제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.270-275
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1993
In this paper, the arc welding robot controller using a touch sensor and a arc sensor is presented. The controller is composed of robot controller parts for moving torch, and arc welding controller for welding and tracking. In the controller, an compensated data is generated to control robot trajectory and seam tracking by the arc sensor function. The data is obtained by integration of arc current. Experimental results are presented confirming the controller performance.
In this paper, we proposed development of improved model reduction and design of hierarchical controller using reduction model. The model reduction is considered that it is the transient response and the steady-state response through the use of nyquist curve. The hierarchical controller selected tuning of PID controller to ensure specified gain and phase margin and hybrid smith-predictor fuzzy controller using reduction model. Simulation examples are given to show the better performance of the proposed method than conventional methods.
In this paper, the new robust active noise controller was proposed to be applied for attenuating the noises when the nonlinear distortion in the secondary path exists. Through computer simulations as well as the analytical analysis, it could be shown that it is possible for both conventional LMS controller and proposed controller, to be applied for actively controlling the noises and linearizing the nonlinear distortion in the secondary path. Also, the simulations results demonstrated that the proposed controller may have faster convergence speed and better capability of controlling the noises and compensating the nonlinear distortion than the conventional LMS controller.
This paper describes on the development of Controller for the Utility Car using Microprocessor. The Utility Car is composed of Controller, separately exited DC motor, battery and potbox. It is easier to for a digitalized controller using microprocessor append new function than an analogized controller. The test driving of controller shows that the Utility Car travels 20 [km] per charge.
This paper presents a fuzzy modified PID controller that uses linear fuzzy inference method. In this structure, the proportional and derivative gains vary with the output of the system under control. 2-input PD type fuzzy controller is designed to obtain the varying gains. The proposed fuzzy PID structure maintains the same performance as the general-purpose linear PID controller, and enhances the tracking performance over a wide range of input. Numerical simulations and experimental results show the effectiveness of the fuzzy PID controller in comparison with the conventional PID controller.
We consider one of robust controller, fuzzy-sliding mode controller dealing with model uncertainty, simplified representation of nonlinear system, changed parameters of plant. We propose fuzzy-sliding mode algorithm which provides control input that has system states approaching the choosed sliding surface. This fuzzy controller has a rule base to get initial states converged on sliding surface. This algorithm Is applied to a transfer function of DC motor to be modeled simply and do position control of DC motor due to system parameters. We compare fuzzy-sliding mode controller to both sliding mode controller and fuzzy controller to identify roust control.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.836-844
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2008
This paper presents an approach to order reduction of linear parameter varying controller for polytopic model. Feasible solutions which satisfy relevant linear matrix inequalities for constructing full-order parameter varying controller evaluated at each polytopic vertices are first found. Next, sufficient conditions are derived for the existence of a right coprime factorization of parameter varying controller. Furthermore, a singular perturbation approximation for time invariant systems is generalized to reduce full-order parameter varying controller via parameter varying right coprime factorization. This generalization is based on solutions of the parameter varying Lyapunov inequalities. The closed loop performance caused by using the reduced order controller is developed. To examine the performance of the reduced-order parameter varying controller, the proposed method is applied to reduce vibration of flexible structures having the transverse-torsional coupled vibration modes.
This study investigates the inherent influence of a DC-link voltage controller on both DC-link voltage control and the compensation performance of a three-phase, four-wire shunt active power filter (APF). A nonlinear variable-parameter DC-link voltage controller is proposed to satisfy both the dynamic characteristic of DC-link voltage control and steady-state compensation performance. Unlike in the conventional fixed-parameter controller, the parameters in the proposed controller vary according to the difference between the actual and the reference DC-link voltages. The design procedures for the nonlinear voltage controller with variable parameters are determined and analyzed so that the proposed voltage controller can be designed accordingly. Representative simulation and experimental results for the three-phase, four-wire, center-spilt shunt APF verify the analysis findings, as well as the feasibility and effectiveness of the proposed DC-link voltage controller.
A controller of wheeled mobile robot(WMR) based on Lyapunov theory is designed and a Fuzzy-Neural Network algorithm is applied to this system to adjust controller gain. In conventional controller of WMR that adopts fixed controller gain, controller can not pursuit trajectory perfectly when initial condition of system is changed. Moreover, acquisition of optimal value of controller gain due to variation of initial condition is not easy because it can be get through lots of try and error process. To solve such problem, a Fuzzy-Neural Network algorithm is proposed. The Fuzzy logic adjusts gains to act up to position error and position error rate. And, the Neural Network algorithm optimizes gains according to initial position and initial direction. Computer simulation shows that the proposed Fuzzy-Neural Network controller is effective.
When a servo position controller of a robot or a driving units is composed of a PID controller, servomechanism which is modelled is composed of current, velocity and position control loops. After this model is simulated, the technique operating gain of each controller is suggested. The model consists of current, velocity and position controllers from the inside to the outside gradually. Also, to combine velocity and position controllers with 2 order system, simulation is performed after current controllers are composed, which are able for current loop to work ideally. If a current controller is treated with constant, it is possible for velocity and position controller to consist of controller into 2 order system. The technique is verified by applying T-company servo motor which is much more applied to current, velocity and position controller robots.
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