Step-by-step time integration methods are widely used for solving structural dynamics problem. One difficult yet critical choice an analyst must make is to decide an appropriate time step size. The choice of time step size has a significant effect on solution accuracy and computational expense. The objective of this research is to derive error estimate for newly developed time integration method and develop automatic time step size control algorithm for structural dynamics. A formula for computing error tolerance is derived based on desired period resolution. An automatic time step size control strategy is proposed based on a normalized local error estimate for the generalized-α method. Numerical examples demonstrate the developed strategy satisfies general design criteria for time step size control algorithm for dynamic problem.
In this paper, the characteristics of disturbance torque of gimbal servo dynamics are studied, and the simulation methods of gimbal servo dynamics and INS error due to angular rate and linear acceleration of vehicle are proposed. In results of the simulation for a specific INS, it is estimated that INS velocity error due to gimbal servo dynamics is nearly proportional to square of vehicle acceleration.
Recently, it is concentrated on productivity improvement in high speed operation by converting industries. Register error is becoming the one of the most issued problem. Moreover register control is the key to product flexible displays through roll-to-roll systems. This paper presents a derivation of register error modeling. And the dynamics of register error is simulated under various conditions. Register error is affected by both roll velocity and tension between the front and back span. And dynamics of register error is to be an interaction in succeeding spans.
A prior error estimator which is solving structural dynamic problems and which is based on the generalized-method, is developed. Since the proposed error estimator is computed with only previous information, the time step size can be adaptively selected without the feedback mechanism. This paper shows that the automatic time stepping algorithm using the error estimator performs an efficient time integration. To verify its efficiency, several examples are numerically investigated.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권3호
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pp.286-286
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1996
A neural predictive tracking system for the control of structure-unknown dynamic system is presented. The control system comprises a neural network modelling mechanism for the the forward and inverse dynamics of a plant to be controlled, a feedforward controller, feedback controller, and an error prediction mechanism. The feedforward controller, a neural network model of the inverse dynamics, generates feedforward control signal to the plant. The feedback control signal is produced by the error prediction mechanism. The error predictor adopts the neural network models of the forward and inverse dynamics. Simulation results are presented to demonstrate the applicability of the proposed scheme to predictive tracking control problems.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권3호
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pp.154-161
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1996
A neural predictive tracking system for the control of structure-unknown dynamic system is presented. The control system comprises a neural network modelling mechanism for the the forward and inverse dynamics of a plant to be controlled, a feedforward controller, feedback controller, and an error prediction mechanism. The feedforward controller, a neural network model of the inverse dynamics, generates feedforward control signal to the plant. The feedback control signal is produced by the error prediction mechanism. The error predictor adopts the neural network models of the forward and inverse dynamics. Simulation results are presented to demonstrate the applicability of the proposed scheme to predictive tracking control problems.
In this paper, a new model error following sliding mode control is considered with a novel sliding surface for the error. This novel sliding surface has nominal dynamics of an original state of the error system and makes it possible that the Sliding Mode Control(SMC) technique for the error of the model following is used with the various types of controllers. Its design is based on the augmented system whose dynamics have a higher order than that of the original error system. The reaching phase is removed by using an initial virtual state which makes the initial error state sliding function equal to zero.
This paper presents new attitude error differential equations to define attitude errors as the rotation vector for inertial navigation systems. Attitude errors are defined with the rotation vector between the reference coordinate frame and the platform coordinate frame, and Platform dynamics to the reference coordinate frame due to platform torque command errors are defined. Using these concepts for attitude error definition and platform dynamics, we have derived attitude error differential equations expressed in original nonlinear form for GINS and SDINS and showed that these are equivalent to attitude error differential equations expressed in known linear form. The relation between attitude errors defined by the rotation vector and attitude errors defined by quaternion is clearly presented as well.
There have been many researches for optimal controllers in multivariable systems, and they generally use accurate linear models of the plant dynamics. Real systems, however, contain nonlinearities and high-order dynamics that may be difficult to model using conventional techniques. Therefore, it is necessary a PID gain tuning method without explicit modeling for the multivariable plant dynamics. The PID tuning method utilizes the sign of Jacobian and gradient descent techniques to iteratively reduce the error-related objective function. This paper, especially, focuses on the role of I-controller when there is a steady state error. However, it is not easy to tune I-gain unlike P- and D-gain because I-controller is mainly operated in the steady state. Simulations for an overhead crane system with dynamic friction show that the proposed PID-LC algorithm improves controller performance, even in the steady state error.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권5호
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pp.97-102
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2000
In this paper, a methodology for designing a controller based on inverse dynamics for speed control of DC motors is presented. The proposed controller consists of a prefilter, the inverse dynamic model of a system and the PI controller. The prefilter prevents high frequency effects from the inverse dynamic model. The model of the system in characterized by a nonlinear equation with coulomb friction. The PI controller regulates the error between the set-point and the system output which may be caused by modeling error, variations of parameters and disturbances. The output which may be caused by modeling error, variations of parameters and disturbances. The parameters of the model and the PI controller are adjusted offlinely by a genetic algorithm. An experimental work on a DC motor system is carried out to illustrate the performance of the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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