The aim of this paper is twofold: The one is to design BLDC motors for an electric bicycle and the other is to develop a controller of the BLDC motors. A new BLDC Motor has a permanent magnet rotor in which the magnetic arrangement is radial to the shaft and integral to the rotor laminations instead of mounted on the perimeter of the rotor. This technique concentrates flux, giving a higher flux density than a surface-mounted PM motor and has the increase of reluctance torque. The stator of BLDC motor has parallel winding instead of interconnected wye-connection winding, allowing multi-phase separate independent controllability. It gets much more high power than wye-connection at same low voltage. The proposed controller has a technique of exited with modulation(EWM) and one H-bridge and two photo sensors per phase. Experimental results show the performance of the proposed BLDC motors for an electric bicycle.
The goal of this paper is to develop a nonlinear observer-based control strategy for a multi-variables continuous stirred tank reactor (CSTR). A new robust nonlinear observer is constructed to estimate the whole process state variables. The observer is coupled with a nonlinear controller, designed based on the input-output linearization for controlling the concentration and reactor temperature. The closed loop system is shown to be globally asymptotically stable based on Lyapunov arguments. Finally, computer simulations are developed for showing the performance of the proposed controller.
In this paper, we designed neural network predictive two degree of freedom PID controller to control sway of crane Crane's trolley arrive minimum oscillation of transfer body and establishment position in minimum time. When various establishment location and surrounding disturbance were approved based on mathematical modeling of crane, controller designed to become effective control location error and oscillation angle of two control variables that simultaneously can predictive control. We wish to develop automatic travel control system through anti-sway skill of crane.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.2
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pp.103-108
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2005
Loading/Unloading task in the real industry is performed by crane, but most of the loading/unloading task with the weight of 5kg∼30kg is done by human workers and this kind of work causes industrial disaster of workers. Therefore it is necessary to develop low cost loading/unloading manipulator system to prevent this kind of industrial accidents. This paper is concerned with the design and fabrication of 2 axis pneumatic manipulators using on/off solenoid valves and accurate position control without respect to the external load and low damping in the pneumatic rotary actuator. To overcome the change of external load, switching of control parameter using LVQNN (Learning Vector Quantization Neural Network) is newly applied, which estimates the external loads in the pneumatic cylinder. As an underlying controller, a state feedback controller using position, velocity and acceleration is applied to the switching control system. The effectiveness of the proposed control algorithms are demonstrated through experiments of pneumatic cylinder with various loads.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.5
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pp.423-431
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2000
In this paper, the effect of computing time-delay in the real-time digital fuzzy control systems is investigated and the design methodology of a real-time digital fuzzy controller(DFC) to overcome the problems caused by it is presented. We propose the fuzzy feedback controller whose output is delayed with unit sampling period. The analysis and the design problem considering computing time-delay is very easy because the proposed controller is syncronized with the sampling time. The stabilization problem of the digital fuzzy control system is solved by the linear matrix inequality(LMI) theory. Convex optimization techniques are utilized to find the stable feedback gains and a common positive definite matrix P for the designed fuzzy control system Furthermore, we develop a real-time fuzzy control system for backing up a computer-simulated truck-trailer with the consideration of the computing time-delay. By using the proposed method, we design a DFC which guarantees the stability of the real time digital fuzzy control system in the presence of computing time-delay.
The $H_{\infty}$ approach, adopted in this paper, is based on loop shaping using a normalized coprime factor combined with a field-oriented control to control induction motor. We develop two loops. The first one, the inner loop, controls the stator current by $H{\infty}$ controller in order to obtain good performance. The second loop, the outer one, guarantees stability and tracking performance of speed and rotor flux using a proportional integral controller. When the rotor flux cannot be measured, we introduce a flux observer to estimate the rotor flux. Simulation and experimental results are presented to validate the effectiveness and the good performance of this control technique.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.03a
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pp.107-111
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1998
This paper presents a now approach to the design of intelligent contorl system for track vehicle system using fuzzy logic based on neural network. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the neural network-fuzzy, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. Moreover, We develop a Windows 95 version dynamic simulator which can simulate a track vehicle model in 3D graphics space. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based of independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The dynamic simulator for track vehicle is developed by Microsoft Visual C++. Graphic libraries, OpenGL, by Silicon Graphics, Inc. were utilized for 3D Graphics. The performance of the proposed controller is illustrated by simulation for trajectory tracking of track vehicle speed.
The main motivation of this research is to develop an intelligent control strategy for Activated Sludge Process(ASP). ASP is a complex and nonlinear dynamic system because of the characteristic of a wastewater, the change of an influent flow rate, weather conditions, and etc. The mathematical model of ASP also includes uncertainties which are ignored or not considered by process engineer or controller designer. The ASP is generally controlled by a PID controller that consists of fixed proportional, integral, and derivative gain values. The PID gains can be adjusted by the expert in the ASP. The ASP model based on Matlab$^{(R)}$5.3/Simulink$^{(R)}$3.0 is developed in this paper. Various control methods are applied to the ASP model and the control results are disscussed. Three control methods are designed and tested: conventional PID controller, fuzzy logic control approach to modify setpoints, and fuzzy-PID control method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.1
no.1
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pp.113-118
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2001
In this paper, we develop an optimal intelligent digital redesign method for a class of fuzzy-model-based controllers, effective for stabilization of continuous-time complex nonlinear systems. Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model is used to extend the results of the classical digital redesign technique to complex nonlinear systems. Unlike the conventional intelligent digital redesign technique reported in the literature, the proposed method utilized the recently developed LMI optimization technique to obtain a digitally redesigned fuzzy-model-based controller. Precisely speaking, the intelligent digital redesign problem is converted to an equivalent optimization problem, and the LMI optimization method is used to find the digitally redesigned fuzzy-model-based controller. A numerical example is provided to evaluate the feasibility of the proposed approach.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.10a
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pp.415-420
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2009
This paper presents a position tracking control of a flexible beam using the piezoelectric actuator. This is achieved by implementing both feedforward hysteretic compensator of the actuator and PID feedback controller. The Preisach model is adopted to develop the feedforward hysteretic compensator. In the design of the compensator, estimated displacement of the piezoceramic actuator is used on the basis of the limiting triangle database that results from collecting data of the main reversal curve and the first order ascending curves. Experimental implementation is conducted for position tracking control and performance comparison is made between a PID feedback controller without considering the effect of hysteresis, and a PID feedback controller integrated with the feedforward hysteretic compensator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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