I nte rna t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io n   ( I J RA )   Vo l.   4 ,   No .   3 Sep tem b er   2015 ,   p p .   17 6 ~ 18 5   I SS N:  2089 - 4856          176       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I J RA   Fraction a O rder   PID Desig n  using   the  Ta g uchi  M e th o d       So m a y eh  No ro uzi,  Alirez a   A kb a rz a deh   M e c h a n ica En g in e e rin g   De p a rtm e n t,   F e rd o w si Un iv e rsit y   o f   M a sh h a d ,   M a sh h a d ,   Ira n     Ce n ter o f   Ex c e ll e n c e   o n   S o f Co m p u ti n g   a n d   I n telli g e n I n f o rm a ti o n   P ro c e ss in g   (S CI P ),     F e rd o w si Un iv e rsit y   o f   M a sh h a d ,   Ira n       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   1 2 ,   2 0 1 5   R ev i s ed   J u l 2 6 ,   2 0 1 5   A cc ep ted   A u g   1 0 ,   2 0 1 5       T h is  p a p e p re se n ts  a   g a in - tu n in g   sc h e m e   f o F ra c ti o n a o rd e P ID  c o n tro l   s y ste m u sin g   th e   T a g u c h z m e t h o d .   A   p rism a ti c   se ries   e las ti c   a c tu a to is  se lec ted   a a n   e x p e ri m e n tal  se t - u p .   A n   o p t im a c o n tro ll e g a in h a b e e n   o b tai n e d   t h ro u g h   a   se ries   o f   e x p e ri m e n ts  su g g e ste d   b y   th e   T a g u c h m e th o d .   F o u sta g e o f   tu n in g   a re   p e rf o r m e d   in   o r d e to   a c c u ra tely   tu n e   th e   c o n tro ll e g a in s.  It  is  sh o w n   th a w h e n   p e rf o r m a n c e   o f   th e   p ro p o se d   c o n tro ll e is  c o m p a re d   w it h   t w o   a d d it io n a c o n tr o ll e rs:  a   trad it io n a F O P ID  tu n e d   w it h   Zi e g ler - Nic h o ls  (Z - N)  m e th o d   a n d   a   P ID  tu n n e d   w it h   g e n e ti c   a l g o rit h m ,   a   9 4 %   a n d   8 4 %   im p ro v e m e n ts  in   p o siti o n   e rro r   is  o b se rv e d ,   re sp e c ti v e l y .   K ey w o r d :   Fra ctio n al  Or d er   P I Desig n   T ag u ch i M et h o d   Z ie g ler - Nich o l s   ( Z - N)   m e th o d       Co p y rig h ©   2 0 1 5   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   So m a y e h   No r o u zi,     Me ch an ical  E n g i n ee r in g   Dep a r t m en t,   Fer d o w s i U n i v er s it y   o f     Ma s h h ad ,     Ma s h h ad ,   I r an .   E m ail: so m a y e_ n o r o o zi@ y a h o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O   T h Fra ctio n al  Or d er   C alcu lu s   ( FO C )   co n s tit u tes  t h b r an ch   o f   m at h e m at ics  th a d ea ls   w i th   d er iv ativ e s   an d   i n teg r al s   f r o m   n o n - in teg er   o r d er s .   A lt h o u g h   FOC   i s   m o r th a n   3 0 0   y ea r s   o ld   to p ic,   its   g r ea t   co n s eq u e n ce s   i n   co n te m p o r ar y   t h eo r etica a n d   e x p er i m e n ta r esear ch   i n cl u d in g   i n   t h ar e o f   co n tr o t h eo r y   h av b ee n   w id el y   d is c u s s ed   r elativ el y   r ec en tl y .   Fra ctio n al  o r d er   p r o p o r tio n al - in te g r al - d er i v ativ e   ( FOP I D)   co n tr o ller s   h a v r ec ei v ed   co n s id er ab le   atten tio n   i n   t h las y ea r s   b o th   f r o m   ac ad e m ic  a n d   in d u s tr i al  p o in o f   v ie w .   A s   th er ar e   f i v p ar a m eter s   to   s elec in s tead   o f   th r ee   in   s ta n d ar d   PID   ty p co n tr o ller s ,   th ese  co n tr o ller s   p r o v id m o r f lex ib ili t y   i n   th e   co n tr o ller   d esig n .   Ho w ev er ,   th is   also   i m p lies   t h at  tu n i n g   o f   th co n tr o ller   ca n   b m u ch   m o r co m p lex .   D u r in g   th last   y ea r s ,   s e v er al  tech n iq u es h a v b ee n   s u g g es ted   f o r   tu n in g   o f   th co n tr o ller   g ai n s .   Fo r   th f ir s ti m t h co n ce p o f   FOP I co n tr o ller   an d   it s   b etter   p er f o r m an ce   i n   co m p ar i s o n   w it h   t h e   class ical  P I co n tr o ller   w a s   in tr o d u ce d   b y   P o d lu n b n y   [ 1 ]   in   1 9 9 7 .   Vin ag r [ 2 ]   in   2 0 0 0 ,   s tu d ied   f r eq u e n c y   d o m ai n   ap p r o ac h   b y   u s i n g   F OP I co n tr o ller s .   A n   o p ti m iz atio n   m et h o d   w h er t h p ar a m eter s   o f   t h FOP I ar tu n ed   w ith   p r ed ef i n ed   m et h o d s   is   p r esen ted   in   2 0 0 4   b y   Mo n j et  al.   [ 3 ] .   I n   2 0 0 6 ,   V al er io   an d   C o s ta  [ 4 ]   p r o p o s ed   Z ig ler - Nic h o ls   t u n i n g   r u les  f o r   FOP I D.   I n   2 0 0 9 ,   an   o p tim iza tio n   m et h o d   w it h   p ar ticle  s w ar m   o p tim izatio n   w as  r ep o r ted   b y   Z a m an et  al  [ 5 ] .     A   t u n i n g   an d   au to   t u n in g   m et h o d   f o r   FOP I co n tr o ller s   b ased   o n   g ain   cr o s s o v er   f r eq u en c y   a n d   p h ase  m ar g i n w as p r o p o s ed   in   2 0 0 7   b y   Mo n j et  a l [ 6 ] .   L ee   an d   Ki m   [ 7 ]   in   2 0 0 0 ,   s tu d ied   g ai n - t u n i n g   f o r   m u lti - a x is   P I co n tr o s y s te m   u s i n g   th T ag u c h i   m et h o d .   I n   2 0 0 2 ,   R y c k eb u s ch   [ 8 ]   u s ed   T ag u ch m eth o d   f o r   tu n i n g   P I co n tr o ller   p ar a m eter s   i n   a   m u lti v ar iab le  p lan t.   I n   R y c k eb u s ch 's  r e s ea r ch   t w o   P I c o n tr o ller s   w er t u n ed   s i m u lt an eo u s l y .   A n o t h er   T ag u ch b ased   tu n in g   m e th o d   f o r   tw o - d eg r ee - o f   f r ee d o m   p r o p o r tio n al - in te g r al  co n tr o ll er   w as  r ep o r ted   b y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       F r a ctio n a l O r d er P I Desig n   u s in g   th Ta g u ch i Meth o d   ( S o ma ye h   N o r o u n i)   177   A l f ar o   et  al.   [ 9 ]   in   2 0 1 0 .   Self - tu n in g   m ec h a n is m   o f   P I c o n tr o ller   b ased   o n   T ag u ch m eth o d   w a s   r ep o r ted   in   2 0 1 0   b y   Sa n t h ak u m ar   an d   A s o k [ 1 0 ] .   A   s er ie s   elastic a ct u ato r   ( SE A)   is   s elec ted   as a n   e x p er i m e n ta l set - u p ,   an d   is   s h o w n   in   F ig u r 1 .                 Fig u r 1 .   Ser ies  E last ic  A ct u at o r       SEAs  o r   v ar iab le  s tiff n es s   ac t u ato r s   i n cl u d an   elas tic  ele m en t,  e. g . ,   li n ea r   s p r in g ,   p lace d   b et w ee n   t h g ea r   m o to r   an d   th lo ad   ( Fig u r 1 ) .   T h ad d itio n al  ele m en t,  th ela s tic  ele m en t,  is   u s ed   to   elasticall y   d ec o u p le  th ac tu ato r   f r o m   t h lo ad   an d   im p r o v e s   to ler an ce   to   m ec h a n ical  s h o ck s .   I f   p r o p er   s tif f n es s   is   s elec ted   ac co r d in g   to   th tar g et  tas k ,   th s p r in g   ca n   also   p r o tect   th m o to r   an d   g ea r b o x   in   th ca s o f   u n w an ted   co llis io n s   i n   t h o u t p u lin k s   [ 1 1 ] .   T h is   ab ilit y   ca u s es  t h at  SE A s   ar i n cr ea s i n g l y   ap p lied   to   h u m a n - ass is ted   r o b o tic  s y s te m s .   H u m an   as s is ti v r o b o ts ,   i.e . ,   s y s te m s   t h at  a s s i s h u m a n   m o t io n s   w i th   ac tu at io n   ca p ab ilit ies,  h a v b ee n   in ten s iv el y   d ev elo p ed   in   r ec en y ea r s   [ 1 1 , 1 2 ] .   T o   ef f ec ti v el y   as s i s h u m a n   m o t io n s   ac tu ato r s   w ith   ca p ab ilit y   o f   g e n er atin g   lar g to r q u es  ar r eq u ir ed .   I n   h u m an - a s s i s tan ce   s ce n ar io s ,   th ac tu ato r   is   co n n ec ted   to   s i n g le  o r   m u ltip le  j o in ts   o f   h u m a n   in   o r d er   to   p r o v id ass is tiv to r q u es.  A s   t h er is   co n n ec tio n   b et w ee n   t h p atie n a n d   t h s y s te m ,   m ee ti n g   p r ec is co n t r o d e m a n d s   i s   al s o   v er y   i m p o r tan a n d   r eq u ir ed .   W ith   in cr ea s in g l y   u s ag o f   s er ies  ela s tic  ac t u ato r s   i n   h u m a n   as s is ti v r o b o ts   p r ec is co n tr o o f   t h e s e   ac tu ato r s   d r a w s   lo o f   atte n t io n   in   r ec en y ea r s .   C o n tr o o f   SE A   w it h   P I D - t y p co n tr o ll er   p r o p o s ed   b y   Au   [ 1 3 ]   in   2 0 0 6 .   Ko n g   [ 1 4 ]   in   2 0 0 9   p r esen ted   f o r ce   co n tr o o f   r o tar y   s er ies  ela s tic  ac t u ato r .   A   s t u d y   o n   f o r ce   co n tr o o f   SEA   w ith   r o tar y   s p r in g   b y   u s in g   P I co n tr o ller   w a s   r ep o r ted   b y   T ay lo r   [ 1 5 ]   in   2 0 1 1 .   Hu tter   [ 1 6 ]   in   2 0 1 1   s tu d ied   f ast  p o s itio n   co n t r o o f   h ig h   co m p lia n s e r ies  elastic  ac t u ato r .   Misg eld   et  al  [ 1 7 ]   in   2 0 1 4   s tu d ied   r o b u s t   co n tr o l o f   ad j u s tab le  co m p lia n t a ct u ato r s .       T h is   p ap er   p r esen ts   t h u s e   o f   T ag u ch m et h o d   in   o r d er   to   tu n in g   FOP I co n tr o ller   g ain s .   T h o u tlin e   o f   th is   p ap er   is   as  f o llo w s .   T h T ag u c h m et h o d   is   in tr o d u ce d   in   s ec tio n   3   an d   th p r o ce d u r o f   ex p er i m e n tatio n   an d   r esu lt s   ar p r esen ted   in   s e ctio n   4 .   C o n cl u d in g   d is cu s s io n   is   g iv e n   i n   s ec tio n   5 .         1 . 1 .   M o delin g     A   s i m p le  m o d el  f o r   an   ac t u ato r   w it h   s er ies ela s tic  ele m en is   s h o w n   i n   Fi g u r 2 .           Fig u r 2 .     A   Ser ies E la s tic  A ct u ato r   M o d el       T h n o tatio n s   r ep r ese n t:  m o to r M ,   th m as s   o f   n u a n d   b all  s cr e w m 1 ,   t h s p r in g   s ti f f n es s K s ,   t h e   co u lo m b   f r ictio n   co n s tan o f   g u id e s C d ,   t h th e   co u lo m b   f r ictio n   co n s tan b et w ee n   lo a d   an d   f i x ed   p ar o f   SEA:  C o ,   t h lo ad   m ass m 2 ,   t h m o v e m en t o f   lo ad :   X o ,   th m o v e m e n t o f   s h a f t:  X   an d   t h o u tp u f o r ce F o .   T h f r ictio n   is   as s u m ed   to   b n eg l ig ib le  [ i ] ,   an d   th en   co n tr o o f   s i m p le  m o d el  is   p r o p o s ed .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.   4 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 1 5 :   17 6     18 5   178   Fro m   th d ia g r a m   b y   ap p l y i n g   Ne w o to n 's la w   t h r elatio n s   b et w ee n   X o F m   (   m o to r   f o r ce )   an d   F o   ca n   b w r itte n   as b elo w   ( E q .   1   an d   2 ) ,       1 () m s o m x F k x x   ( 1 )   () o s o F k x x    ( 2 )       B y   ta k i n g   L ap lace   tr an s f o r m ,   an   ex p r ess io n   r elati n g   F m   an d   F o   ca n   b f o u n d   as E q .   ( 3 ) ,     2 1 22 11 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ss o m o ss k k m s F s F s X s m s k m s k            ( 3 )       E q .   ( 3 )   s h o w s   h o w   F m   n ee d s   t o   v ar y   to   g iv e   d esire d   o u tp u t   f o r ce   w h ile  th e   o u tp u t lo ad   is   m o v i n g .   T h b lo ck   d iag r a m   o f   t h s y s te m   i s   s h o wn   in   Fig u r 3 .         Fig u r 3 .   T h b lo ck   d iag r am   o f   th s y s te m       1 . 2 .   Co ntr o l     Fig u r 4 .   ill u s tr ates  a   d r a w in g   o f   t h p r o p o s ed   co n tr o s c h e m e.   I in cl u d es   th e   f ee d   f o r w ar d   ter m s   an d   th P I co n tr o l lo o p .             Fig u r 4 .   T h p r o p o s ed   c o n tr o l s y s te m     T h f ee d   f o r w ar d   g ai n s   ar o b tain ed   f r o m   t h E q u atio n   4 ,       22 1 1 ( ) ( ) ( 1 ) ( ) m o o s m F s F s s m s X s k   ( 4 )       T h v alu o f   t h p ar a m eter s   i n   th ab o v tr an s f er   f u n ctio n s   a r e   lis ted   in   th T ab le  1     2 1 s s k m s k   X O   F m   F O   -   +     2 1 s m s k   2 1 ms       2 1 2 1 s s k m s m s k   +   -   +   FOP I D   2 1 s s k m s k   F m   F O   -   +   2 1 s s k m s k   X O   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       F r a ctio n a l O r d er P I Desig n   u s in g   th Ta g u ch i Meth o d   ( S o ma ye h   N o r o u n i)   179   T ab le  1 .   Sy s te m   p ar a m e ter s   P a r a me t e r   s k ( N / m)   1 m ( k g )   v a l u e   60   0 . 7       1 . 2 . 1 .   F ra ct io na l C a lculu s   T h f u n d a m e n tal  o p er ato r () r at D f t ,   is   a   co m b i n ed   d if f er en tiat io n - i n te g r atio n   o p er ato r   co m m o n l y   u s ed   in   f r ac tio n a l c alcu l u s .   T h e r at D is   ca lled   th f r ac tio n al  d er iv a tiv e/  i n te g r al  o f   o r d er   r w i th   r es p ec t to   v ar iab le  t an d   w it h   th s tar tin g   p o in t   a .   I t is d ef in ed   as E q .   5   [ 5 ],     0, 1 0 , ( ) 0 , r r r at t r a d r dt Dr dr    ( 5 )     T h th r ee   d ef i n itio n s   m o s t   f r e q u en tl y   u s ed   f o r   th e   f r ac tio n al   d er iv ativ e s   ar t h Gr u n w ald - L etn ik o v   ( GL ) ,   th R ie m en - L io u v i lle  ( R L )   a n d   th C ap u to   d ef in i tio n   [ ii ] .   T h GL   f r ac tio n al  d er iv ativ w h ic h   is   u s e d   h er h as t h f o llo w in g   f o r m   ( E q .   6 ) ,     [] 0 0 ( ) l i m ( 1 ) ( ) ta r r j h at j h r D f t h f t j h j      ( 6 )     w h er [ . ]   m ea n s   th i n te g er   p ar t.    Fo r   th e   co m p u tatio n   o f   th e   co ef f icien ts   to   o b tain   th e   n u m er i ca s o l u tio n ,   w h e n     h as   f i x e d   v al u o f   d er iv ativ o r d er ,   th f o llo win g   r ec u r s i v f o r m u la  ( E q .   7   an d   8 )   ca n   b u s ed   [ iii ],     [] () 0 0 ( ) l i m ( ) ta rr h a t j j h D f t h f t j h    ( 7 )   w h er e,     ( ) ( ) ( ) 01 1 1 , ( 1 ) jj j   ( 8 )     L ap lace   tr a n s f o r m   o f   n o n - i n t eg er   o r d er   d er iv ativ e s   i s   a   f u n d a m en tal  to o in   d esi g n   o f   FOP I D   co n tr o ller .   I n   th ca s o f   L a p lace   tr an s f o r m ,   th er i s   n o   b ig   d if f er en ce   w i th   r esp ec t o   th class ical  ca s e.   B esid es,  I n v er s e   L ap lace   tr a n s f o r m atio n   is   n ec e s s ar y   f o r   ti m d o m a in   r ep r ese n tatio n   o f   th s y s te m .   T h L ap l ac tr an s f o r m atio n   i s   d esc r ib ed   b y   th f o llo w in g   eq u atio n   ( E q .   9 )   [ 2 0 ] ,     [ ( ) ] [ ( ) ] at L D f t s L f t      ( 9 )     1 . 2 . 2 .   F ra ct io na l o rder   P I ( F O P I D)   Co ntr o ller   T h in te g r al - d i f f er en tial   eq u at io n   d ef i n i n g   t h co n tr o ac tio n   o f   f r ac tio n a o r d er   P I ( P I D  co n tr o ller   is   g i v en   b y   ( E q .   1 0 )     ( ) ( ) ( ) ( ) p i d u t K e t K D e t K D e t    ( 1 0 )       w h er () et   is   t h er r o r   s i g n al  o f   tr ac k i n g   s y s te m ,   () ut is   th e   co n t r o s ig n al,   an d   ar p o s itiv r e al   n u m b er s p K is   t h p r o p o r tio n al   g ain ,   i K th i n te g r atio n   co n s ta n an d   d K th d if f er e n tiatio n   co n s ta n t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.   4 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 1 5 :   17 6     18 5   180   P I D    C o n tr o ller ,   also   k n o w n   as  P I D  co n tr o ller ,   w a s   s tu d ied   i n   ti m d o m a in   in   [ iv ]   an d   in   f r eq u e n c y   d o m ai n   i n   [ v ].     1 . 3 .   T he  T a g uch i M et ho d   T h T ag u ch m et h o d   b ased   o n   th f r ac tio n al  f ac to r ial   ex p er i m e n t,  d iv id es  t h i n d ep en d en ts   p ar am eter s   in to   d esig n   p ar a m eter s   an d   n o i s e   p ar a m eter s .   D esig n   p ar a m eter s   ar th o s f o r   w h ic h   t h d esi g n e r   s elec ts   v al u e s   as   p ar t   o f   th e   d esig n   p r o ce s s   a n d   n o is p ar a m eter s   m o d el  u n ce r tain t y   i n   th e   d esi g n .   I n   th e   d esig n   p r o ce s s ,   th d esig n   p ar a m eter   v al u es  ar ch o s en   s u c h   th at  th d esi g n   g o als  ar m a x i m ized   d esp ite  th n o is p ar a m eter   ac tio n s .   T h is   m ea n s   t h at   r o b u s t u n in g   tech n iq u u s i n g   t h e   T ag u ch m eth o d   w o u ld   e n ab le   r eg u lato r s   n o o n l y   to   r ed u ce   co n tr o er r o r s   b u also   to   d ec r ea s v ar iatio n s   in   t h o s v al u e s   w h ile  r e m ain in g   in s e n s itiv to   ch a n g e s   in   s y s te m   d y n a m ics  a n d   v ar iatio n s   in   o p er atin g   p o in ts .   B y   ap p ly in g   t h is   ap p r o ac h   r esear ch er s   ca n   s ig n i f ica n tl y   r ed u ce   th ti m r eq u ir ed   f o r   ex p er im e n tal  i n v esti g atio n s .     I n   t h is   p ap er ,   ex p er i m en t s   t o   tu n e   to tal  o f   5   p o s itio n   co n tr o ller   g ai n s   o f   a   s e r ies   elastic  ac tu ato r   ar e   p r esen ted .   T h Desi g n   o f   E x p er im e n t”  u s i n g   th T ag u c h m et h o d   is   b r ief l y   o u tli n ed   b elo w   [ 7 ]:   1)   I d en tify i n g   t h o b j ec tiv es:    i n   th f ir s s tep   o f   t h T ag u c h m eth o d ,   id en ti f y i n g   s p ec if ic  o b j ec tiv is   i m p o r tan t.  I n   t h is   p ap er ,   th o b j ec tiv is   r o b u s t tu n in g   o f   c o n tr o ller   g ain s   f o r   m in i m izi n g   p o s itio n   er r o r .     2)   Dete r m i n i n g   t h q u alit y   c h ar ac ter is tic:   t h T ag u ch m et h o d   class if ies  q u ali t y   c h ar ac ter i s tics   i n to   o n o f   th r ee   t y p es n o m in a l - th e - b est ,   s m aller - t h e - b etter   a n d   lar g er - th e - b etter .   I n   t h is   s tu d y ,   t h s m aller   t h p o s itio n   er r o r ,   th b etter   p er f o r m an ce .     3)   Selectin g   th e   co n tr o llab le  f ac t o r s   an d   n o is e   f ac to r s :   th e   s ele ctio n   o f   f ac to r s   to   b test ed   f o r   th eir   i n f l u en ce   o n   th e   q u alit y   c h ar ac ter is tic   i s   o n o f   t h m o s i m p o r tan p r o ce d u r es.  C ar eless   s elec tio n   o f   co n tr o llab le  f ac to r s   an d   n o is f ac to r s   ca n   l ea d   to   f alse  co n clu s io n s   an d   ca n   r eq u ir ex p er i m e n t s   to   b r ep ea ted .   A f ter   s elec ti n g   f ac to r s ,   th e ir   d esire d   n u m b er   o f   le v el s   i s   d eter m in ed .   I n   t h is   p ap er ,   co n tr o ller   g ain s   ar u s ed   a s   th co n tr o llab le  f ac to r s   an d   lo ad   p o s itio n   is   u s ed   as  th n o is f ac to r .   T h n u m b er   o f   lev e ls   f o r   co n tr o ller   g ain s   i s   t h r ee   an d   f o r   lo ad   p o s itio n   i s   also   t h r ee .   T h n ex t ste p   is   to   ass i g n   p h y s ical  v a lu to   ea ch   le v el  o f   co n tr o llab le  f ac to r s .   4)   Selectin g   a n   o r th o g o n al  ar r a y :   T h f u ll  f ac to r ial  ex p er i m e n r eq u ir es  th tes tin g   o f   all  co m b in atio n s   o f   th f ac to r   lev el s   u n d er   s t u d y .   Fo r   ex a m p le,   s t u d y   i n v o lv i n g   5   f ac to r s   at  th r ee   le v els  ea c h   w o u ld   r eq u ir 5 3 2 4 3   ex p er i m en ts .   Or th o g o n al  ar r a y s   p r o d u ce   s m al ler ,   less   co s tl y   ex p er i m en ts .   Usi n g   an   5 ( 3 ) L o r th o g o n al  ar r a y ,   f o r   ex a m p le ,   s tu d y   in v o lv in g   5   f ac to r s   at  th r ee   lev els  ca n   b co n d u cted   w ith   o n l y   2 7   ex p er i m e n ts .   B esid es  b ein g   ef f icie n t,  th p r o ce d u r es  f o r   u s i n g   o r th o g o n al  ar r a y s   ar s tr ai g h t f o r w ar d   an d   ea s y   to   u s e.   I n   th i s   p ap er ,   in   o r d er   to   r ed u ce   th n u m b er   o f   ex p er i m e n t s   an   5 16 ( 4 ) L o r th o g o n al  a r r ay   is   s elec ted .   T h is   ar r ay   i m p lies   o n l y   1 6   ex p er i m e n t s   o n   co n d iti o n   th at  o n le v el  o f   ea c h   f ac to r   w o u ld   t h en   b e m p t y ”  i n   t h ar r a y .     5)   C o n d u ct in g   t h e x p er i m e n an d   an al y s is :   C o n d u cti n g   t h ex p er i m e n in cl u d es  th e   e x ec u t io n   o f   t h ex p er i m e n as  d e v elo p ed   in   th p lan n i n g   an d   d esi g n   p h ase s .   T h an al y s is   p h a s o f   e x p er i m en tatio n   r elate s   to   ca lcu latio n s   f o r   co n v er tin g   r a w   d ata  i n to   th r ep r esen t ativ s i g n al - to - n o is r atio   ( S NR   r atio ) .   A s   a   me as u r e m e n t   to o f o r   d eter m i n in g   r o b u s tn e s s ,   th SN R   r atio   is   a n   es s en tial  co m p o n en t   to   o p ti m al   p ar am eter   d esi g n .   B y   i n cl u d in g   t h i m p ac t   o f   n o is f ac to r s   o n   t h p r o ce s s ,   th S/N  r atio   ca n   b ad o p ted   as   th i n d ex   o f   t h s y s te m s   ab i lit y   to   p er f o r m   w ell   r eg ar d les s   o f   t h n o is e.   B y   s u cc es s f u ll y   ap p l y i n g   t h i s   co n ce p to   ex p er i m en tatio n ,   i is   p o s s ib le  to   d eter m in e   t h e   co n tr o ller   g ai n   s etti n g s   th at   ca n   p r o d u ce   t h e   m i n i m u m   p o s itio n   er r o r s   w h il m a x i m izi n g   th s i g n a to   n o is r atio .   Fo r   th is   p ar tial - f r ac ti o n al  ex p e r i m e n d esig n ,   th S/ r atio   in   ca s o f   s m aller - th e - b etter   q u ali t y   c h ar ac ter is tic  ca n   b w r i tten   a s   ( E q .   1 2 )   [ 8 ]:     () I T A E t e t d t                                                       ( 1 1 )   SNR - 1 0 lo g I T A E                                                      ( 1 2 )         I n   t h is   p ap er ,   th cr iter io n   o f   p er f o r m a n ce   i s   t h i n te g r al  o f   ti m w eig h ted   ab s o l u te   er r o r   ( I T A E )   b et w ee n   t h co r r esp o n d in g   o u tp u t s   a n d   s et   p o in t.  T h I T A E   cr iter ia   f o r   F OP I co n tr o ller   tu n i n g   p r o v id es   clo s ed   lo o p   r esp o n s w ith   lo o v er s h o o t a n d   f a s t r esp o n s [ 2 3 ] .   Sin ce   t h T ag u c h m et h o d   r ed u ce s   t h n u m b er   o f   e x p er i m e n ts   o v er   th f u ll - f ac to r ial  ap p r o ac h ,   it  is   u s e f u to   u s th s tati s tical  a n al y s i s   o f   e x p er i m e n t s ,   ca lled   an al y s is   o f   v ar ian ce   ( A NO V A ) ,   t o   p r o v id lev els   o f   co n f id en ce   i n   th r e s u l ts .   Mo r eo v er ,   an al y s i s   o f   v ar ian ce   id en tifie s   a n d   r an k s   v ar ia b les  th at  a f f ec t h e   v ar ian ce   o f   t h o u tp u t si g n al.   T h is   A N OV A   is   o n o f   th m a in   s tep s   i n   u s i n g   t h T ag u c h m et h o d .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       F r a ctio n a l O r d er P I Desig n   u s in g   th Ta g u ch i Meth o d   ( S o ma ye h   N o r o u n i)   181   1 . 4 .   E x peri m e nts   T h in itial   v alu e s   f o r   t h e x p er im e n tat io n   w er e   f o u n d   w i th   t h e   tr ad itio n al   Z ieg ler - Nic h o ls   ( Z - N)   m et h o d   [ 2 4 ] .   Su s tain ed   o s cill atio n s   ar o b s er v ed   q u ite  ea s il y   a n d   th Z - f o r m u la  g iv e s   in i tial  v a lu e s   f o r   p r o p o r tio n al,   in teg r ati v an d   d er iv ati v p ar a m eter s   as s h o w n   in   tab le  2 .     T ab le  2 .   T h in itial v al u es  f o r   FOP I co n tr o ller   o b tain ed   f r o m   Z - m et h o d   P a r a me t e r   p K   i K     d K     V a l u e :   0 . 6   0   -   3 . 0   0 . 3       T h ti m r esp o n s o f   t h co n tr o lled   s y s te m   w h ich   i s   t u n ed   b y   Z - t u n i n g   tec h n iq u is   s h o w n   i n   Fi g .   (   5 ) .               Fig u r 5 .   C lo s ed   lo o p   r esp o n s w it h   FOP I co n tr o ller   tu n ed   b y   Z - tech n iq u e       T h f ir s te s w it h   t h ese   in i tial   v al u es  g i v es  er r o r   an d   SN R   e q u al  to   1 7 . 3 0 5   an d   - 4 8 . 8 1   r esp ec tiv el y .     Fro m   tab le  2   it  i s   f o u n d   t h at  t h i n itial   v alu e   f o r   f r ac tio n a o r d er   in teg r ato r   g ai n   is   o b tai n ed   eq u al  to   ze r o ,   t h is   co r r esp o n d s   to   FOP c o n tr o ller ,   th en   th n u m b er   o f   p ar am e ter s   in   FOP I co n tr o ller   r ed u ce s   to   3   p a r am eter s .   Ag ai n   th er is   n ee d   to   d eter m in t h ap p r o p r iate  o r th o g o n al  ar r a y .   A   3 9 ( 3 ) L is   d eter m i n ed   at  th is   s tag e .   T h ex p er i m e n tal  la y o u t   is   s h o w n   i n   tab le  3 .   T h n i n r o ws  o f   t h i s   m atr ix   r ep r esen th ex p er i m e n ts   to   b e   co n d u cted .   T h th r ee   co lu m n s   co r r esp o n d s   to   th r ee   p ar am ete r s   o r   f ac to r s   ( r esp ec tiv el y k p ,   k d ,   ).     T ab le  3 .   E x p er im e n tal  la y o u b ased   o n     3 9 ( 3 ) L   #   o f   R u n s   p K   d K     1   1   1   1   2   1   2   2   3   1   3   3   4   2   1   2   5   2   2   3   6   2   3   1   7   3   1   3   8   3   2   1   9   3   3   2   T h v ar iatio n   r an g o f   p ar a m e ter s   is   s h o w n   i n   t h tab le  4 .       T ab le  4 .   T h v ar iatio n   r an g o f   p ar a m eter s   P a r a me t e r   1 st   l e v e l   2 nd   l e v e l   3 rd   l e v e l   p K   0 . 5   1   5   d K   0 . 3   3   9     0 . 3   0 . 6   1 . 3       0 0 . 5 1 1 . 5 2 0 0 . 5 1 1 . 5 2 T i m e ( s ) F o   ( N ) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.   4 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 1 5 :   17 6     18 5   182   T h ex p er i m e n ts   w er ca r r ied   o u f o r   ea c h   le v el   an d   th e   er r o r s   w er e   ca lcu lated   f o r   ea ch   e x p er i m e n t.   T h en   th SNR   w er ca lcu late d   f o r   ea ch   ex p er im e n b ased   o n   s m aller   t h b etter   ch ar ac ter is tics .   T h s u m   o f   SNR   w a s   ca lcu lated   f o r   ea ch   p ar am eter   a n d   at  ea ch   l ev e l a s   s h o w n   in   T ab le  5 .         T ab le  5 .   Or th o g o n al    ar r ay   f o r   FOP co n tr o ller   #   o f   R u n s   p K   d K     I S E   S N R   1   1   1   1   1 5 4 . 6 3   - 4 3 . 7 8   2   1   2   2   1 1 . 5 5   - 2 1 . 2 5   3   1   3   3   2 4 . 7 9   - 2 7 . 8 8   4   2   1   2   1 3 4 . 5 0   - 4 2 . 5 7   5   2   2   3   3 2 . 6 8   - 3 0 . 2 8   6   2   3   1   2 . 6 6   - 8 . 4 9   7   3   1   3   5 4 . 8 3   - 3 4 . 7 8   8   3   2   1   1 3 . 1 8   - 2 2 . 3 9   9   3   3   2   1 . 8 6   - 5 . 3 8       B y   p lo tti n g   t h a v er ag r esp o n s v alu f o r   ea ch   f ac to r   lev e ( Fig u r e   9 ) ,   r elativ co m p ar is o n s   o f   t h s lo p b et w ee n   p o in ts   p lo tted   ca n   b m ad e.           Fig u r 6   .   Ma in   ef f ec ts   p lo t f o r   SN r atio s       T h r esp o n s g r ap h   in d icate s   th at   f ac to r   d K   h as   t h s tr o n g e s t   ef f ec t,  w h er ea s   p K   an d   h a v w ea k   e f f ec t.  I n   o t h er   w o r d s ,   th v ar iatio n s   o f   d K   v alu is   m o r s en s it iv e   to   th e   S/N  r at io   v ar iatio n   th a n   th o s o f p K   an d   .   A s   i n   an y   s i g n al - to - n o is a n al y s is ,   t h g r ea t est  S/N  r atio   is   r ec o m m e n d ed ,   b ased   o n   tab le  5 ,   T h o p tim u m   lev el  o f   ea ch   p ar a m eter   i.e .   th lev e th at  r es u lts   i n   m ax i m u m   S/ r atio   ar th o s in   ex p er i m e n n u m b er   1 ,   th at   is   all  v ar iab les   at  t h eir   f ir s le v el.   Fro m   t h e   1 st   s ta g e   o f   tu n in g   o f   co n tr o ller 's   p ar am eter s   w i th   T ag u c h m e th o d   th er r o r   is   r ed u ce d   b y   8 9 %.  Ho w ev er ,   th r ed u cti o n   o f   er r o r   is   n o t   s ig n i f ica n t to   p r ev en t a n o th er   s tag o f   t u n i n g .     C o n s id er in g   Fi g u r 7 ,   I i s   o b s er v ed   f r o m   t h at   th e   p r ef er r e d   lev el s   f o r   d K   an d     ar s et  at   le v e 3   an d   th e   S/ r atio   d ec r ea s es   co n tin u all y   w i th   ea ch   co n tr o lle r   g ai n .   T h is   m ea n s   th at   v a lu e s   f o r   d K   an d     th at  ca n   m ax i m ize  t h S/N  r at io   m a y   b lar g er   th a n   t h p r ef er r ed   lev els.  A cc o r d in g l y ,   b as ed   o n   th p r ef er r ed   lev els at  s tag 1 ,   co n tr o ller   g ai n s   s h o u ld   b tu n ed   ag ai n ,   in   s t ag 2 .       T ab le  6 .   L ev els o f   co n tr o ller   g ain s   at  s tag e s   2   t o   4     S t a g e   2     S t a g e   3                             S t a g e   4   P a r a me t e r   1 st   l e v e l   2 nd   l e v e l   3 rd   l e v e l       1 st     l e v e l   2 nd   l e v e l   3 rd   l e v e l       1 st     l e v e l   2 nd   l e v e l   3 rd   l e v e l   p K   4   5   8     4 . 9   5   5 . 2     4 . 9   5   5 . 2   d K   8   9   12     8 . 9   9   9 . 2     8 . 9   9   9 . 2     0 . 5   0 . 6   0 . 7     0 . 7   0 . 9   1 . 1     0 . 7   0 . 9   1 . 1   R esp o n s g r ap h s   f o r   f o u r   s tag es a r s h o w n   i n   tab le  7 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       F r a ctio n a l O r d er P I Desig n   u s in g   th Ta g u ch i Meth o d   ( S o ma ye h   N o r o u n i)   183       T ab le  7 .   E r r o r s   an d   SNR s   f o r   s tag e s   2   to   4           Stag 2     Stag 3     Stag 4   #   o f   R u n s   p K   d K     I TA E   S N R     I TA E   S N R     I TA E   S N R   1   1   1   1   2 . 1 4   - 6 . 6 2     1 . 4 4   - 3 . 1 5     1 . 1 8   - 1 . 4 5   2   1   2   2   1 . 4 9   - 3 . 4 6     1 . 0 0   0 . 0 0     1 . 0 0   0 . 0 0   3   1   3   3   1 . 6 0   - 4 . 0 6     1 . 2 3   - 2 . 2 2     1 . 1 6   - 1 . 3 0   4   2   1   2   1 . 9 5   - 5 . 8 0     1 . 0 0   0 . 0 0     1 . 0 0   0 . 0 0   5   2   2   3   1 . 4 4   - 3 . 1 9     1 . 2 7   - 2 . 1 2     1 . 1 5   - 1 . 2 0   6   2   3   1   2 . 4 7   - 7 . 8 7     1 . 4 3   - 3 . 1 3     1 . 1 2   - 0 . 9 7   7   3   1   3   2 . 0 4   - 6 . 2 1     1 . 2 6   - 2 . 0 1     1 . 1 3   - 1 . 0 9   8   3   2   1   3 . 3 4   - 1 0 . 4 7     1 . 4 6   - 3 . 2 7     1 . 2 9   - 2 . 2 4   9   3   3   2   6 . 3 7   - 1 6 . 0 9     1 . 0 0   0 . 0 0     1 . 0 0   0 . 0 0       I n   s ta g 2 ,   th ex p er i m e n tal  p r o ce d u r is   th s a m as  f o r   g ain   tu n i n g   at  s ta g 1   ex ce p f o r   th lev el s   o f   co n tr o ller   g ain s .   Af ter   co n d u cti n g   g ai n   tu n i n g   at  s tag 2 ,   if   m a k i n g   t h S/N  r atio   g r ea ter   is   f ea s ib le,   ad d itio n al  g ai n   t u n i n g   is   p er f o r m ed .   B y   f o llo w in g   t h ese  m eth o d s ,   g ai n   t u n in g   u s i n g   th T ag u ch m et h o d   is   co m p leted   at  s ta g 4 .     T ab le  6   r ep r esen ts   t h lev el s   o f   co n tr o ller   g ain s   s elec ted   in   s tag es  2 ,   3   an d   4 .   T h e   p r ef er r ed   lev els f o r   co n tr o ller   g ain s   at  ea ch   s tag ar i n d icat ed   in   b o ld   ty p in   T ab le  6       Kp     Kd     Miu     Fig u r 7 .    Ma in   ef f ec ts   p lo ts   f o r   SN r atio s   f o r   f o u r   s ta g es        R esp o n s e   g r ap h s   at  s ta g 4   i n   Fig u r 7   s h o w s   th a S/N   r ati o s   f o r   p K d K   an d   d o   n o in cr ea s an y   f u r th er   a n d   th p r e f er r ed   lev els  ar f ir s lev el s   f o r   p K   an d   d K   an d   s ec o n d   le v el  f o r   .   T h is   m ea n s   th at  t h eir   o p ti m al  le v els e x is ar o u n d   th e s v al u es.  C o n tr o l le r   g ain s   ar f in a ll y   t u n ed   at  s ta g 4 .     C lo s ed   lo o p   r esp o n s f o r   th th r ee   s y s te m   co n tr o ller s   ( F OP I co n tr o ller   tu n ed   b y   Z - tech n iq u e,   f i n al  FOP I co n tr o ller   tu n ed   b y   T ag u ch m et h o d   an d   P I co n tr o ller   tu n ed   b y   g en e tic  al g o r ith m   p r ese n ted   b y   Hu s s ai n   I n   [ vi ]   )   ar s h o w n   in   Fi g u r 8 .           Fig u r 8 .   C lo s ed   lo o p   r esp o n s w it h   FOP I co n tr o ller   tu n ed   b y   Z - tech n iq u ( Da s h   li n e)   b y   T ag u c h m et h o d   ( So lid   lin e)     0 0 . 5 1 1 . 5 2 0 0 . 5 1 1 . 5 2 T i m e   ( s ) F o   ( N )     F O P I D - T a g u c h i F O P I D P I D - G A Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.   4 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 1 5 :   17 6     18 5   184   C o n s id er in g   Fi g u r e   8 ,   it  ca n   b o b s er v ed   th at  th FOP I tu n ed   b y   T ag u c h m et h o d   g iv e s   b etter   tim e   d o m ai n   p er f o r m a n ce   w i th   r esp ec to   th r eg u lar   FOP I co n tr o ller   an d   th p r o p o s e d   m et h o d   in   [ 2 5 ] ,   esp ec iall y   f o r   m a x i m u m   o v er s h o o an d   s ettlin g   ti m e.   W ith   th is   b est  co m b i n atio n   o f   g a in s   th SNR   i n cr ea s ed   to   ab o u 1 0 0 %.  R esu l ts   ar c o n f ir m ed   b y   t h A N OV A   a n al y s i s   w it h   t h p er ce n ta g co n tr ib u tio n   s h o w n   in   T ab le  8 .   T h m ai n   p u r p o s o f   th is   a n al y s i s   is   to   esti m ate  t h ef f ec ts   t h at  ea ch   f ac to r   h as o n   th f in al  r es u lt s .       T ab le  8 .   P er ce n tag C o n tr ib u ti o n   C o n t r o l l e r   P a r a me t e r   P e r c e n t a g e   c o n t r i b u t i o n   P - V a l u e   p K   5 . 4 0   %   0 . 6 2   d K   5 . 9 7   %   0 . 5 9     7 9 . 8 1   %   0 . 0 9   A N O V A   Er r o r   8 . 8 1   %         A N OV A   a n al y s i s   s h o w s   t h at     p ar a m eter   h a s   t h b ig g es p er ce n tag co n tr ib u tio n .   I c o n f ir m s   r esu lt s   o f   f i g u r 7   w h ich   i llu s tr ates  th at  SN R   v al u es  f o r   th e   lev els  o f     d if f er   s i g n i f ican tl y   at  s tag 4 .   I i s   i m p o r tan to   n o te  th at  t h er r o r   co n tr ib u tio n   co m p u ted   w it h   A NOV g i v e s   an   id ea   o f   t h co n f id en ce   i n   t h r esu lt s .   P - v al u es  w h ich   ar s h o w n   i n   s ec o n d   co lu m n   al s o   co n f ir m s   t h at  at  s ta g 4   v ar iatio n s   o f   p ar a m eter s   p K an d   d K d o   n o t h av i m p o r ta n t e f f ec ts   o n   i m p r o v e m e n t o f   S NR   v alu e.         2.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r esen ted   d y n a m i m o d eli n g   an d   co n tr o o f   s er ies  ela s tic  ac tu ato r .   T h ca p ab ilit y   o f   g en er ati n g   lar g f o r ce s   a n d   l o w   f r ictio n   ar w h y   t h is   ac t u ato r   is   in cr ea s i n g l y   u s ed   in   t h h u m a n - a s s i s ti v r o b o tic  s y s te m s .   D u to   h av i n g   th h u m a n   in   th lo o p ,   th ac tu ato r   r eq u ir es  p r ec is co n tr o l.   A   f r ac tio n a P I co n tr o ller   k n o w n   f o r   it s   i m p r o v ed   p er f o r m a n ce   d u e   to   h av i n g   ad d itio n al   d e g r ee s   o f   f r ee d o m   t h a n   t h cla s s ica l   P I is   u s ed   f o r   th co n tr o l .   U s in g   f r ac tio n al  o r d er   P I c o n tr o ller ,   s ig n if ica n i m p r o v e m en in   p o s itio n   er r o r   w a s   o b tain ed .   T u n in g   o f   th FOP I co n tr o ller   g ain s ,   f o r   t h f ir s ti m e,   w as  p er f o r m ed   u s i n g   n e w   g ai n   tu n in g   tec h n iq u b ased   o n   th T ag u ch m et h o d .   C o n tr o ller   g ain s   w er t u n ed   t h r o u g h   f o u r   s tag es.    An   o r th o g o n al  ar r a y   3 9 ( 3 ) L w i t h   f o u r   r ep itio n s   w er u s ed .   A   9 4 i m p r o v e m en t   in   p o s itio n   er r o r   an d   ab o u 1 0 0 i m p r o v e m e n t   in   s i g n al  to   n o is r atio   i n   co m p ar i s o n   w i th   tr ad itio n al  FO P I co n tr o ller   w er e   ac h iev ed .   C o m p ar i s o n   o f   t h r esu lt s   o f   th p r o p o s ed   m et h o d   w i th   r es u lt s   o b tain ed   f r o m   an   o p ti m ized   P I D   co n tr o ller   tu n ed   b y   g e n etic  a lg o r ith m   il lu s tr ated   th at   FOP I tu n ed   b y   T ag u c h m eth o d   g av b etter   ti m d o m ai n   p er f o r m a n ce ,   esp ec ia ll y     i n   ter m s   o f   s ettli n g   ti m e   an d   m a x i m u m   o v er s h o o t.  As  s ettli n g   ti m a n d   m ax i m u m   o v er s h o o ar t w o   o f   m o r i m p o r tan ch ar ac h ter is tics   o f   t h r esp o n s o f   h u m an   ass i s ti v r o b o ts ,   th en   t h r es u lts   o f   th i s   p ap er   ca n   p o ten tiall y   e n ab le  ex o - s k elee to n   ap p licatio n s   r eq u ir in g   f a s ter   an d   m o r e   ac cu r ate  m o tio n .         RE F E R E NC E   [1 ]   P o d l u b n y ,   I. ,   Do rc a k ,   L . ,   Ko stia l,   I. ,   On   F ra c ti o n a De riv a ti v e s ,   F ra c ti o n a l - Ord e Dy n a m ic   S y s tem a n d   P ID     c o n tro ll e rs” ,   Pro c e e d in g s o f   th e   3 6 th     Co n fer e n c e   o n   De c isio n   &   C o n tro l ,   S a n   Die g o ,   Ca li f o rn ia,  U S A ,   (1 9 9 7 ) .   [2 ]   V in a g re ,   B.   M . ,   P o d l u b n y ,   I. ,   Do rc a k ,   L . ,   F e li u ,   V . ,   On   F ra c ti o n a P ID  Co n tro ll e rs:  A   F re q u e n c y   Do m a in   A p p ro a c h ,   Pro c e e d in g o IFA C   W o rk sh o p   o n   Dig it a C o n tr o l:  P a st,  Pre se n a n d   F u tu re   o PID  C o n t ro l .   T e rra sa ,   S p a in ,   p p .   5 3 - 5 8 ,   (2 0 0 0 ).   [3 ]   M o n je,   C. A . ,   V in a g re ,   B. M .   ,   C h e n ,   Y.Q.  ,   F e li u ,   V .   ,   L a n u ss e ,   P .   ,   S a b a ti e r,   J.,   P ro p o sa ls  f o f ra c ti o n a l   P I D     tu n i n g ,   Pro c e e d in g s o Fra c ti o n a Diff e re n ti a ti o n   a n d   it Ap p li c a t io n s,  Bo rd e a u x ,     (2 0 0 4 ).     [4 ]   V a le´ rio ,   D.,   Co sta ,   J.S . ,   T u n in g   o f   f r a c ti o n a P ID  c o n tr o ll e rs  w it h   Zi e g ler Nic h o ls -   ty p e   ru les ,   S ig n a l   P r o c e ss in g ,   S ig n a Pro c e ss in g   ,   V o l .   8 6 ,   p p .   2 7 7 1 2 7 8 4 .   (2 0 0 6 ).   [5 ]   Zam a n i ,   M . ,   Ka rim i, G .   M . ,   S a d a ti ,   N.,   P a rn ian i ,   M . ,   De sig n   o f   a   fra c ti o n a o rd e P ID  c o n tro ll e f o a n   A V u sin g   p a rti c le sw a r m   o p ti m iz a ti o n ,   Co n tro e n g i n e e rin g   p ra c ti c e ,   V o l.   1 7 ,   issu e   1 2 .   (2 0 0 9 ).     [6 ]   M o n je,   A . ,   Blas ,   M . ,   Vin a g re ,   M . ,   F e li u ,   V . ,   a n d   C h e n ,   Y.,     T u n in g   a n d   a u t o - tu n in g   o f   f ra c ti o n a o r d e c o n tr o ll e rs   f o in d u st ry   a p p li c a ti o n s” ,   Co n tro e n g i n e e rin g   p ra c ti c e ,   V o l.   1 6 ,   Iss u e   7 ,   ( 2 0 0 8 ) .   [7 ]   L e e ,   K.,   Ki m ,   J.,   Co n tro ll e g a in   tu n in g   o f   a   si m u lt a n e o u m u lt i - a x is  P ID  c o n tr o sy st e m   u sin g   th e   T a g u c h m e th o d ,   C o n tr o E n g i n e e rin g   Pr a c ti c e ,   Vo l.   8 ,   Iss u e   8 ,   (2 0 0 0 ).   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       F r a ctio n a l O r d er P I Desig n   u s in g   th Ta g u ch i Meth o d   ( S o ma ye h   N o r o u n i)   185   [8 ]   R y c k e b u sc h ,   E.   F . ,   Cra ig ,   I.   K.   ,   P ID  t u n i n g   f o a   m u lt iv a riab le  p lan u si n g   T a g u c h i - b a se d   m e th o d s” ,   P r o c e e d in g s   o f   th e   1 5 th   I F A W o rld   Co n g re ss ,   Ba rc e lo n a ,   S p a in ,   (2 0 0 2 ).   [9 ]   A l f a ro ,   V .     M . ,     V il a n o v a ,   R.   ,   O.  A rrieta    M a x i m u m   S e n siti v it y   Ba se d   Ro b u st  T u n i n g   f o Tw o - De g r e e - of - F re e d o m   P ro p o r ti o n a l−In teg ra Co n tr o ll e rs” ,     I n d u strial  &   En g i n e e rin g   Ch e m istr y   Re s e a rc h ,   (2 0 0 8 ).     [1 0 ]   S a n th a k u ma r,    M . ,   Aso k a n ,   T . ,     S e lf - T u n in g   Pro p o rt io n a l - I n t e g ra l - De riv a ti v e   Co n tro ll e f o a n   A u t o n o mo u s   Un d e rwa ter   Veh icle ,   B a se d   On   T a g u c h M e th o d ,   J o u r n a o C o mp u ter   S c ien c e   ,   Vo l.   6 ,   Iss u e .   8 ,   p p .   8 6 2 - 8 7 1 ,   ( 2 0 1 0 ).   [1 1 ]   A c c o to   A ,   Ca rp in o   G ,   S e rg F ,   e a l.   ,   De sig n   a n d   c h a ra c teriz a ti o n   o f   a   n o v e h ig h   p o w e se ries   e las ti c   a c tu a to f o a   lo w e li m b   ro b o ic o rt h o sis” ,   I n t e rn a ti o n a l   J o u r n a l   o f   Ad v a n c e d   R o b o ti c   S y ste ms ,   (2 0 1 3 ).   [1 2 ]   Ca rp in o , G . ,   A c c o to ,   D. ,   S e rg i ,   F . ,   L u ig i. ,   T . ,   N.,   G u g li e lm e ll i ,   E. ,     " A   No v e Co m p a c T o rsio n a S p rin g   f o S e ries   El a stic A c tu a to rs f o A ss isti v e   Wea ra b le Ro b o ts" ,   J o u rn a o M e c h a n ica De sig n ,   V o l . ,   1 3 4   , Iss u e   1 2 ,   (2 0 1 2 ).     [1 3 ]   A u ,   S . ,   k . ,   D il w o rth ,   P . ,   He rr,   H.,   " A n   a n k le - f o o e m u latio n   s y ste m   f o th e   stu d y   o f   h u m a n   w a l k in g   b io m e c h a n ics " ,   In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   R o b o ti c s a n d   Au t o ma ti o n ,   Orla n d o ,   F lo rid a ,   M a y ,   (2 0 0 6 ).       [1 4 ]   Ko n g ,   K.,   Ba e ,   J.,   T o m izu k a ,   M . ,   " Co n tro o f   ro tary   s e ries   e las ti c   a c tu a to f o id e a f o rc e - m o d e   a c tu a ti o n   in   h u m a n - ro b o i n tera c ti o n   a p p li c a ti o n s" ,   IE EE /A S M T r a n s a c ti o n s o n   M e c h a tro n ics ,   Vo l.   1 4 ,   Iss u e   1 ,   ( 2 0 0 9 ).   [1 5 ]   T a y lo r,   D.,   M . ,   " A   c o m p a c s e r ies   e las ti c   a c tu a to f o Bip e d a ls   w it h   h u m a n - li k e   d y n a m i c   p e r fo rm a n c e " ,   M S c   T h e sis,  Crn e g ie M e ll o n   Un iv e rsity ,   (2 0 1 1 ).     [1 6 ]   Hu tt e r,   M . , Re m y ,   C.   D. Ho e p f li n g e r,   M .   A . S ieg wa rt,   R . ,   " Hig h   c o m p li a n se ries   e las ti c   a c tu a ti o n   f o th e   r o b o ti c   leg   s c a rIE TH" ,   In tern a ti o n a Co n f e r e n c e   o n   Cli m b in g   a n d   W a l k in g   Ro b o ts  (CLAWA R),   P a ris,   F ra n c e ,   S e p tem b e r   7 ,     ( 2 0 1 1 ) .     [1 7 ]   M isg e ld ,   B. ,   J. ,   E. ,   G e riac h - Ha h n ,   K.,   Ru sc h e n ,   D.,   P o p p ra p a ,   A . ,   L e o n h a rd t,   S . ,   " Co n tro l   o f   a d ju st a b le  c o m p li a n t   a c tu a to rs" ,   M a c h in e s ,   V o l.   2 ,   Iss u e   2 ,   p p .   1 3 4 - 1 5 7 ,   (2 0 1 4 ).   [1 8 ]   W il li a m so n ,   M .   M . ,   S e ries   El a stic  A c tu a to r” ,   M S c   T h e sis,  M a ss a c h u se tt in stit u te  o f   T e c h n o l o g y   a rti f icia l   in telli g e n c e   lab o ra t o ry ,   (1 9 9 5 ).     [1 9 ]   V in a g re ,   B.   M . ,   P o d l u b n y ,   I. ,   P e t ra s,  I. ,   Ch e n ,   Y.Q.  ,   Us in g   f ra c ti o n a o r d e a d ju stm e n ru les   a n d   fra c ti o n a o rd e r   re fe re n c e   m o d e l s in   M o d e Re f e re n c e   A d a p ti v e   Co n tro l”.  N o n li n e a D y n a m ics ,   V o l.   2 9 ,   p p .   2 6 9 - 2 7 9 ,   ( 2 0 0 1 ).   [2 0 ]   M o n je,   C. A ,   Ch e n ,   Y.Q.  a n d   Vin a g re ,   B. M .   ,   B o o k F ra c ti o n a l   o rd e sy ste m a n d   c o n tr o ls  f u n d a m e n tals  a n d   a p p li c a ti o n s,  c h a p ter 2 ,   sp ri n g e r,   (2 0 1 0 ).   [2 1 ]   P o d l u b n y ,   I. ,   F ra c ti o n a l - o rd e s y ste m a n d   P I D  c o n tro l lers .   IEE T ra n sa c ti o n o n   A u to m a ti c   Co n tro l,   V o l .   4 4 ,   n o .   1 ,   p p .   2 0 8 2 1 4 ,   ( 1 9 9 9 ) .   [2 2 ]   P e tr´ a ˇs,  I. ,   T h e   f ra c ti o n a l - o r d e c o n tro l lers m e th o d f o th e ir  sy n th e sis  a n d   a p p li c a ti o n ,   Jo u rn a o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   V o l .   5 0 ,   ,   n o .   9 - 1 0 ,   p p .   2 8 4 2 8 8   ,   (1 9 9 9 ).   [2 3 ]   Da s,  S . ,   S a h a ,   S . ,   Da s,  S h . ,   G u p t a ,   A . ,   " On   th e   S e lec ti o n   o f   T u n in g   M e th o d o l o g y   o f   F OP ID    Co n tro ll e rs  f o th e   Co n tr o o f   Hig h e Ord e P r o c e ss e s" ,   IS T ra n sa c ti o n s ,   Vo l.   5 0 ,   Iss u e   3 ,   p p 3 7 6 - 3 8 8 ,   ( 2 0 1 1 ) .     [2 4 ]   V a lerio ,   D. ,   Co sta ,   J.,   S . ,   " T u n in g   o f   f r a c ti o n a P ID  c o n tr o ll e rs  w it h   Zi e g ler - Nic h o ls - ty p e   ru les " ,   sig n a p ro c e ss in g V o l .   8 6 ,   Iss u e   1 0 ,   p p .   2 7 7 1 - 2 7 8 4 ,   (2 0 0 6 ).     [2 5 ]   Hu ss a in ,   M . ,   Ra jen d ra n ,   Z. ,   A . ,   Ku m a r,   S h . ,   Ku m a r,   G . ,   " Co m p a riso n   o f   P ID  c o n tro ll e tu n in g   m e th o d w it h   g e n e ti c   a lg o rit h m   f o F OP T s y s tem " ,   J o u rn a o e n g in e e rin g   re se a rc h   a n d   a p p li c a ti o n s ,   V o l.   4 ,   Iss u e   2 ,   p p .   3 0 8 - 3 1 4 ,   ( 2 0 1 4 ).                                                                                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.