This paper deals with the robust controller design of robot manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of unmodelled dynamics in cause of nonlinearity and parameter uncertainty. The approach follwed in this paper is based on model reference adaptive control technique and convergence on hyperstability theory but it does away with the assumption that process is characterized by a linear model remaining time invariant during adaptation process. The performance of controller is demonstrated by computed simulation about position and speed control of six link manipulator in case of disturbance and payload variation.
This paper deals with the robust controller design of robot manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of unmodelled dynamics in cause of nonlinearity and parameter uncertainty. The approach follwed in this paper is based on model reference adaptive control technique and convergence on hyperstability theory but it does away with the assumption that process is characterized by a linear model remaining time invariant during adaptation process. The performance of controller is demonstrated by computed simulation about position and speed control of six link manipulator in case of disturbance and payload variation.
An overlapping decentralized robust EA(eigenstructure assignment) controller is designed for an active suspension system of a vehicle based on a full car model with 7-degree of freedom. Using overlapping decomposition, the full car model is decentralized by two half car models. For each half car model, an effective and disturbance suppressible controller can be obtained by assigning appropriately a left eigenstructure of the system. The performance of the proposed overlapping decentralized robust EA controller is compared with that of a conventional centralized EA controller through computer simulations.
An new class of robust position/force hybrid control law is proposed for uncertain robot manipulators. The uncertainty is nonlinear and (plssibly fast) time-varying. Therefore, the uncertain factors such as imper- fect modeling, friction, payload change, and external disturbance are all addressed. Based on the possible bound of the uncertainty, the controller is constructed and the stability study based on Lyapunov function is presented. To show that the proposed control laws are indeed applicable, the theoretical result is applied to a SCARA-type robot manipulator and simulation result is presented.
본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 띤 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 목표로 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 다음의 과정에 의해 만든다. 우선 상태 공간에 적용할 웨이브렛 기준 함수를 정의하고 나서 제어기로 들어오는 입력 값의 대략적인 범위와 특성을 파악해서 웨이브렛 이론에 근거해 신축(dilation)과 이동(traslation) 변수 값을 선택하여 초기 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 건설한다. 마지막으로 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가는 새로운 형태의 ENNC를 제안하여 연결 가중치(weight)를 조정한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시뮬레이터에 적용하여 제안한 제어기의 견실성 및 그 우수성을 입증하고자 한다.
압전 구동기는 전기적 에너지를 직접 동역학적 에너지로 변환하는 세라믹 구동기이다. 특히 압전 구동기의 개방 회로 시스템은 분자 구조 특성에 의해 비선형적인 히스테리시스 특성과 크리프 특성을 가진다. 이러한 비선형적 시스템을 작은 분해능으로 제어하는 경우 이에 따른 외란, 모델링의 불확실성 둥의 오차가 발생하게 된다. 따라서, 현재 이러한 비선형적 오차를 기존의 PID 및 최적제어를 사용하여 보상하는 방법에 대해서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 압전 구동기 위치 결정 시스템 전체에 대해 LQG 제어 및 $H_{\infty}$ 제어를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 본 논문은 시뮬레이션 결과를 바탕으로 실제 압전 구동기 위치 결정 시스템에 $H_{\infty}$ 제어를 적용하여 제안된 $H_{\infty}$ 제어기가 시스템 성능에 영향을 주는 외란, 모델링의 불확실성 등을 효과적으로 제거함을 보여준다.
PID제어기를 플랜트 파라미터를 이용하여 구성하는 IMC-PID제어에 대해 연구한다. 특히 변하는 플랜트에 대해서는 자기동조(ST, Self-Tuning)를 사용하여 시스템을 식별하여 활용한다. 특히 실시간으로 개루프의 위상여유 및 이득여유를 모니터링하여 정해진 구역을 벗어나게 되면 식별된 시스템파라미터를 이용하여 IMC-PID제어기를 구성한다. 또 시간영역 지표로 과도한 오차가 발생하는 경우에도 제어기를 갱신함으로서 전체적으로 보면 견실 PID제어기 형태를 갖게 한다.
This paper presents a controller design to coordinate a robot manipulator under unknown system parameters and bounded disturbance inputs. To control the motion of the manipulator, an inverse dynamics control scheme is applied. Since parameters of the robot manipulators such as mass and inertia are not perfectly known, the difference between the actual and estimated parameters works as a disturbance force. To identify the unknown parameters, an improved adaptive control algorithm is directly derived from a chosen Lyapunov's function candidate based on the Lyapunov's Second Method. A robust control algorithm is devised to counteract the bounded disturbance inputs such as contact forces and disturbing forces coming from the difference between the actual and the estimated system parameters. Numerical examples are shown using three degree-of-freedom planar arm.
본 글에서와 같이 SMA 작동기는 전류 압력만으로 유연 구조물 시스템의 형상 이나 전동을 제어할 수 있으므로 작동기의 구조를 매우 간단히 할 수 있으머, 또한 작동기의 무게에 비하여 큰힘이나 변위를 제어할 수 있다는 장점이 있다. 이를 이용 하여 각종 제조분야 및 첨단 항공우주 산업에 이르기까지 매우 다양한 분야에 응용이 가능하다. 그러나, 현재 우리나라의 경우 SMA에 대한 연구는 미미한 상태이다. 새로운 SMA 재료와 이를 응용한 매카니즘에 대한 연구와 개발이 절실하며 이를 위한 과감한 투자가 요구된다. 또한 정확하고 견실한 제어를 위하여 SMA 작동기의 다양한 특성을 보다 심도있게 파악하고, 강건한 제어기를 적용하여 외부 환경의 영향을 최소화하는 연구가 필요하다. 나아가서 제어 메카니즘의 구동 장치 등의 적용을 위한 이방향성 SMA의 특성과 제어기법에 대한 연구도 병행해서 수행되어야 할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 Kharitonov 견실 제어 이론을 적용하여 유도 전동기 관성 변동에 대한 새로운 속도 제어기 설계기법을 제안한다. 정속도 운전을 하는 경우 관성의 변화는 운전 성능을 저하시키는 요인이 되며 운전 중 발생되는 관성의 변화는 제어기를 포함한 전체 시스템 특성방정식의 근을 이동함으로 시스템의 속응성에 영향을 주게된다. RLS (Recursive Least Square) 알고리즘을 이용하여 관성 변화를 추정하고 이를 기반으로 안정도 마진을 포함하는 속도 제어기 이득을 설정한다. 또한 시뮬레이션과 실험을 통해 제안된 기법의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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