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자료유형
학술저널
저자정보
김유한 (Dept. of Biosystems Engineering, Seoul National University) 이중용 (Dept. of Biosystems Engineering, Seoul National University) 김영주 (Dept. of Biosystems Engineering, Seoul National University) 유지훈 (Dept. of Biosystems Engineering, Seoul National University) 류관희 (Dept. of Biosystems Engineering, Seoul National University)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제31권 제3호
발행연도
2006.1
수록면
203 - 208 (6page)

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This study was conducted to improve the control performance of a current variable-rate controller for granular fertilizers. Simulation model was developed. Optimized proportional, integral and derivative gains were determined by simulation model using 2nd order PID gain learning algorithm, and these control gains were evaluated through the field tests. Important results of this study are as follows; 1. Principles of pre-existing variable-rate application of granular fertilizers were investigated. 2. Simulation model of a PID controller that could simulate the control system was developed by using Matlab/Simulink program. The program was to determine PID control coefficients through the simulation model and 2nd order PID gain learning algorithm. 3. PID control coefficients obtained from the simulation were applied to the developed model. When the step input was given, Maximum overshoot were 1.96%, rise time were 0.05 sec, settling time were 0.06 sec and steady state error were 0.21 % respectively. 4. The simulation model was verified through field tests. The errors of maximum overshoot were 10%, rise time were 0.11 sec, settling time were 0.40 sec and steady state error were 8% because of loads and noises. Rise time was decreased to one third of that of the pre-existing system. 5. If the speed of a fertilizing machine is $0.3{\sim}0.6\;m/s$ and the maximum rotation speed of a discharging roller is 64 rpm, rise time would be 0.26 sec and fertilizing machine would cover the distance of $0.07{\sim}0.15\;m$ with settling time of 0.4 sec, fertilizing machine would cover the distance of $0.12{\sim}0.24\;m$.
#Precision farming #PID Controller #2nd order learning algorithm #Variable-Rate controller #Granular Fertilizer

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