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Kalman 필터기반의 미지의 외란 추정을 이용한 제어 성능 개선 -
분야 농학 > 생물공학
저자 김민규 이승환 김종화
발행기관 제어로봇시스템학회
간행물정보 제어로봇시스템학회 논문지 2018년, 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제5호, 445page~452page(총8page)
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목차
부제 : Control Performance Improvement using Unknown Disturbance Estimation Based on Kalman Filter
Abstract
I. 서론
II. 확률시스템의 PID 제어 성능 검토
III. 잡음과 미지의 외란이 인가된 경우 Kalman 필터 기반의 PID 제어 시스템
IV. 퍼지 외란 추정기가 결합된 Kalman 필터기반의 PID 제어시스템
V. 결론
REFERENCES
 
 
영문초록
When controlling a stochastic LTI system under white Gaussian system noise and measurement noise with a PID controller, it is difficult to obtain a good steady-state response due to the malfunction of the D control action. This problem is typically solved using a separation principle based on the Kalman filter to reduce the influence of noises. However, not even the PID control system based on the Kalman estimator can follow the reference input in the steady state when unknown step disturbance is applied, so a steady state error is inevitable. This paper suggests solving this problem, using a method to comprise a fuzzy disturbance estimator. The estimated disturbance is fed back to the input part of the controlled system to reduce the influence of the unknown disturbance and is also fed back to the Kalman filter to compensate the filtered estimate; the control performance of the suggested overall control system is proven through several simulations.
 
 
PID control, separation principle, Kalman filter, fuzzy disturbance estimator, unknown step disturbance
 
 
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