ALPER BAYRAK
(Abant Izzet Baysal University, Faculty of Engineering and Architecture, Department of Electrical and Electronic Engineering, 14030, Bolu)
Yıl: 2017Cilt: 21Sayı: 3ISSN: 1300-7688 / 1308-6529Sayfa Aralığı: 866 - 872İngilizce

66 9
Sliding Mode Based Self-Tuning PID Controller for Second Order Systems
In this paper, a sliding mode based self-tuning PID controller is proposed for uncertain second order systems. While developing the controller, it is assumed that the system model has a part which contains nonlinear terms similar to PID structure which is a new approach in the literature. The controller and update rules for controller parameters are obtained from Lyapunov stability analysis. The proposed controller with update rule is experienced on an experimental 2-DOF helicopter which is also known as Twin-Rotor Multi-Input Multi-Output System (TRMS). From experiments, it was seen that the PID parameter update rules run satisfactorily and, in parallel with this, the controller achieved the control objective by providing the system track the desired trajectory.
Fen > Ziraat > Tarımsal Ekonomi ve Politika
Fen > Ziraat > Ziraat Mühendisliği
Fen > Ziraat > Bahçe Bitkileri
Fen > Ziraat > Bitki Bilimleri
Fen > Ziraat > Ziraat, Toprak Bilimi
Fen > Temel Bilimler > Biyoloji Çeşitliliğinin Korunması
Fen > Temel Bilimler > Biyoloji
Fen > Temel Bilimler > Kimya, Analitik
Fen > Temel Bilimler > Kimya, Uygulamalı
Fen > Temel Bilimler > Kimya, İnorganik ve Nükleer
Fen > Temel Bilimler > Kimya, Tıbbi
Fen > Temel Bilimler > Kimya, Organik
Fen > Temel Bilimler > Fizikokimya
Fen > Temel Bilimler > Ekoloji
Fen > Temel Bilimler > Entomoloji
Fen > Temel Bilimler > Çevre Bilimleri
Fen > Temel Bilimler > Genetik ve Kalıtım
Fen > Temel Bilimler > Limnoloji
Fen > Temel Bilimler > Deniz ve Tatlı Su Biyolojisi
Fen > Temel Bilimler > Matematik
Fen > Temel Bilimler > Mantar Bilimi
Fen > Temel Bilimler > Kuş Bilimi
Fen > Temel Bilimler > Fizik, Uygulamalı
Fen > Temel Bilimler > Fizik, Atomik ve Moleküler Kimya
Fen > Temel Bilimler > Fizik, Katı Hal
Fen > Temel Bilimler > Fizik, Akışkanlar ve Plazma
Fen > Temel Bilimler > Fizik, Matematik
Fen > Temel Bilimler > Fizik, Nükleer
Fen > Temel Bilimler > Fizik, Partiküller ve Alanlar
Fen > Temel Bilimler > İstatistik ve Olasılık
Fen > Temel Bilimler > Su Kaynakları
Fen > Temel Bilimler > Zooloji
Fen > Mühendislik > Mimarlık
Fen > Mühendislik > Hücre ve Doku Mühendisliği
Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Sibernitik
Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Donanım ve Mimari
Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri
Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği
Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Teori ve Metotlar
Fen > Mühendislik > İnşaat ve Yapı Teknolojisi
Fen > Mühendislik > Savunma Bilimleri
Fen > Mühendislik > Enerji ve Yakıtlar
Fen > Mühendislik > Mühendislik, Hava ve Uzay
Fen > Mühendislik > Mühendislik, Kimya
Fen > Mühendislik > İnşaat Mühendisliği
Fen > Mühendislik > Mühendislik, Elektrik ve Elektronik
Fen > Mühendislik > Çevre Mühendisliği
Fen > Mühendislik > Mühendislik, Jeoloji
Fen > Mühendislik > Endüstri Mühendisliği
Fen > Mühendislik > İmalat Mühendisliği
Fen > Mühendislik > Mühendislik, Makine
Fen > Mühendislik > Gıda Bilimi ve Teknolojisi
Fen > Mühendislik > Orman Mühendisliği
Fen > Mühendislik > Jeokimya ve Jeofizik
Fen > Mühendislik > Jeoloji
Fen > Mühendislik > Görüntüleme Bilimi ve Fotoğraf Teknolojisi
Fen > Mühendislik > Malzeme Bilimleri, Biyomalzemeler
Fen > Mühendislik > Malzeme Bilimleri, Seramik
Fen > Mühendislik > Malzeme Bilimleri, Özellik ve Test
Fen > Mühendislik > Malzeme Bilimleri, Kaplamalar ve Filmler
Fen > Mühendislik > Malzeme Bilimleri, Kompozitler
Fen > Mühendislik > Malzeme Bilimleri, Kâğıt ve Ahşap
Fen > Mühendislik > Malzeme Bilimleri, Tekstil
Fen > Mühendislik > Metalürji Mühendisliği
Fen > Mühendislik > Maden İşletme ve Cevher Hazırlama
Fen > Mühendislik > Nanobilim ve Nanoteknoloji
Fen > Mühendislik > Nükleer Bilim ve Teknolojisi
Fen > Mühendislik > Robotik
Fen > Mühendislik > Telekomünikasyon
Fen > Mühendislik > Taşınım Bilimi ve Teknolojisi
DergiAraştırma MakalesiErişime Açık
  • Slotine JJE and Li W. 1991. Applied Nonlinear Control. Englewood Cliffs: NJ:Prentice Hall.
  • Yu, E. and Hu, Y. 2016. A novel modified pid controller applied to temperature control with self-tuning ability. In Chinese Control and Decision Conference, 28-30 May., Yinchuan, China, 7025–7029.
  • Huang, H., Roan, M. and Jeng, J. 2002. On-line adaptive tuning for PID controllers. IEE ProceedingsControl Theory And Applications, 149(1), 60–67.
  • Kuo, T.C., Huang Y.J., Chen C.Y., Chang, C.H. 2008. Adaptive sliding mode control with pid tuning for uncertain systems. Engineering Letters, 16(3), 311–315.
  • Chang, W.D. and Yan, J.J. 2005. Adaptive robust PID controller design based on a sliding mode for uncertain chaotic systems. Chaos, Solitons & Fractals, 26, 167–175.
  • Chamsai T, Jirawattana P and Radpukdee T. 2015. Robust Adaptive PID Controller for a Class of Uncertain Nonlinear Systems: An Application for Speed Tracking Control of an SI Engine. Mathematical Problems in Engineering, 2015(2015), Article ID 510738.
  • Dong, J. and Mo, B. 2013. The adaptive PID controller design for motor control system with backlash. In Inter. Conf. on Intelligent Control and Information Processing. 9-11 June, Beijing, China, 59–63.
  • Shih, M.C. and Tseng, S.I. 1994. Pneumatic servocylinder position control by PID-self-tuning controller. JSME inter journal Ser C, Dynamics, control, robotics, design and manufacturing; 37(3): 565–572.
  • Malekzadeh M, Sadati J and Alizadeh M. 2016. 0 50 100 150 9.88 9.9 9.92 9.94 9.96 9.98 10 Time [sec] ˆki (Yaw axis) 0 50 100 150 25 26 27 28 29 30 31 32 Time [sec] ˆki (Pitch axis) Figure 8. Ki estimate for yaw axis and pitch axis. Adaptive pid controller design for wing rock suppression using self-recurrent wavelet neural network identifier. Evolving Systems, 7(4), 267–275.
  • Bobal V, Sysel M and Dostal P. 2002. Self-tuning PID controller using delta-model identification. Inter. J. Of Adaptive Control And Signal Processing, 16(6), 455–471.
  • Howell M and Best M. 2000. On-line PID tuning for engine idle-speed control using continuous action reinforcement learning automata. Control Engineering Practice, 8(2), 147–154.
  • Gundogdu T and Komurgoz G. 2013. Adaptive pid controller design by using adaptive interaction approach theory. In Inter. Conf. on Electric Power and Energy Conversion Systems. 2-4 Oct. Istanbul, Turkey, 1–5.
  • Fan, J., Zhong, J., Zhao, J. Zhu, Y. 2015. BP neural network tuned PID controller for position tracking of a pneumatic artificial muscle. Technology and Health Care, 23(s2) S231–S238.
  • Na, M. G. 2001. Auto-tuned PID controller using a model predictive control method for the steam generator water level. IEEE Trans on Nuclear Science, 48(5), 1664–1671.
  • Sreekanth P and Hari A. 2016. Genetic algorithm based self tuning regulator for ball and hoop system. In Conf. on Emerging Devices and Smart Systems. 4-5 Mar. Namakkal, India, 147–152.
  • Li C and Lian J. 2007. The application of immune genetic algorithm in PID parameter optimization for level control system. In IEEE Inter. Conf. on Automation and Logistics. 18-21 Aug, Jinan, China, 782–786.
  • Zheng J, Zhao S and Wei S. 2009. Application of selftuning fuzzy PID controller for a SRM direct drive volume control hydraulic press. Control Engineering Practice, 17(12), 1398–1404.
  • Jiang W and Jiang X. 2012. Design of an intelligent temperature control system based on the fuzzy selftuning PID. Procedia Engineering, 43, 307–311.
  • Lu J, Yang C, Peng B et al. 2014. Self-tuning pid control scheme with swarm intelligence based on support vector machine. In Proc. of IEEE Inter. Conf. on Mechatronics and Automation. 3-6 Aug, Tianjin, China, 1554–1558.
  • An S, Yuan S and Li H. 2016. Self-tuning of PID controllers design by adaptive interaction for quadrotor UAV. In IEEE Chinese Guidance, Navigation and Control Conference. 12-14 Aug, Nanjing, China, 1547–1552. 0 50 100 150 394 395 396 397 398 399 400 401 Time [sec] ˆkp (Yaw axis) 0 50 100 150 690 700 710 720 730 740 750 760 Time [sec] ˆkp (Pitch axis) Figure 6. Kp estimate for yaw axis and pitch axis.
  • Astrom KJ and Hagglund T. 1995. PID Controllers:Theory, Design and Tuning. NC, USA: Instrument Society of America.
  • [1] Wanfeng S, Shengdun Z and Yajing S. 2008. Adaptive PID controller based on online LSSVM identification. In IEEE ASME Inter. Conf. on Advanced Intelligent Mechatronics. 2-5 July, Xian, China, 694–698.

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © 2019 Tüm Hakları Saklıdır.