The PID trajectory tracking controller for robotic systems shows performance limitation imposed by inverse dynamics according to desired trajectory. Since the equilibrium point can not be defined for the control system involving performance limitation, we define newly the quasi-equilibrium region as an alternative for equilibrium point. This analysis result of performance limitation can guide us the auto-tuning method for PID controller. Also, the quasi-equilibrium region is used as the target performance of auto-tuning PID trajectory tracking controller. The auto-tuning law is derived from the direct adaptive control scheme, based on the extended disturbance input-to-state stability and the characteristics of performance limitation. Finally, experimental results show that the target performance can be achieved by the proposed automatic tuning method.
In this paper, the design and the implementation of a robust adaptive controller for trajectory tracking of robot manipulator is presented. The proposed control scheme ensures that tracking errors are converged to some boundaries in the presence of a state-dependent input disturbances as well as the ideal case without any prior knowledge of the robot manipulator parameters. The 3 DOF robot manipulator including actuator dynamics is used for the implementation of the proposed control scheme. The experimental results show that the proposed control scheme is valid for trajectory tracking of the robot manipulator.
This paper studies the coordinated trajectory control of an excavator as a kind of robotic manipulators driven by hydraulic actuators. Hydraulic robot system has many non-linearity in dynamics and kinematics, and strong coupling among joints(or hydraulic cylinders). This paper proposes a combined controller frame of the adaptive robust control(ARC) and the sliding mode control(SMC) for the trajectory tracking control of the excavator to preserve the advantages of the both methods while overcoming their drawbacks, namely, asymptotic stability of adaptive system for parametric uncertainties and guaranteed transient performance of sliding mode control for both parametric uncertainties and external disturbance. The suggested control technique is applied for the tracking of a straight-line motion of end-effector of manipulators, and through computer simulations, its trajectory tracking performances and the robustness to payload variation and uncertainties are illustrated.
Uncertain dynamic parameters and joint flexibility have been problem to control robot manipulator precisely. Hence, even if the controller tracks the desired trajectory well with the feedback of the motor encoders, it is hard to achieve the desired behavior at the end-effector. In this paper, robot trajectory is taught by a general heuristic iterative learning control (ILC) algorithm in order to reduce tracking error of the tool center point (TCP) and the results of tracking with 6 DOF industrial robot manipulator are presented. The performance is verified based on ISO 9283.
가변제어구조로 동작하는 슬라이딩모드제어(SMC)는 플렌트의 파라미터 변동과 부하왜형에 관계없이 스위칭 제어 알고리즘에 의해 위상 평면에서 미리 예측된 궤적 또는 기준모델을 따라 구동응답을 주어진 슬라이딩 면을 따라 강제로 추종시키는 것이다. 여기서 슬라이딩 평면을 찾아내는 방법의 하나로 SVM(Suppot Vector Machine) 을 사용한다. 그런데 SVM을 사용하여 슬라이딩 평면을 찾아내는 과정에서, 초기치의 변동이 있을 경우, SVM 모델을 재구성해야 해야 한다. 이에 본 논문에서는 SVM 모델을 재구성할 필요 없이, 기존 초기치에 의한 SVM 모델에서, 원하는 초기치의 SVM모델로 변경할 수 있는 방법을 제안한다.
퍼지 제어기에 신경회로망을 병렬로 연결시키므로 제어성능 향상을 위해 필요했던 소속함수의 미세조정 과정이 학습으로 대신되게 하는 제어기 구조를 제안하였다. 신경회로망의 학습은 오차 역전파 알고리듬에 의해 수행되고 퍼지 제어기의 출력이 학습에 사용되는 오차량으로 사용된다. 따라서 본 제어기는 전문가의 경험과 지식을 제어기 설계에 이용할 수 있고, 별도의 학습과정 없이 제어과정 중에서 신경회로망 제어기가 학습되어 초기의 제어특성이 개선되어지는 특성이 있다. 그리고 본 구성에서 퍼지 제어기는 사용된 규칙에 의해 형성되는 위상평면상의 슬라이딩 면으로 필요한 제어특성과 신경회로망의 학습기준을 제시하는 한편 신경회로망이 학습되기전 제어 시스템의 제어특성이 안정되도록 하며, 신경회로망은 시스템의 상태궤적이 퍼지제어기에 의해 형성된 슬라이딩 면을 가능한한 근사하게 추종하도록 학습되어져 위상평면상 임의의 위치에 있는 시스템의 상태가 슬라이딩 면을 따라 안정점에 도달하도록 하게한다.
본 논문은 재진입 비행체의 TAEM 구간 유도와 제어에 관하여 기술 하였다. TAEM 구간은 공기의 밀도와 비행체의 속도의 범위가 큰 특징을 가지고 있으며, 이들 조건하에 TAEM 구간의 유도를 위한 궤적과 비행체의 상태값을 최적화하였다. 최적화된 상태값은 7가지의 상태이며, 상태값은 Down-range, Cross-range, 비행체의 고도, 속도, 경로각, 방위각, 그리고 비행 거리이다. 최적화 연산을 수행하기 위하여 DIDO 프로그램을 사용하였다. 재진입 비행체의 제어를 위하여 인공 신경망을 이용한 되먹임 선형화 제어법을 사용하였다. 비행체의 동역학 모델은 역전파 모델을 통하여 근사화 되고, 근사화된 동역학 모델과 지연된 제어 입력, 플랜트 출력으로부터 새로운 제어 입력을 생성하게 된다. 이를 이용하여 본 논문에서는 앞서 최적화된 7가지의 상태값을 추종하는 결과를 보였다.
제어 환경의 변화에 강건하게 대처할 수 있는 제어 시스템을 개발하기 위해서, 본 논문에서는 자연계의 면역 시스템과 다층 신경망을 결합한 제어 시스템을 제안한다. 제안한 제어 시스템은 면역 알고리즘을 이용하여 다층 신경망의 가중치를 조절한다. 면역 알고리즘은 초기 방어 단계인 선천성 면역 알고리즘과 적응 단계인 적응 면역 알고리즘으로 구성되어 있다. 과거에 학습한 경험이 있는 환경과 유사한 환경에 대해서 선천성 면역 알고리즘이 동작하고, 학습한 경험이 없는 새로운 제어 환경의 변하에 대해서는 적응 면역 알고리즘이 동작한다. 면역 알고리즘을 이용한 제어 시스템을 로봇 매니퓰레이터의 궤적 추종 제어에 적용하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 제어 시스템의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 포텐셜 함수와 슬라이딩 모드 제어기법을 이용한 행동양식 기반의 분산형 군집비행 제어구조를 제안하였다. 군집비행 행동양식을 위해 각 개체의 상호작용을 포텐셜 함수로 표현하였으며, 군집형태를 유지하며 기준궤적을 추종하기 위해 군집중심점 제어기법을 제안하였다. 시스템의 불확실성과 임무환경에 의한 포텐셜 함수 변화에 대해 강건한 성능을 유지하기 위해 슬라이딩 모드 제어기법을 적용하여 제어기를 구성하고 안정성을 평가하였다. 또한 예상하지 못한 장애물에 대한 군집 회피기동을 위해 비행경로 수정기법을 제시하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 군집비행 제어기법의 성능을 평가하였다.
The work to raise the bridge plate by using two hydraulic cylinders is very dangerous when generating the unbalance state between cylinders. For solving this problem, one cylinder is forced to follow the trajectory of another cylinder instead of applying the same trajectory to two cylinders at once. In this paper, the control method for dynamic stable on lifting the bridge plate is proposed. The simulation model is derived by using commercial software, AMESim and MatLab/simulink. The PID controller is designed on one cylinder for following the reference trajectory and the adaptive controller is designed on another cylinder for tracking the displacement of one cylinder. The performance improvement is shown by comparing the simulation results through computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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