In this paper, a class of neural-network controllers with two inputs of error and error change, is applied to the position control of D.C. servo system. The proposed controller is learned by error back-propagating error information to compensate the weighting value using its previous derivatives and to decrease exponentially a series of self learning coefficients. Through the simulations and implementations, the effectiveness and superiority to the conventional fuzzy controller is proved.
Direct Drive Valves (DDV) with electric closed loop spool position control are suitable for electrohydraulic position, velocity, pressure or force control systems including those with high dynamic response requirements. The spool drive device is a permanent magnet linear force motor which can actively stroke the spool from its spring centered position in both directions. This basic study is carried out to drive the design parameters for developing a domestic DDV. The static and dynamic characteristics of DDV are examined. The simulation results are compared with data of manufacture's catalog to show the validity of the modelling.
In this paper, an intelligent robust control system (IRCS) for precision tracking control of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The IRCS comprises a recurrent wavelet-based interval type-2 fuzzy-neural-network controller (RWIT2FNNC), an RWIT2FNN estimator (RWIT2FNNE) and a compensated controller. The RWIT2FNNC combines the merits of a self-constructing interval type-2 fuzzy logic system, a recurrent neural network and a wavelet neural network. Moreover, it performs the structure and parameter-learning concurrently. The RWIT2FNNC is used as the main tracking controller to mimic the ideal control law (ICL) while the RWIT2FNNE is developed to approximate an unknown dynamic function including the lumped parameter uncertainty. Furthermore, the compensated controller is designed to achieve $L_2$ tracking performance with a desired attenuation level and to deal with uncertainties including approximation errors, optimal parameter vectors and higher order terms in the Taylor series. Moreover, the adaptive learning algorithms for the compensated controller and the RWIT2FNNE are derived by using the Lyapunov stability theorem to train the parameters of the RWIT2FNNE online. A computer simulation and an experimental system are developed to validate the effectiveness of the proposed IRCS. All of the control algorithms are implemented on a TMS320C31 DSP-based control computer. The simulation and experimental results confirm that the IRCS grants robust performance and precise response regardless of load disturbances and PMSM parameters uncertainties.
This paper presents an algorithm that the mobile robot track accurately a moving object with information from a CCD camera mounted on mobile robot. Singular Value Decomposition is adapted to remove the measurement noise of a Raw data of CCD. The mobile robot estimate the trajectory using Kalman filter and track the path of a moving object with a servo motor. Computer simulation results are showed that the efficient tracking system for the mobile robot is designed properly.
The direct-drive servo valve(DDV) is a kind of one-stage valve because the main spool valve is directly driven by the dc motor. Since the DDV structure is simple, it is less expensive, more reliable, and offers a reduced internal leakage and a reduced sensitivity to fluid contamination. The control system of the DDV is highly nonlinear due to a current limiter, a voltage limiter, and the flow-force effect on the spool motion. The shape of the step response of the DDV-control system varies considerably according to the magnitudes of the step input and the load pressure. The system-design requirements mean that the overshoots should be less than 20%, and the errors at 0.02s should be less than 2%, regardless of the reference-step input sizes of 1V and 5V and the load-pressure magnitudes of 0MPa and 20.7MPa. To satisfy the system-design requirements, the PID-controller parameters of $K_c$, $T_i$ and $T_d$, and the derivative-feedback gain of $K_{der}$ are designed using the root locus and manual tuning.
A cotroller is designed and implemented for a 4-axis SCARA type assembly robot. The controller is developed for velocity control and precise position control of the AC servo motor and a robot language SNUL-87 is designed using c-language , which is oriented towards an intelligent robot system.
본 논문은 BLCD 모터를 사용하여 복합연막탄 선회구동 장치를 정밀 제어하는 시스템 설계 및 알고리즘 개발을 그 목적으로 하고 있다. 복합연막탄은 적위협의 시계를 가리는 역할을 하므로 매우 짧은 시간 내에 적 위협을 감지하고 그에 대응해야 하므로 빠른 응답성을 갖도록 설계 되어야 한다. 따라서 300Hz ${\sim}$ 500Hz의 빠른 전류 응답성을 가지는 전류 제어기를 설계하였으며 기존에 많이 사용되던 공간벡터 PWM을 사용하지 않고 MIX-MAX PWM 방식을 사용하여 연산속도를 향상 시켰다. 연막탄이 정확히 발사되기 위한 정밀 위치제어기를 제안하였으며 PC기반의 모니터링 프로그램을 통해 전류, 전압, 위치, 속도 등의 파라메터를 그래프로 확인 가능하도록 구현하였다. 부동소숫점 방식의 고속 DSP인 TMS320VC33을 사용하여 제어기를 구성 하였으며 PWM발생부는 CPLD인 EPM7128을 사용하여 구현 하였다.
교류 서보시스템의 고속.고정밀 제어를 위하여 혼합형 지능제어방식을 제안하였다. 제안한 제어방식은 먼저 고속제어를 위하여 퍼지-신경회로망 제어방식올 이용하고 오차가 설정된 범위안에 들어오변 PLL 제어방식을 이용한다. 제안한 제어방식올 3상 유도전동기의 속도제어에 대한 시뮬레이션 및 실험을 통하여 기폰의 퍼지-신경회로망 제어방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 우수함을 확인하였다.
This paper presents a new algorithm for position control of the BALL-HOOP system driven by th D.C. servo motor-through the micro computer simulation. The Stale Feed back + PID control algorithm is proposed. This algorithm performs that the settling time is faster and overshoot is decreased more remarkably than the PID and the State Feedback algorithm alone. In this simulation the difference equations are used to calculate the output of the control system.
본 논문은 실시간 음성인식명령으로 구동되는 지능형 이동기제어시스템을 제안한다. 제안된 이동기제어시스템은 메인모듈, 음성인식모듈, 모터구동모듈, 센서모듈로 구성된다. 80C196KC로 구현된 메인모듈에서 퍼지논리가 적용된 지능형 제어시스템을 제안한다. 사용자의 몸무게 및 여러 가지 주변 환경요인들에 의한 비선형성을 개선하기 위해서 피드백제어가 가능한 모터구동모듈과 센서모듈이 구현된다. 또한 제안된 시스템에서 이동로봇의 제어를 위한 9개의 단어를 사용하여 동작을 테스트하였고, 제어입력으로 음성명령과 조이스틱 사용 시 이동로봇의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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