• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.39 no.4
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• pp.6-15
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• 2002

A neural network disturbance observer for a robotic manipulator is derived in this paper. The neural network used as the disturbance observer is a feedforward MLP(multiple-layered perceptron) network. The uniform ultimate boundness(UUB) of the proposed neural disturbance observer and the control error within a sufficiently small compact set is guaranteed. This neural disturbance observer method overcomes the disadvantages of the existing adaptive control methods which require the tedious analysis of the regressor matrix of the given manipulator. The effectiveness of the proposed neural disturbance observer is demonstrated by the application to the three-link robotic manipulator.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.143-146
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• 1999

특정 플랜트내에 원하지 않는 음이나 진동신호를 능동적으로 제어하기 위해 LMS의 Filtered reference와 Filtered error 방법으로 피드포워드 적응제어 시스템을 사용할 때 오차신호의 수렴특성을 플랜트의 추정 임펄스응답의 정확도로써 나타낼 수 있는 식을 제안하고 수치 시뮬레이션과 실험으로 그 유효성에 대해 기술한다. 플랜트내 음향전달계의 추정 임펄스응답의 안정성 평가식은 이미 W. Ren과 P. R. Kumar에 의해 발표되었으나[1], 그 평가방법은 플랜트내의 실제(True) 임펄스응답을 필요로하고있어 수치 시뮬레이션에서는 가능한 방법이지만 임펄스응답의 측정이 불가능한 실제의 적응제어 시스템에 적용하는 것은 곤란하다. 따라서, 플랜트의 추정 임펄스응답을 크로스스펙트럼법(Cross-Spectrum)으로 추정하여 그 임펄스응답을 피드포워드 적응제어 시스템에 적용했을 때 안정성 여부를 평가하고, 또한 오차신호의 수렴특성을 Filtered reference와 Filtered error 방법에서 각각 확인하였다. 수치 시뮬레이션 결과와 실험 결과가 일치함을 확인하였다.