In this study, a neuro-fuzzy controller which has the characteristic of fuzzy control and artificial neural network is designed. A fuzzy rule to be applied is automatically selected by the allocated neurons. The neurons correspond to fuzzy rules are created by an expert. To adapt the more precise model is implemented by error back-propagation learning algorithm to adjust the link-weight of fuzzy membership function in the neuro-fuzzy controller. The more classified fuzzy rule is used to include the property of dual mode method. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm designed above, an operating characteristic of a DC servo motor with variable load is investigated.
To reach high areal density, less track pitch is expected and more servo bandwidth is required. One approach to overcoming the problem is by using dual stage servo system. In this system, a voice coil motor (VCM) is used as the primary stage while a milliactuator is used as the secondary stage. We have suggested new milliactuator based on the shear mode of piezoelectric elements to drive the head suspension assembly. In this paper, we introduce controller design method, PQ method. PQ method reduces the controller design problem for DISO(dual-input/single-output) systems to two standard controller design problems for SISO(single-input/single-output) problems. The first part of PQ method directly address the issue of actuator output contribution, and the second part allows the use of traditional loop shaping to achieve the overall system performance. This paper shows how to employ the PQ method to meet aggressive close-loop performance specifications for a disk drive system with a VCM and piezoelectric milliactuator.
In this paper, a decoupled dual servo (DDS) stage for ultra-precision scanning system with large working range is introduced. In general, dual servo systems consist of a fine stage for short range and a coarse stage for long range. The proposed DDS also consists of a $XY\theta$ fine stage for handling and carrying workpieces and one axis coarse stage. Its coarse stage consists of air bearing guide system and a coreless linear motor with force ripple. The fine has four voice coil motors(VCM) as its actuator. According to a VCM's nature, there are no mechanical connections between coils and magnetic circuits. Moreover, VCM doesn't have force ripples due to imperfections of commutation components of linear motor systems - currents and flux densities. However, due to the VCM's mechanical constraints the working range of the fine is about $25mm^2$. To break that hurdle, the coarse stage with linear motors is used to move the fine about 500mm. Because of the above reasons, the proposed DDS can achieve higher precision scanning than other stages with only one servo. With MATLAB's Sequential Quadratic Programming (SQP), the VCMs are optimally designed for the highest force under conditions and constraints such as thermal dissipations due to its coil, its size, and so on. And for their movements without any frictions, guide systems of the DDS are composed of air bearings. To get precisely their positions, a linear scale with 5nm resolution are used for the coarse stage's motion and three plane mirror laser interferometers with 5nm for the fine's $XY\theta$ motions. With them, on scanning the two stages have same trajectories. The control algorithm is named Parallel method. The embodied ultra-precision scanning system has sub 100nm following error and in-positioning stability.
본 연구에서는 응답의 과도영역에서 특징점의 각 영역과 $e-{\Delta}e$ 위상평면을 이용하여 이중 퍼지룰을 구성하였다. 구성된 퍼지 제어룰은 기본 퍼지제어 룰에 비해 상승시간, 지연시간, 최대오브슈트 등을 줄일 수 있었으며 퍼지 룰의 제안방법은 $e-{\Delta}e$ 위상평면에서 하나의 퍼지룰은 과도영역에서 정상상태오차를 일으키고 다른 퍼지 제어 룰은 정상상태오차를 감소시키고 수렴영역에서 빠르게 수렴하도록 교대로 사용한다. 또한 $e-{\Delta}e$ 위상평면에서의 두 개의 퍼지 룰은 플랜트의 응답 특성에 따라 교체시기를 결정한다. DSP 프로세서를 사용하는 유압서보 모터 제어시스템을 통한 실험의 결과로서 제안된 이중 퍼지 제어 룰은 기본 퍼지 제어 룰에 비해 빠른 상승시간, 정정시간등 양호한 응답을 얻을 수 있음을 확인하였다.
The drive system of servo motor is requested to have robustness of disturbance and parameter variation. However, the dynamics of PMSM drive change significantly by forced disturbance and parameter variation. Moreover, the state error caused by them should be suppressed completely and rapidly. In this paper, the vector-control system of PMSM using dual adaptive control loop is investigated. In the proposed system, linear adaptive control loop rapidly recovers the state error caused by both disturbance and parameter variation. In the dual adaptive control loop, the inner loop reduces the system sensitivity of parameter variation and disturbance, and the outer loop suppresses the state error caused by them completely. The proposed servo system is verified through a computer simulations and experimental results.
Thin film is one of the most general structures used in micro-electro-mechanical systems (MEMS). To measure the mechanical properties of SU-8 film, tensile testing was adopted which offers not only elastic modulus but also yield strength and plastic deformation by load-displacement curve. Tensile testing system was constructed with linear guided servo motor for actuation, load cell for force measurement and dual microscope for strain measurement.
In this paper, Neuro-Fuzzy controller which has the characteristic of Fuzzy control and artificial Neural Network is designed A fuzzy rule to be applied is selected automatically by the allocated neurons. The neurons correspond to Fuzzy rules which are created by the expert. In order to adaptivity, the more precise modeling is implemented by error back propagation learning of adjusting the link-weight of fuzzy membership function in Neuro-fuzzy controller. The more classified fuzzy rule is used to include the property of Dual mode Method. To test the effectiveness of the algorithm designed above the experiment for DC servo motor with variable load as variable load plant is implementation.
In this study, a Neuro-Fuzzy Controller which has the characteristic of Fuzzy control and Artificial Neural Network is designed. A fuzzy rule to be applied is automatically selected by the allocated neurons. The neurons correspond to Fuzzy rules are created by an expert. To adapt the more precise modeling is implemented by error back propagation learning of adjusting the link-weight of fuzzy membership function in the Neuro-Fuzzy controller. The more classified fuzzy rule is used to include the property of dual mode method. In order to verify the effectiveness of an algorithm designed above, an operating characteristic of a AC servo motor is investigated.
In this paper, Fuzzy-Neural Network Control system that has the characteristic of fuzzy control to be controlled easily end the good characteristic of a artificial neural network to control the plant due to its learning is presented. A fuzzy rule to be applied is selected automatically by the allocated neurons. The neurons correspond to Fuzzy rules which ere created by a expert. To adaptivity, the more precise modeling is implemented by error beck-propagation learning of adjusting the link-weight of fuzzy membership function in Fuzzy-Neural Network. The more classified fuzzy rule is used to include the property of Dual Mode Method. To test the effectiveness of the algorithm presented above, the simulation for position end velocity of DC servo motor is implemented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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