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DC 서보모터의 속도제어를 위한 GAs의 PID 계수조정에 관한 연구
A Study on the PID Order tuning by GAs for Velocity Control of DC Servo Motor 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.9 no.8, 2005년, pp.1840 - 1846  

박재형 ((주)오토일렉스) ,  김성곤 (부산가톨릭대학교 컴퓨터정보공학부) ,  이상관 (부산가톨릭대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
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본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 PID의 각 계수를 자동적으로 조정함으로써 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다. DC 서보모터는 산업현장 및 로봇분야에 널리 적용되고 있으며 적절한 제어성능을 얻기 위하여 많은 시행착오에 의한 다양한 제어방법이 사용되고 있다. 그러나 산업현장, 플랜트의 변화 및 외란에 강인한 제어알고리즘을 선택하기가 매우 어려우며 많은 시행착오를 통하여 원하는 계수값을 얻어 낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 DC 서보모터의 제어성능을 향상시키기 위하여 유전 알고리즘을 적용함으로써 우수한 응답특성을 얻을 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, does by purpose DC servo motor speed controller design about PID coefficient tuning techniques that use genetic algerian. DC servo motor is used in application field of a peat many control machine or robot etc. and in this field, selection of controller parameters requires user's expe...

주제어

#유전알고리즘   #PID 제어   #PID 계수조정  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 PID제어기의 제어 파라미터를 효율적으로 최적화 하고자 한다. 유전알고리즘은 자연계의 적자생존과 유전학에 근거를 둔 탐색알고리즘이다.
  • 본 논문에서 이러한 유전알고리즘의 병렬 처리를 이용함으로써 지역적인 극점으로 수렴하는 것을 방지하고 전역해를 찾을 수 있다. 그림 4는 유전알고리즘의 제어 파라미터를 최적화하는 흐름도를 나타내고 있다.
  • 방지하기위한 확률이다. 여기서 사용한 평가 함수는 오차를 최소화하는 것을 목적으로 한다. 따라서 다음과 같이 오차 제곱 누적을 평가함수의 항으로 사용하였다.
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참고문헌 (8)

  1. K. Inoue, J. Yoshitsugu, S. Shirogane, P. Boyagoda, M.Nakaoka, 'DC Brush-less Servo Drive Systems Using Automatic Learning Control-Based Auto Gain Parameter Tuning Scheme' Proceedings of the 23rd International Conference on Industrial Electronics, Control, and Instrumentation. Volume 3, 1997 -08 -01 

  2. Goldberg D.E., 'Genetic Algorithms in search, optimization, and machine learning', Addison-Wesley, 1989 

  3. Reeves, C. R., 1993, 'Using Genetic Algorithms with Small Populations,' in Proc. of the Fifth INtern. Conf. on Genetic Algorithms, pp. 92-99 

  4. Zbigmiew Michalewicz, 'Genetic Algorithms + Data Structures Evolution Programs' Springer-Verlag, 1992 

  5. B. S. Cho, sohee Han, S. H. Son and K. B. Park, 'Improvement of Evlutionary computation of Genetic Algorithm using SVM', Proc. ICCAS2003, GyeongJu, Korea, pp.1513-1516, 2003 

  6. Donga Hwa Kim, 'Intelligent tuning of a PID controller using an immune algorithm', Trans. KIEE, Vol. 51-D, No.1, pp. 2002 

  7. Reato A Krohling and Joost P. Rey, 'Design of Optimal Disturbance Rejection PID Controllers Using Genetic Algorithms', IEEE Trans, Evolutionary and computaiton. Vol. 5, No.1, Feb. 2001 

  8. B-S Kang and K-H Cho, 'Design of PLCs for Automated Indeustrial Systems Based on Discrets Event Models', IEEE ISIE 2001, Busan, Korea, pp. 1431-1434, 2001 

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