A high-performance robust hybrid speed controller for a permanent-magnet synchronous motor (PMSM) drive with an on-line trained neural-network model-following controller (NNMFC) is proposed. The robust hybrid controller is a two-degrees-of-freedom (2DOF) integral plus proportional & rate feedback (I-PD) with neural-network model-following (NNMF) speed controller (2DOF I-PD NNMFC). The robust controller combines the merits of the 2DOF I-PD controller and the NNMF controller to regulate the speed of a PMSM drive. First, a systematic mathematical procedure is derived to calculate the parameters of the synchronous d-q axes PI current controllers and the 2DOF I-PD speed controller according to the required specifications for the PMSM drive system. Then, the resulting closed loop transfer function of the PMSM drive system including the current control loop is used as the reference model. In addition to the 200F I-PD controller, a neural-network model-following controller whose weights are trained on-line is designed to realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics. According to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM drive system, the NNMFC generates an adaptive control signal which is added to the 2DOF I-PD speed controller output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter variations and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed 200F I-PD NNMF controller. The results confirm that the proposed 2DOF I-PO NNMF speed controller produces rapid, robust performance and accurate response to the reference model regardless of load disturbances or PMSM parameter variations.
The steering systems of all-terrain cranes have been developed with various control strategies for the stability and drivability. To optimally control the input steering angle, an accurate mathematical model that represents the actual crane dynamics is required. The derivation of an accurate mathematical model to optimally control the steering angle, however, is difficult since the steering-control strategy generally varies with the magnitude of the crane's longitudinal velocity, and the postures of the crane's working parts vary while it is being driven. To address this problem, this paper proposes an automatic steering-control algorithm that is based on the MPC (model predictive control) with a disturbance observer for all-terrain cranes. The designed disturbance observer of this study was used to estimate the error between the base steering model and the actual crane. A model predictive controller was used for the computation of the optimal steering angle, along with the use of the base steering model with an estimated uncertainty. Performance evaluations of the designed control algorithms were conducted based on a curved-path scenario in the Matlab/Simulink environment. The performance-evaluation results show a sound reference-path-tracking performance despite the large uncertainties.
In this paper, it is proposed a robust control scheme for real time control of a robot manipulator with parameter uncertainties. The focus of this paper is a new approach of multivariable control schemes for an assembly robot manipulator to achieve the accurate trajectory tracking by joint angles. The proposed control scheme consists of a multivariable feedforward controller and feedback controller. In this control scheme, the feedback controller consists of proportional-derivative type and is designed by the pole placement method. The feedforward controller uses the inverse of the linealized model of robot manipulator dynamics. This feedback controller ensures that each joint enables to track any reference trajectory. The proposed robot controller scheme has a computational efficiency.
로보트 팔이 컨베이어를 추적하는 강인한 적응제어계를 작업좌표에서 설계하였다. 제안한 설계방식은 모델규범형 설계방식과 Popov의 초안정정리를 기본으로 하였고 보조입력을 사용하여 Lyapunov 함수 V(t)와 시간미분 V와의 比의 크기를 크게하여 속응성을 좋게하여 과도특성을 개선하였다. 설계변수{lambda} 와 하중함수 $L_K$에서 $L_K$의 값이 {lambda}의 값보다 작은 경우에는 계통이 안정하나 $L_K$의 값이 {lambda}의 값보다 큰 경우에는 계통이 불안정하였다.
In order to reject the steady-state tracking error, it is common to introduce integral compensators in servosystems for constant reference signals. However, if the mathematical model of the plant is exact and no disturbance input exists, the integral compensation is not necessary. From this point of view, a two-degree-of-freedom(2DOF) servosystem has been proposed, in which the integral compensation is effective only when there is a modeling error or a disturbance input. The present paper considers robust stability of this 2DOF servosystem incorporating an observer to the structured and unstructured uncertainties of the controlled plant. A robust stability condition is obtained using Riccati inequality, which is written in a linear matrix inequality (LMI) and independent of the gain of the integral compensator. This result impies that if the plant uncertainty is in the allowable set defined by the LMI condition, a high-gain integral compensation can be carried preserving robust stability to accelerate the tracking response.
This paper presents the road simulator control technology for reproducing the road input signal to implement the real road data. The simulator consists of the hydraulic pump, servo valve, hydraulic actuator and its control equipment. The QFT(Quantitative Feedback Theory) is utilized to control the simulator effectively. The control system illustrates a tracking performance of the closed-loop controller with low order transfer function G(s) and pre-filter F(s) for a parametric uncertain model. A force controller is designed to communicate the control signal between simulator and digital controller. Tracking specification is satisfied with upper and lower bound tolerances on the steep response of the system to the reference signal. The efficacy of the QFT force controller is verified through the numerical simulation, in which combined dynamics and actuation of the hydraulic servo system are tested. The simulation results show that the proposed control technique works well under uncertain hydraulic plant system. The conventional software (Labview) is used to make up for the real controller in the real-time basis, and the experimental works show that the proposed algorithm works well for a single road simulator.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권4호
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pp.503-510
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2003
A new method of induction motor drive, which requires neither shaft encoder nor speed estimator, is presented. The proposed scheme is based on decreasing current gap between a numerical model and an actual motor. By supplying the identical instantaneous voltage to both model and motor in the direction of reducing the current difference. the rotor approaches to the model speed. that is. reference value. The indirect field orientation algorithm is employed for tracking the model currents. The performance of induction motor drives without speed sensor is generally characteristic of poorness at very low speed. However, in this system, it is possible to obtain good speed response in the extreme low speed range.
본 논문에서는 계통연계인버터용 정지좌표기반 전류제어알고리즘을 제안한다. PI 제어기는 계통 연결 인버터의 전류 제어기로 사용되고 있다. 정지좌표기반 PI 제어기를 사용할 경우, AC 신호 제어로 인하여 정상 상태 오류와 위상지연현상이 발생한다. 본 논문에서는 전향보상기를 추가하여 명령 추적 성능을 높이고 과도 응답을 개선하는 방법을 제안한다. 또한 계통 전압을 외란으로 사용하여 계통 오류 발생 시 시스템을 보호하기 위해 외란을 측정 및 제거하는 제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 방법은 수학적으로 유도하고 전달 함수로 표현하였으며 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 하중 적분 PDC 제어 기법과 T-S 퍼지 외란 관측기를 이용한 강인하면서도 보다 정확한 이동 로봇의 궤도 추적 제어 방법을 제안한다. 하중 적분 PDC 제어 기법은 PDC 제어 기법에 하중 적분 항을 추가함으로써 정상상태 오차를 감소시켜 준다. T-S 퍼지 외란 관측기는 T-S 퍼지 모델로 표현된 비선형 시스템에 대해 외란을 추정하고 상쇄시킬 수 있도록 한다. 따라서, T-S 퍼지 외란 관측기에 기반한 궤도 추적 제어기는 강인한 궤도 추적 성능을 보여준다. 또한, 본 연구에서는 $B\acute{e}zier$ 곡선에 의한 가속도 제한을 갖는 경로 설계 방법에 의해 초기 접근 경로를 설계함으로써, 이동 로봇의 초기 위치가 기준 궤도의 초기 위치와 다를 때 제어 입력이 매우 커지게 되어 실제적으로 사용할 수 없게 되는 문제를 해결한다. 제안된 궤도 추적 제어기의 성능을 시뮬레이션을 통해서 입증하였다.
In this paper, we design an optimal model following ${\mu}-$synthesis control system for fuel-injection of diesel engine which has robust performance and satisfactory command tracking performance in spite of uncertainties of the system. To do this, we give gain and dynamics parameters to the weighting functions and apply genetic algorithm with reference model to the optimal determination of the weighting functions that are given by the D-K iteration method which can design ${\mu}-$synthesis controller in the state space. These weighting functions are optimized simultaneously in the search domain which guarantees the robust performance of the system. The ${\mu}-$synthesis control system for fuel-injection designed by the above method has not only the robust performance but also a better command tracking performance than those of the ${\mu}-$synthesis control system designed by trial-and-error method. The effectiveness of this ${\mu}-$synthesis control system for fuel-injection is verified by computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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