A boundary control method that controls interior state by actively controlling the boundary conditions in boundary value problems is proposed for the vibration control of flexible beam by using piezoelectric actuators. The governing equations are derived based on the Euler beam theory and the reduced order model is obtained by modal truncation. The spillover effects caused by the uncontrolled high frequency modes are analyzed and the method selecting a suitable sensor location is also proposed. The lag compensator in digital form is realized by using a microcomputer and its peripheral devices. The efficiency of the proposed control scheme is demonstrated experimentally and compared with the simulation results.
This paper presents a neural network controller for a rigid-link electrically-driven robot. The proposed controller is designed in conjunction with three neural networks approximating for complicated nonlinear functions. Particularly, the fact, different from conventional schemes, is that the neural network based current observer is used. Therefore, no accurate measurement of the actuator driving current is required. In the proposed controller-observer scheme, the derived weight update rule guarantees the stability of closed-loop system in the sense of Lyapunov. The effectiveness and performance of the proposed method are demonstrated through computer simulation.
본 논문에서는 인공위성 자세제어 시스템의 고장 검출 기법을 제시하였다. 논문에서는 상호간섭 다중모델을 기반으로 벌점을 이용하여 인공위성 자세 시스템 중 구동기의 완전 고장과 구동력 저하 고장을 검출하였다. 제안한 고장 검출 기법은 2단계로 구분되는데, 먼저 11개의 구동기 고장 관련 모델을 구성하여 구동기 고장 검출을 수행한 후, 구동기의 고장이 검출되면 구동기의 고장 특성에 관련된 하위 모델을 생성하여 실제 발생한 고장이 완전 고장인지 구동력 저하 고장인지를 구분하게 된다. 또한 기존에 제안된 상호간섭 다중모델을 이용한 고장 검출 기법과 비교한 결과, 본 논문에서는 병렬로 구성되었던 고장 모델들을 2단계로 구성하고 각 단계별로 차등화된 벌점을 이용함으로써 구동기 고장 검출 시간을 줄였을 뿐만 아니라, 고장의 특성까지 빠르게 구분할 수 있는 장점이 있음을 확인 하였다.
We propose a control scheme to control the indoor zone temperature via variable air volume (VAV) unit. To control the room temperature, state space model of the conditioned zone which is partitioned into nine artificial sectional regions is derived. The nonlinearity of the damper motion and actuator are considered for the practical use in the state space system description. The temperature control of the room temperature is performed by manipulating the degree of openness of the damper in relation to the local room temperature and the supplied air flow rate. In general, since a local temperature in the conditioned zone is measured, it is required to estimate the temperature values in each regions for the precise temperature control. We thus design a state observer to estimate the regional temperature, and use these values in the controller. The overall control system consists of the state observer based state feedback with the integral control. We compared the control results of the proposed scheme with those of cascade proportional and integral (PI) control, and showed that the scheme achieved precise control of the conditioned system.
The data gathering delay and the network lifetime are important indicators to measure the service quality of wireless sensor and actuator networks (WSANs). This study proposes a dynamically cluster head (CH) selection strategy and automatic scheduling scheme of collectors for prolonging the network lifetime and shorting data gathering delay in WSAN. First the monitoring region is equally divided into several subregions and each subregion dynamically selects a sensor node as CH. These can balance the energy consumption of sensor node thereby prolonging the network lifetime. Then a task allocation method based on genetic algorithm is proposed to uniformly assign tasks to actuators. Finally the trajectory of each actuator is optimized by ant colony optimization algorithm. Simulations are conducted to evaluate the effectiveness of the proposed method and the results show that the method performs better to extend network lifetime while also reducing data delay.
A learning controller is presented for repetitive walking motion of biped robot. The learning control scheme learns the approximate inverse dynamics input of biped walking robot and uses the learned input pattern to generate an input profile of different walking motion from that learnt. In the learning controller, the PID feedback controller takes part in stabilizing the transient response of robot dynamics while the feedforward learning controller plays a role in computing the desired actuator torques for feedforward nonlinear dynamics compensation in steady state. It is shown that all the error signals in the learning control system are bounded and the robot motion trajectory converges to the desired one asymptotically. The proposed learning control scheme is ...
There have been many approaches to solve the disturbance rejection problem in the control of LTI systems with state independent disturbances or possibly nonlinear state dependent disturbances. From the view point of each actuator, robot manipulators can be modeled as the second class of systems. With this model, M.Nakao et al. [1] introduced a decentralized control scheme based on interference estimation which is simple in its implementation and robust to the coupled dynamics and parameter variations. This paper systematically generalizes the control scheme to arbitrary finite dimensional LTI systems with disturbances. In doing so, we develop a disturbance observer theory for solving the disturbance rejection problem. We also present a discrete version of the theory with discussion of sampling and time-delay effects.
Loop shaping $H_{\infty}$control with normalized coprime factorization was applied to a servo-motor driven high-speed powitioning system. The high-gain controller was designed to attenuate the postion errors caused byfriction effects and extermal disturbances. The non-existence of limit cycle was analyzed, though there is actuator saturation. The designed $H_{\infty}$control system was experimently tested in a rotary index table. Results showed its effectiveness to improve postion accuracy with out any compensation scheme for friction, and robustness to model perturbation and external disturbances.ces.
본 논문에서는 매개변수 추종기법과 모델추종 적응제어기법을 이용하여 재형상 모델 추종 비행제어기법을 제안하였다. 기준 모델을 추종하기 위하여 모델의 신호와 입력, 오차를 이용하여 적응제어기를 구성하였다. 고장이 발생하는 경우 시스템에 발생하는 불확실성에 대처하기 위해 시스템 식별기법을 도입하였으며, 역변환 계산의 용이성을 위해 회귀적 재귀 푸리에 변환기법을 사용하였다. 회귀적 재귀 푸리에 변환을 이용한 적응제어기법을 통해 고장에 능동적으로 대처하는 비행제어시스템을 구성하였으며, 항공기 제어면 파손을 모사하기 위하여 안정미계수 및 조종미계수 기법을 이용하여 고장을 정식화 하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어시스템의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 스카이훅댐퍼 시스템의 해석 및 설계에 능동 서스펜션 강인제어 이론을 적용하여 현가장치설계에 응용 할 수 있는 이론 및 실험적 제어 장치 적용에 관한 연구를 수행하였다. 최근의 현가장치설계에서는 강성과 감쇠를 능동적으로 제어하는 기술의 적용이 일반화되고 있으며, 다른 차량안정성제어장치와의 연계성이 높아짐에 따라, 제어시스템설계에서 보다 내구성이 강하고 제어효과의 응답성이 빠르며 정도 또한 높은 제어장치의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 센서의 위치 관계에 따른 능동현가시스템을 해석하여 위와 같은 빠른 응답성과 높은 정도의 제어가 가능한 제어시스템을 해석, 설계하기 위하여 강인제어시스템의 적용에 관한 고찰을 하였다. 그리고 제어대상시스템에 대한 강인제어시스템을 설계하기 위한 모델링 및 적용방법을 수식적으로 해석하였으며, 스카이훅현가장치의 제어시스템설계에 중요한 내외란성 향상을 위한 강인제어 시스템설계에 적용하는 방법에 관해 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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