메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Akihiro Oi (Fuji Electric Advanced Technology) Chikashi Nakazawa (Fuji Electric Advanced Technology) Tetsuro Matsui (Fuji Electric Advanced Technology) Hiroe Fujiwara (Fuji electric Systems) Kouji Matsumoto (Fuji electric Systems) Hideyuki Nishida (Fuji electric Systems) Jun Ando (Fuji electric Systems) Masato Kawaura (Fuji electric Systems)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2008
발행연도
2008.10
수록면
1,917 - 1,920 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper proposes a new PID parameter tuning method using Particle Swarm Optimization (PSO) without tuning operator’ know-how. The method searches the PID parameter that realizes the expected step response of the plant. The expected response is defined by the overshoot ratio, the rising time, the settling time. The method is implemented into the PID tuning tool on a personal computer. The plant model represented by the transfer function is obtained by system identification on the PID tuning tool. The PID parameter is computed by PSO-based PID tuning method according to the obtained model. The numerical result and the experiment result show the effectiveness of the proposed tuning method and the developed tool.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. SUMMARY OF THE PID TUNING TOOL
3. SYSTEM IDENTIFICATION
4. CONVENTIONAL PID TUNING
5. PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)
6. PID OPTIMAL TUNING METHOD OF PID PARAMETER
7. PID SIMULATOR
8. NUMERICAL RESULT AND EXPERIMENTAL RESULT
9. CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-569-000986157