivariable system is divided linear part and nonlinear part. The linear controller are used the self-tuning PID controller that can combine the simple structure of a PID controllers with the characteristics of a self-tuning controller, which can adapt to changes in the environment. The linear controller parameters are obtained by the recursive least square. And the nonlinear controller parameters are achieved the through the Back-propagation neural network. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, the computer simulation results are presented to adapt the nonlinear multivariable system with noises and time delays and with changed system parameter after a constant time. The proposed PID type nonlinear multivariable self-tuning method using neural network is effective compared with the conventional direct multivariable adaptive controller using neural network.

신경회로망을 이용한 직접 자기동조제어기의 설계

조원철,이인수 대한전자공학회 2003 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.40 No.4

This paper presents a direct generalized minimum-variance self tuning controller with a PID structure using neural network which adapts to the changing parameters of the nonlinear system with nonminimum phase behavior, noises and time delays. The self-tuning controller with a PID structure is a combination of the simple structure of a PID controller and the characteristics of a self-tuning controller that can adapt to changes in the environment. The self-tuning control effect is achieved through the RLS (recursive least square) algorithm at the parameter estimation stage as well as through the Robbins-Monro algorithm at the stage of optimizing the design parameter of the controller. The neural network control effect which compensates for nonlinear factor is obtained from the learning algorithm which the learning error between the filtered reference and the auxiliary output of plant becomes zero. Computer simulation has shown that the proposed method works effectively on the nonlinear nonminimum phase system with time delays and changed system parameter. 본 논문에서는 잡음과 시간지연이 존재하며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 적응하는 신경회로망이 결합된 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. PID구조를 갖는 자기동조는 PID제어기처럼 구조가 간단하고 계통을 정밀하게 제어하는 자기동조 제어기의 특성을 그대로 유지할 수 있다. 일반화 최소분산 자기동조 제어기 파라미터는 비선형 시스템을 선형시스템으로 간주하고 순환최소자승법으로 추정하며 설계계수의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro 알고리듬을 이용하여 자동조정하였다. 역전파 학습 알고리듬을 사용하는 신경회로망 제어기는 비선형 부분의 제어를 보상하기 위해 필터된 기준입력과 필터된 플랜트 출력이 같도록 제어값을 출력한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 잘 적응함을 보였다.