Generally, motor controller design is based on its motor dynamics. Therefore, it requires precise information of its motor dynamics. However, most of the low cost DC motors, which are widely used in industries and academia, are provided without such precise information. Even if it is given, the information is mostly imprecise. Following circumstances require one to calculate the motor dynamics information for oneself. This paper presents a simple method to readily apprehend the DC motor dynamics. First, how to establish the model of DC motor dynamics along with the model parameter identification is presented. Then, the parameter values are finetuned until the simulation response based on the dynamics model is close to the experimental response of the motor. Finally, the controller is designed with the established dynamics model. The validity of the designed controller is confirmed by the comparison of the experiment and simulation.
Like many other mechanical dynamic systems, flexible manipulator systems experience stiction or sticking friction, which may cause input-dependent instabilities. Manipulator performance can be enha nced by identifying friction but it is hard and expensive to measure friction by direct and precise sensing of contact displacements and forces. This study addresses the problem of identifying flexible manipulator joint friction. A dynamic model of a two-link flexible manipulator based upon finite element and Lagrange's method is constructed. The dynamic model includes the effects of joint compliances and actuator dynamics. Friction is also incorporated in the dynamic model to account for stick-slip at the joints. Next, the friction parameters are to be determined. The identification problem is posed as an optimization problem to be solved using nonlinear programming methods. A genetic algorithm is used to increase the convergence rate and the chances of finding the global optimum. The identified friction parameters are experimentally verified and it is expected that the identification technique is applicable to a system parameter identification problem associated with a wide class of nonlinear systems.
This paper presents a study on successive approximation measurement of mechanical parameters for motor control system. At the first step of servo system installation, control system gain tuning is troublesome work. Recently, autotuning method of motion controller for motor drive system is based on parameter measurement and identification. On the case of first order mechanical system (mechanical parameters are modified by simple inertia and friction), it is necessary for good response to get the accurate measurement or identification of the mechanical parameters . In this paper, novel method applies the binary successive approximation measurement to the inertia and friction coefficient. Computer simulation and experiment for the proposed method will show verification of accuracy and usefulness.
This paper presents a study on successive approximation measurement of mechanical parameters for motor control system. At the first step of servo system installation, control system gain tuning is troublesome work. Recently, auto-tuning method of motion controller for motor drive system is based on parameter measurement and identification. On the case of first order mechanical system (mechanical parameters are modified by simple inertia and friction), it is necessary for good response to get the accurate measurement or identification of the mechanical parameters. In this paper, novel method applies the binary successive approximation measurement to the inertia and friction coefficient. Computer simulation and experiment for the proposed method will show verification of accuracy and usefulness.
The output power fluctuations of renewable energy power plants such as wind turbine generators and photovoltaic systems result in frequency deviations and terminal voltage fluctuations. Furthermore, these power fluctuations also affect the turbine shaftings of diesel generators and gas-turbine generators which are the main power generation systems on isolated islands. Therefore, it is important to achieve torsional torque suppression. Since the measurement of torsional torque is technically difficult, and there is an uncertainty in the mechanical constants of the shaft torsional system. This paper presents an estimation system that estimates torsional torque by using a developed $H_{\infty}$ observer. In addition to the above functions, the proposed shaft torque observer incorporates a parameter identification system that aims to improve the estimation accuracy. The simulation results validate the effectiveness of the proposed $H_{\infty}$ observer and the parameter identification.
Kim, Yong-Joe;Bolton, J. Stuart;Lee, Sung-Yop;Kang, Yeon-June
한국소음진동공학회:학술대회논문집
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한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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pp.1729-1734
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2000
Complex dispersion relations in a cylindrical, foam-lined duct were successfully identified by using an iterative Prony series method. Techniques for using the iterative procedure successfully are described in detail, particularly with regard to model order selection and the identification of parameter starting values. It is shown that modal wave speeds and spatial attenuations per wavelength can be derived from the complex dispersion relations obtained using the iterative procedure. In addition, a finite element simulation is shown to well represent corresponding experimental measurement in terms of modal wave speeds and spatial attenuations.
Identification of systems operating in closed loop has long been of prime interest in industrial applications. The fundamental problem with closed-loop data is the correlation between the unmeasurable noise and the input. This is the reason why several methods that work in open loop fail when applied to closed-loop data. The prediction error based approaches to the closed-loop system are divided to direct method and indirect method. Both of direct and indirect methods are known to be applied to the closed-loop data without critical modification. But the direct method induces the bias error in the experimental frequency response function and this bias error may deteriorates the parameter estimation performance
A non-conservative robust Kalman filter (NCRKF) is applied to flight data to identify the aerodynamic derivatives of an unmanned autonomous vehicle (UAV). The NCRKF is formulated using UAV lateral motion data and then compared with results from the conventional Kalman filter (KF) and the recursive least square (RLS) method. A superior performance for the NCRKF is demonstrated by simulation and real flight data. The NCRKF is especially effective in large uncertainties in vehicle modeling and in measuring flight data. Thus, it is expected to be useful in missile and aircraft parameter identification.
A sensor placement technique to identify structural parameter was developed. Experimental results must be acquired to identify unknown dynamic characteristics of a targeting structure for the comparison between analytical model and real structure. If the experimental environment was not equipped itself properly, it can be happened that some valuable information are distorted or ill-condition can be occurred. In this work the index to determine exciting points was derived from the criterion of maximizing parameter sensitivity matrix and that to choose measurement points was from that of preserving the invariant of sensitivity matrix. This idea was applied to a compressor hull structure to verify its performance. The result shows that the selection of measurement and excitation points using suggested criteria improve the ill-conditioning problem of inverse type problems such , as model updating.
By using the signal error test, model structure of total antilock braking system consisting of electromagnetic system and hydraulic system is determined as 9th order system. For determining parameters of the ABS, using time discrete model of parametric method, parameters in time discrete model are searched by least square method. By bilinear transform, we have found the model of ABS in s domain. Afterward, experimental output data is compared with simulated output data by MATLAB haying identified parameter. As the result, experimental data is agreed with simulated data very well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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