Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.8
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pp.140-146
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1995
In case the uncertainty existing in a system is assumed to satisfy the matching condition and to be come-bounded. Y. H. Chen proposed an adaptive robust control algorithm which introduced adaptive sheme for a design parameter into robust deterministic controls. In this paper, the adaptive robust control algorithm is applied to the position tracking control of direct drive robots, and simulation and experimental studies are conducted to evaluate control performance.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.19
no.3
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pp.77-83
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1995
Recently, in the field of industrial servo-systems, several methods have been proposed for tracking the reference input fastly and finely without overshoot. These methods, however, are established under hypothesis that structure and parameters of the plant are known accurately and they are time invariant. In practice, it is difficult to obtain the values of plant's parameters accurately and usually plants change with time and operation conditions. In this paper a method to construct the nominal model tracking adaptive control system is proposed. The system is composed of the nomial model which produces a ideal response and the model tracking system with the fuzzy adaptive controller. If the actual plant is equal to the controlled object in the nominal model, the output of the plant is the same as that of the nominal model and the fuzzy adaptive controller becomes idle. However, when the plant changes, the fuzzy adaptive controller of the tracking system operates in order for the output of the plant to track the ideal response. Through the computer simulations under various conditions, it is confirmed that the proposed model tracking system is very effective.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.2
no.6
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pp.29-37
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1994
Active noise control of random noise which propatate in the vehicle cabin as a form of spherical wave is the target of this study. In the previous study, the adaptive algorithm for adaptive controller is presented for the application in active noise control system. And for the preliminary study of adaptive active noise control in vehicle cabin as a real system, a computer simulation is performed on the effectiveness of the adaptive algorithm in the amplitude of the pressure fluctuation. This work studies the implementation of multi-channel feedforward adaptive algorithm for the reduction of the noise inside a vehicle cabin using a number of secondary sources derived by adaptive filtering of reference noise source. Multi-channel adaptive feedforward algorithm are verified in numerical simulation and semi-experimental justification of developed system is made on a domestic passenger car. In the results of semi-experimental study, the noise of specific region in the interior of automobile are reduced for the appreciabe sound pressure level in the operating engine rpm and finally this study suggests the capabilities of the real time active noise control in 3 dimensional acoustic fields.
This paper is concerned with an Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control(AFSMC) that the fuzzy systems are used to approximate the unknown functions of nonlinear system. In the adaptive fuzzy system, we adopt the adaptive law to approximate the dynamics of the nonlinear plant and to adjust the parameters of AFSMC. The stability of the suggested control system is proved via Lyapunov stability theorem, and convergence and robustness properties are demonstrated. The simulation results demonstrate that the performance is improved and the system also exhibits stability.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.1
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pp.1-6
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2012
In this paper, an adaptive fuzzy control system is proposed for the speed control of the ASV (Autonomous Surface Vehicle) with nonaffine nonlinear system dynamics. We consider the turning speed of the screw propeller to be the control input instead of thrust so that we do not have to know the exact function between turning speed and thrust. But in this case, the ASV becomes a nonaffine nonlinear system because thrust is a nonlinear function of the turning speed. To solve this problem, we propose a Takagi-Sugeno fuzzy-model-based control system and simulation studies are performed. Simulation results show the effectiveness of the proposed control scheme.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.101-106
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1997
This paper proposes a stable adaptive neural network control(NNC) for fixable joint manipulators. For designing the stable adaptive NNC, the flexible system dynamics is separated into fast and slow subdynamics according to singular perturbation concept. For the slow subdynamics, an adaptive NNC is designed to warrant the system stability and NN learning by lyapunov stability criterion. And to stabilize the fast dynamics, derivative control loop is installed. Through numerical simulation, the performance of the proposed NNC was compared to that of an adaptive controller designed based on the knowledge of the system dynamics. The proposed NNC shows much improvement over the conventional adaptive controller.
The satellite employs an adaptive beamformer to efficiently detect various signals and to suppress multiple interference signals, simultaneously. Although the adaptive beamforming satellite system needs Angle-of-Arrival (AOA) information of the desired signal, it is difficult to estimate the signal AOAs on the satellite environment. However, the AOA estimation on the ground control tower is more efficient and accurate comparing to the satellite environment. In this paper, we propose an adaptive beamforming satellite system based on the signal location information on the ground, consisting on an angle estimator, an adaptive beamformer, and signal processing & D/B unit. The ground control tower estimates the accurate location of the signal source, and it sends the estimated coordinates of the desired signal to the satellite. The angle estimator mounted on the satellite calculates the desired signal AOA, based on the signal location information transmitted from the ground control center. The satellite beamformer detects the desired signal and suppresses unwanted signals based on the signal AOA calculated by the angle estimator. We provide computer simulation results to present the performance of the proposed satellite adaptive beamforming system based on the signal location information.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.10
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pp.755-767
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2003
This paper proposes a robust fault-tolerant control framework for robot manipulators to maintain the required performance and achieve task completion in the presence of both partial joint failures and complete joint failures and uncertainties. In the case of a complete joint failure or free-swinging joint failure causing the complete loss of torque on a joint, a fully-actuated robot manipulator can be viewed as an underactuated robot manipulator. To detect and identify a complete actuator failure, an on-line fault detection operation is also presented. The proposed fault-tolerant control system contains a robust adaptive controller overcoming partial joint failures based on robust adaptive control methodology, an on-line fault detector detecting and identifying complete joint failures, and a robust adaptive controller overcoming partial and complete joint failures, and so eventually it can face and overcome joint failures and uncertainties. Numerical simulations are conducted to validate the proposed robust fault-tolerant control scheme.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.30
no.4
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pp.329-340
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1994
This paper presents a dynamic compensation methodology for robust trajectory tracking control of uncertain robot manipulators. To improve tracking performance of the system, a full model-based feedforward compensation with continuous VS-type robust control is developed in this paper(i.e,. robust decentralized adaptive control scheme). Since possible bounds of uncertainties are unknown, the adaptive bounds of the robust control is used to directly estimate the uncertainty bounds(instead of estimating manipulator parameters as in centralized adaptive control0. The global stability and robustness issues of the proposed control algorithm have been investigated extensively and rigorously via a Lyapunov method. The presented control algorithm guarantees that all system responses are uniformly ultimately bounded. Thus, it is shown that the control system is evaluated to be highly robust with respect to significant uncertainties.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.2
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pp.144-155
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2004
This paper addresses the issue of position control of a chain of multiple mass-spring-damper (CMMSD) units which can be found in many physical systems. The dynamic model of a CMMSD system with any degrees of freedom is expressed in a closed-form for the convenience of the controller design. Backstepping and model reference adaptive control (MRAC) approaches are then used to develop two adaptive output feedback controllers to control the position of a CMMSD system. The proposed controllers rely on the measurements of the input (force) and the output (position of the mass unit at the end of the chain) of the system without the knowledge of its parameters and internal states. Simulations are used to verify the effectiveness of the controllers
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[게시일 2004년 10월 1일]
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