When a three loop controller is used to control positions of a pneumatic servo system, it is practically impossible to theoretically determine control gains because of the high nonlinearity of the systems and the uncertainty in system modelings, so that, in general, control gains are tuned manually. Manual gain tuning of fluid power systems is time-consuming even for experienced control technicians, and often it is uncertain that the values obtained are optimal or near-optimal.
In positioning with pneumatic servo cylinder drive, friction conditions at the seals may change, which leads to a changed open-loop behavior. Furthermore, control gains for a pneumatic position control system usually depend on both the magnitudes of the load mass and the reference position. In order to achieve always an optimal position behavior, the control gains have to be continuously adjusted. For this purpose, an adaptation with a Fuzzy Gain Adapter(FGA) has been investigated in this thesis. The knowledge of an experienced control technician about the position, velocity, and acceleration behavior in the braking phase is condenced into simply formulated rules. The adaptation program can be continuously run on the control computer so that control gains will be updated if any changes in the open-loop vehavior occur. It is shown that the proposed FGA determines optimal values of control gains of a three loop controller of a pneumatic servo cylinder drive for change of system parameters, such as friction condition, load mass and reference position. It is also shown that the numerical values of both the velocity feedback gain(Kv) and the accleration feedback gain(Ka) tend to increase as either the load mass or reference position increases, when the optimal position error feedback gain(Kp) is fixed at a constant value. The optimal value of Kp can be fixed at a value that meets requirement for the maximum position eror($\pm 0.1mm$)because Kp only affects the steady state position error in a pneumatic servo system due to saturation of the servovalve input voltage during positioning.
The optimal values of control gains for a pneumatic servo cylinder drive using a three loop controller are determined by Genetic Algorithms(GA) using minimum information specific to the system such as the search range of each control gain. A fitness function that evaluates the performance of the control system is proposed to optimize control gains by GA. The general procedure for optimizing control gains of fluid power systems by GA is presented. It is shown that near-optimal values of control gains can be obtained within 10 generations. It is also shown that the numerical values of both optimal velocity and acceleration gain tend to increase as either the load mass or reference position increases, when the optimal position gain is fixed at a constant value. Optimized gains are confirmed by the plot of the fitness distribution that represents the control performance of the system in a given gain space. Comparison of the time responses of GA with those of FGA shows satisfactory agreement.
공압서보시스템의 위치제어에 3-루프제어기를 사용할때 시스템의 강한 비선형성과 모델링의 부정확성으로 인하여 제어기게인을 이론적으로 결정하기란 매우 어렵기 때문에 일반적으로 제어기게인을 수동으로 조정하게 된다. 유공압시스템에서 수동으로 게인을 조정하는 일은 숙달된 제어기술자에게 조차도 번거러운 작업이며 때때로 조정된 게인값이 최적값인지 불확실할 경우가 많다. 공압서보시스템의 위치제어시 시스템의 개루프특성을 바꾸어 버리는 마찰조건이 바뀔 수 있으며 제어기게인들도 부하하중과 목표위치에 따라 변화하게 된다. 우수한 위치제어성능을 지속적으로 유지하기 위해서는 제어기게인을 계속적으로 조절해야만 한다. 이러한 목적을 위하여 본 논문에서는 퍼지게인조정기를 이용한 적응에 대해여 연구하였다. 정지단계에서의 위치, 속도, 가속도에 대한 숙달된 제어기술자의 경험에 대한 지식을 지식베이스에 집약하였다. 적응프로그램은 제어컴퓨터에서 연속적으로 수행되기 때문에 만약 개루프특성이 바뀌게 되면 제어기게인은 적응을 하게 된다. 설계된 퍼지게인조정기가 마찰이나 부하질량 그리고 목표위치와 같은 시스템 파라메터들이 바뀔 경우에 최적게인으로 제어기게인을 적응시킴을 보였다. 또한 최적위치오차게인(Kp)을 그 값으로 고정한 상태에서 부하질량과 목표위치가 증가 되면 속도게인(Kv)과 가속도게인(Ka)모두 증가함을 확인하였다. 최적위치오차게인은 허용하는 정상상태 위치오차 (0.1mm)를 만족하는 값으로 고정시킬 수 있는데,이는 위치제어시 과도응답영역에서 서보밸브입력의 포화로 인하여 Kp는 정상상태 위치오차에만 거의 영향을 미치기 때문이다. 3-루프제어기를 사용하는 공압서보시스템의 최적제어기게인을 각 게인의 탐색영역과 같은 최소한의 정보만을 이용하여 유전알고리즘으로 찾았다. 유전알고리즘을 이용하여 최적제어기게인을 탐색하기 위하여 제어시스템의 성능을 평가하는 목적함수(Fitness function)를 제안하였다. 유전알고리즘을 이용하여 유공압시스템의 제어기게인을 최적화하는 일반적인 과정을 수록하였으며 최적값에 가까운 제어기게인을 약 10세대내에 찾을 수 있음을 보였다. 퍼지게인조정기에서와 마찬가지로 죄적위치 오차게인을 고정시킨 상태로 부하하중과 목표위치를 증가시켰을 경우 속도게인과 가속도게인이 모두 증가함을 보였다. 유전알고리즘으로 찾은 게인들에 의한 시스템 시간응답과 ¡防側纛? 조정기가 찾은 게인들에 의한 시간응답을 비교하여 결과가 비교적 일치함을 보였다.
