Kim, Young-Hwi;Bae, Gyu-Han;Park, Jae-Hyung;Kang, Sin-Chool;Lee, Ihn-Yong;Lim, Young-Do
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.296-300
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2003
The autopilot system targets decreasing labor, working environment improvement, service safety security and elevation of service efficiency. Ultimate purpose is minimizing number of crew for guarantee economical efficiency of shipping service. Recently, being achieving research about Course Keeping Control, Track Keeping Control, Roll-Rudder Stabilization. Dynamic Ship Positioning and Automatic Mooring Control etc. which compensate nonlinear characteristic using optimizing control technique. And application research is progressing using real ship on actual field. Relation of Rudder angle which adjusted by Steering Machine and ship-heading angle are non-linear. And Load Condition of ship as non-linear element that influence to Parameter of ship. Also, because the speed of a current and direction of waves, velocity and quantity of wind etc. that is disturbance act in non-linear from, become factor who make serv ice of shipping painfully. Therefore, service system of shipping requires robust control algorithm that can overcome nonlinearity. In this paper, Using fuzzy algorithm ,Design autopilot system of ship that could overcome the non-linear factor of ship and disturbance and examined result through simulation.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제15권6호
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pp.297-304
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2014
Due to the nonlinearity and complexity of the three-phase photovoltaic inverter, we propose an intelligent control based on fuzzy logic and the classical proportional-integral-derivative. The feedback linearization method is applied to cancel the nonlinearities, and transform the dynamic system into a simple and linear subsystem. The system is transformed from abc frame to dq0 synchronous frame, to simplify the state feedback linearization law, and make the close-loop dynamics in the equivalent linear model. The controls improve the dynamic response, efficiency and stability of the three-phase photovoltaic grid system, under variable temperature, solar intensity, and load. The intelligent control of the nonlinear characteristic of the photovoltaic automatically varies the coefficients $K_p$, $K_i$, and $K_d$ under variable temperature and irradiation, and eliminates the oscillation. The simulation results show the advantages of the proposed intelligent control in terms of the correctness, stability, and maintenance of its response, which from many aspects is better than that of the PID controller.
Two novel semi-active control methods for a seismically excited nonlinear benchmark building equipped with magnetorheological dampers are presented and evaluated in this paper. While a primary controller is designed to estimate the optimal control force of a magnetorheological (MR) damper, the required voltage input for the damper to produce such desired control force is achieved using two different methods. The first technique uses an optimal compact Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy inverse model of MR damper to predict the required voltage to actuate the MR dampers (TSKFInv). The other voltage regulator introduced here works based on the maximum and minimum capacities of MR damper at each time-step (MaxMin). Both semi-active algorithms developed here, use acceleration feedback only. The results demonstrate that both TSKFInv and MaxMin algorithms are quite effective in seismic response reduction for wide range of motions from moderate to severe seismic events, compared with the passive systems and performs better than original and Modified clipped optimal controller systems, known as COC and MCOC.
본 논문은 2자유도 실험용 헬리콥터 시스템의 제어를 위한 분산 제어기 설계 기법을 제안한다. 분산제어기법은 특히 대규모 제어 시스템에 적합하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 Lyapunov 안정도 설계 방법을 이용하여 상호 연결된 TS 퍼지 시스템의 안정도 조건을 유도하고 선형 행렬 부등식을 이용하여 제어기 설계 조건을 공식화한다. 제안된 방법의 유용성을 검증하기 위해, 컴퓨터 시뮬레이션뿐 만 아니라 실험을 통해 그 결과를 도출한다.
This paper proposes a novel maximum power point tracking (MPPT) system using a fuzzy logic control (FLC) algorithm for robust in-environment changing. The power available at the output of a photovoltaic (PV) cell continues to change with radiation and temperature because a solar cell exhibits nonlinear current-voltage characteristics. Therefore, the maximum power point (MPP) of PV cells varies with radiation and temperature. The MPPT methods are used in PV systems to make full utilization of the PV array output power, which depends on radiation and temperature. The conventional MPPT control methods such as constant voltage (CV), perturbation and observation (PO) and incremental conductance (IC) have been studied but these methods are problematic in that they fail to take into account the changing environment. The proposed FLC controller is based on the fuzzy control algorithm and facilitates robust control with the environmental changes. Also, the PV systems applied FLC controller is modeled by PSIM and the response characteristics of the FLC method according to environmental variations are analyzed through comparison with the performance of conventional methods. The validity of this controller is shown through response results.
Active Noise control(ANC) is rapidly becoming the most effective way to reduce noises that can otherwise be very difficult and expensive to control. This research presents ANFIS (Adaptive Network Fuzzy Inference System) controller for adaptively noise cancelling in a duct. ANC system generates secondary control sound pressure with same amplitude and with opposite phase as noise to be eliminated. ANFIS controller is trained to optimize its parameters for adaptively cancelling noise. That is ANFIS train its parameters by gradient descent and LSE method so called hybrid method. This paper present ANFIS in active noise control which provides an improvement convergence speed and limitation of linearity condition. It can model nonlinear functions of arbitrary complexity and ANFIS can construct an input-ouput mapping based on both human knowledge in the form of Takagi and Sugeno's fuzzy if-then rules and stipulated input-output data pairs. This paper also shows that the proposed ANFIS active noise control system successfully cancelled noise.
대형구조물의 진동감소를 위한 슬라이딩 모드 퍼지 제어기(Sliding Mode Fuzzy Control SMFC)에 대하여 연구하였다 본 제어기에 사용된 퍼지 추론기의 규칙은 비선형 제어기법의 하나인 슬라이딩 모드 제어기를 기반으로 하여 구성되었다 그결과 제어기의 퍼지성은 제어시스템을 시스템 계수의 불확실성과 구조물에 작용되는 외부하중의 불확실성에 대하여 강인한 성질은 갖게 하였으며 제어 규칙의 비선형성으로 인하여 제어기는 선형제어기에 비하여 보다 효율적인 되었다 복잡한 수학 해석에 기반한 종래의 제어기법에 비하여 퍼지 이론에 기반한 본 제어기법은 제어기의 설계절차가 매우 편리하다는 장점을 갖게 된다. 제안된 제어기법의 검증을 위하여 미국 토목학회 산하 구조제어위원회(ASCE Committee on Structural Control)에서 주도한 벤치마크 문제에 대하여 적용시켜 보았다 본 연구의 제어결과를 다른 연구자들에 의하여 발표된 {{{{ ETA _mixed _2$\infty$ }}, optimal polynomial control neural networks control 슬라이딩 모드 제어의 벤치마크 결과와 비교하였으며 그 결과 제안된 제어기법이 구조물의 진동을 매우 효율적으로 감소시키며 제어기의 설계절차가 쉽고 편리함을 확일 할 수 있었다.
원격제어 이동로봇은 임의의 사용자가 조이스틱과 같은 장치를 이용하여 조작함으로서 사용자가 직접 나서지 않고 간접적으로 주어진 업무를 수행하는 로봇을 말한다. 이러한 원격제어 이동로봇은 기본적으로 사용자에게 보다 많은 정보를 제공하기 위하여 영상정보를 이용하며, 사용자는 로봇으로부터 전송되는 영상정보를 눈으로 보고 판단하여 로봇에게 명령을 전달하는 형태로 이루어져 있다. 이러한 원격제어 이동로봇의 단점은 통신시스템에서 발생하는 통신지연과 영상정보에서 발생하는 사각지대로 인하여 사용자가 보지 못하는 장애물과의 충돌 가능성이 존재한다는 것이다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하고자 원격제어 이동로봇에 퍼지 제어를 적용하여 사용자의 명령에 추종하면서 실시간으로 장애물 회피가 가능한 시스템을 제안하고자 한다. 여기서 제안한 퍼지 제어기의 성능 평가 및 적용 가능성을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여, 장애물 회피와 경로 추종, 추종 경로위에 장애물이 존재할 때 이동로봇의 장애물 회피에 관한 모의실험을 통하여 퍼지 제어기의 적용 가능성을 보였으며, 실험을 통하여 검증하였다.
원격 조작기는 같은 일을 반복적으로 수행하지 않는다는 점에서 산업용 로봇과는 구별된다. 즉 조작자가 작업을 하는 동안 직접 판단을 내리며 조작기에 제어 명령을 내린다는 점에서 조작자도 원격 조작기를 제어하기 위한 제어루프에 포함된다. PID 제어에 의존하는 원격 제어기의 모델링 오차를 줄이기 위한 방법이 퍼지 제어기의 구현이라 할 수 있는데 위치-힘 제어 방식의 양방향 제어에서는 진동으로 인한 불안정성을 내포하고 있다 비선형성에 의한 모델링 오차를 계층제어 방식에서는 여러 각도의 입력을 종합하여 판단한 조작자의 경험적 제어 규칙을 선형적으로 변환 모델링 함으로써 안정화시킬 수 있다. 즉, 다속성 계층을 사용함으로써 선형적인 결과를 얻어 낼 수가 있다.
The attitude control of a double inverted pendulum with a periodical disturbance at link top is dealt in this paper. The proposed system is consisted of the double inverted pendulum and a disturbing link; a triple inverted pendulum with two motors. The lower link is hinged on the plate to free for rotation in the vertical plane. The upper link is connected to the lower link through a DC motor. The DC motor is used to control the posture of the pendulum by adjusting the position of the upper link. The periodical disturbance can be generated by the additional like attached at the end of link 2 through another DC motor, which is the modeling of a posture for a biped supporting with one leg. The motor for the joint simulates the knee joint(or hip joint) and the disturbance for the legs moving in air. The algorithm for controlling the proposed inverted pendulum which is regarded as a virtual double inverted pendulum with a periodic disturbance, is consisted of a state feedback control and a fuzzy logic controller connected in parallel. The fuzzy controller keeps the center of gravity of the biped within the specified range through the nonlinear feedback compensator. The state feedback control takes over the role to maintain a desired posture regardless the disturbance at the link top. Simulations with a mathematical model and experiments are conducted to show the validity of the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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