Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "PID" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Badanie i analiza algorytmów rojowych w optymalizacji parametrów regulatora kursu statku
    Study and analysis of swarm intelligence in optimizing parameters of the ship course controller
    Autorzy:
    Tomera, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/266857.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    algorytmy rojowe
    algorytm genetyczny
    optymalizacja stochastyczna
    regulator PID
    sterowanie statkiem
    swarm intelligence
    genetic algorithm
    random optimization
    PID controller
    ship control
    Opis:
    W pracy przedstawione zostały badania i analiza zastosowania wybranych algorytmów rojowych do optymalizacji parametrów regulatora PID w układzie sterowania statkiem na kursie. Optymalizacja ta polegała na minimalizacji czasowego wskaźnika jakości wyznaczanego na podstawie odpowiedzi skokowej. Do optymalizacji parametrów regulatora kursu statku wykorzystane zostały algorytmy rojowe, takie jak: algorytm mrówkowy, zmodyfikowany algorytm mrówkowy, algorytm sztucznej kolonii pszczół oraz algorytm optymalizacji rojem cząstek. Przeprowadzone zostały badania szybkości znajdowania optymalnego rozwiązania i wykonana została analiza porównawcza uzyskanych wyników. Zaprezentowane wyniki badań pozwalają stwierdzić, że algorytm optymalizacji rojem cząstek charakteryzuje się najlepszą jakością optymalizacji parametrów regulatora kursu statku.
    The paper presents the research and analysis of the use of certain swarm intelligence algorithms to optimize the parameters of PID control in a ship on the course. This optimization was to minimize the performance quality index based on step response of the mathematical model of control system. To optimize the parameters of the ship course controller have been used swarm intelligence algorithms, such as: ant colony algorithm (ACO), the modified ant colony algorithm (MACO), the artificial bee colony algorithm (ABC) and the particle swarm optimization algorithm (PSO). Rate tests were conducted to find the optimal solution and a comparative analysis of the results was made. The presented results of research allow us to conclude that the particle swarm optimization (PSO) algorithm has the best quality of optimizing the control parameters of the course controller.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 46; 103-106
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Genetic algorithms in active vibration reduction problem
    Autorzy:
    Grochowina, Marcin
    Tyburski, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2202428.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Instytut Mechaniki Stosowanej
    Tematy:
    active vibration control
    genetic algorithm
    PID
    aktywna kontrola drgań
    algorytm genetyczny
    Opis:
    The design of active vibration reduction systems usually consists in selecting a control algorithm and determining the value of its settings. This article presents the results of research on the concept of using genetic algorithms to induce the settings of control systems. To test the concept, a simple pulse-excited flat bar model was selected. The vibrations were suppressed by the PID controller. Genetic algorithms with two types of crossover were tested - arithmetic and uniform. As a result, the settings for the PID controller were obtained, enabling effective reduction of vibrations in a short time.
    Źródło:
    Vibrations in Physical Systems; 2022, 33, 2; art. no. 2022219
    0860-6897
    Pojawia się w:
    Vibrations in Physical Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Nonlinear PID controller parameter optimization using modified hybrid artificial bee colony algorithm for continuous stirred tank reactor
    Autorzy:
    Pugazhenthi, Nedumal
    Selvaperumal, S.
    Vijayakumar, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2128163.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    artificial bee colony
    stirred tank reactor
    genetic algorithm
    nonlinear PID
    controller performance measures
    sztuczna kolonia pszczół
    reaktor zbiornikowy z mieszadłem
    algorytm genetyczny
    PID nieliniowy
    miernik wydajności kontrolera
    Opis:
    The artificial bee colony (ABC) algorithm is well known and widely used optimization method based on swarm intelligence, and it is inspired by the behavior of honeybees searching for a high amount of nectar from the flower. However, this algorithm has not been exploited sufficiently. This research paper proposes a novel method to analyze the exploration and exploitation of ABC. In ABC, the scout bee searches for a source of random food for exploitation. Along with random search, the scout bee is guided by a modified genetic algorithm approach to locate a food source with a high nectar value. The proposed algorithm is applied for the design of a nonlinear controller for a continuously stirred tank reactor (CSTR). The statistical analysis of the results confirms that the proposed modified hybrid artificial bee colony (HMABC) achieves consistently better performance than the traditional ABC algorithm. The results are compared with conventional ABC and nonlinear PID (NLPID) to show the superiority of the proposed algorithm. The performance of the HMABC algorithm-based controller is competitive with other state-of-the-art meta-heuristic algorithm-based controllers in the literature.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; e137348, 1--10
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Nonlinear PID controller parameter optimization using modified hybrid artificial bee colony algorithm for continuous stirred tank reactor
    Autorzy:
    Pugazhenthi, Nedumal
    Selvaperumal, S.
    Vijayakumar, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2173628.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    artificial bee colony
    stirred tank reactor
    genetic algorithm
    nonlinear PID
    controller performance measures
    sztuczna kolonia pszczół
    reaktor zbiornikowy z mieszadłem
    algorytm genetyczny
    PID nieliniowy
    miernik wydajności kontrolera
    Opis:
    The artificial bee colony (ABC) algorithm is well known and widely used optimization method based on swarm intelligence, and it is inspired by the behavior of honeybees searching for a high amount of nectar from the flower. However, this algorithm has not been exploited sufficiently. This research paper proposes a novel method to analyze the exploration and exploitation of ABC. In ABC, the scout bee searches for a source of random food for exploitation. Along with random search, the scout bee is guided by a modified genetic algorithm approach to locate a food source with a high nectar value. The proposed algorithm is applied for the design of a nonlinear controller for a continuously stirred tank reactor (CSTR). The statistical analysis of the results confirms that the proposed modified hybrid artificial bee colony (HMABC) achieves consistently better performance than the traditional ABC algorithm. The results are compared with conventional ABC and nonlinear PID (NLPID) to show the superiority of the proposed algorithm. The performance of the HMABC algorithm-based controller is competitive with other state-of-the-art meta-heuristic algorithm-based controllers in the literature.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; art. no. e137348
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Adaptive robust PID sliding control of a liquid level system based on multi-objective genetic algorithm optimization
    Autorzy:
    Mahmoodabadi, M. J.
    Taherkhorsandi, M.
    Talebipour, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/206697.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    sliding mode control
    PID control
    adaptive control
    genetic algorithm
    multi-objective optimization
    liquid level system
    Opis:
    Adaptive robust PID sliding mode control optimized by means of multi-objective genetic algorithm is presented in this paper to control a three-tank liquid level system with external disturbances. While PID constitutes a reliable and stable controller, when compared to sliding mode control (SMC); robustness and tracking performance of SMC are higher than those of the PID control. To use the unique features of both controllers, optimal sliding mode control is executed in terms of a supervisory controller to enhance the performance of optimal adaptive PID control and to provide the necessary control inputs. After the design of the control law, control coefficients of all four involved controllers are optimized by using the multi-objective genetic algorithm so as to minimize errors and the input of the controller. Simulations illustrate that the adaptive robust PID sliding controller based on multi-objective genetic algorithm optimization provides a superior response in comparison to the results obtained separately by PID control, sliding mode control, and adaptive PID control, respectively.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2017, 46, 3; 227-246
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Decentralized PID control by using GA optimization applied to a quadrotor
    Autorzy:
    Hasseni, S. E. I.
    Abdou, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384905.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    quadrotor
    non-linear systems
    decentralized control
    PID
    optimization
    genetic algorithm
    systemy nieliniowe
    kontrola zdecentralizowana
    optymalizacja
    algorytm genetyczny
    Opis:
    Quadrotors represent an effective class of aerial robots because of their abilities to work in small areas. We suggested in this research paper to develop an algorithm to control a quadrotor, which is a nonlinear MIMO system and strongly coupled, by a linear control technique (PID), while the parameters are tuned by the Genetic Algorithm (GA). The suggested technique allows a decentralized control by decoupling the linked interactions to effect angles on both altitude and translation position. Moreover, the using a meta-heuristic technique enables a certain ability of the system controllers design without being limited by working on just the small angles and stabilizing just the full actuated subsystem. The simulations were implemented in MATLAB/Simulink tool to evaluate the control technique in terms of dynamic performance and stability. Although the controllers design (PID) is simple, it shows the effect of the proposed technique in terms of tracking errors and stability, even with large angles, subsequently, high velocity response and high dynamic performances with practically acceptable rotors speed.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2018, 12, 2; 33-44
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies