In the mechanical system, optimization of motion control is very essential in the aspect of automation technique progress. In the servo system, the function of controller is very important but most of the controllers have played only the role of pulse generator because the controller with main function is very expensive. In this thesis, the system was composed of PC, commonly used driver AC servo motor and a produced control board. The PC transmit a gain, a locus data to a driver and controller. At the same time, it converts imformation from the controller and convert them into data and offer an output with graph. The role of a controller is to trasmit a locus data to a driver and counting the pulse on the phase of an encoder to the PC. We have performed the experiment in order to confirm with variable PID parameter capable of the optimization of gain tuning with the counting of feedback control sensor signal with regard to the external interface into the system, such as torque. Based on the experiment result, we have confirmed as follows: First, it was confirmed that we could easily input control factors P.I Gain, constant $K_P,\;K_I$ into PC. Second, not only pulse generator function was possible, but with this pulse it was also possible to count using software with PIC chip. And third, using the multi-purpose PIC micro chip, simple operation and the formation of small size AC Servo Controller was possible.
공장자동화와 공정의 분산제어 등과 같이 대 형 의 복잡한 시스템들을 실시간으로 운용 및 관리하는데 있어서 선결해야 하는 가장 중요한 과제중의 하나는 막대한 양의 제어 및 계측 관련 데이터들을 적시에 수집하여 가공한 후 이를 적시 적소에 분배해 줄 수 있는 데이터 처리 기술을 구축하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 최근에와서 대형의 복잡한 시스템을 여러개의 분산된 부 시스템으로 모듈화하고, 각각의 부 시스템들의 제어기능을 수행하는 컴퓨터들을 네트워크로 연결하는 컴퓨터 통신망의 사용이 확산되고 있다. 이더넷 통신 방식을 이용하여 다채널의 신호를 다중화하여 전송할 수 있는 다중화 기술을 응용 개발한다. 반도체, LCD 장비 내의 많은 I/O 접점을 갖는 선로들을 다중화 하여 여러 장치들을 실시간 제어 가능한 이더넷 통신을 이용한 다접점의 I/O 모듈을 개발한다.
The paper is proposed for control signals to operate X-ray detector signal acquisition system There are control signals and synchronized signals for data acquisition system. X-ray detector signal acquisition system is divided into pre-treatment part which is to amplify acquired dual 16 channel analog input, converter pan which is to multiplex, and convert data and transmit part that combine transferred data output and address in order. It also describes detailed control signals.
In the near future, military robots are likely to be substituted for military personnel in the field of battle. The power system of a legged robot is considerably more complex than the one used for a land vehicle because of the coordination and stability issues due to the large number of degree of freedom. In this paper, a servovalve-piston combination system for a straight-line motion of robot leg is modeled as three degree of freedom based on double inputs and single output transfer function. The output is the displacement of piston from neutral. The inputs are valve displacement from neutral and arbitrary load force in this system. LQR(Linear Quadratic Regulator) technique is applied in order to achieve robust stability and fast responses of the system. The Kalman filter loop, rejection of disturbance and noise, riccati equation, filter gain matrix, and frequency domain equality are analyzed and designed.
The reliability as well as the power capability of the UPS system can be increased by replacing a single UPS unit with multiple small UPS units in parallel, resulting in a so-called module UPS. This module UPS system allows that a new module can be added or replaced while maintaining power to loads, which is a hot-swappable operation. In addition, it has desirable features such as ease of output power expandability, convenience of maintenance and repair, and high reliability. To realize the module UPS, load sharing without interconnection among parallel connecting modules as well as a small scale and lightweight topology is necessary. The frequency and voltage droop method is applied to parallel operation control to achieve load sharing. 5kVA modules are designed and implemented to confirm the effectiveness of the proposed approaches. Experimental results show that the module UPS system has a high power factor, a low distortion of output voltage and input current, hot-swappable operations and good load sharing characteristics.
A very simple control approach using neural network for the robust position control of a Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM) is presented. The linear quadratic controller plus feedforward neural network is employed to obtain the robust PMSM system approximately linearized using field-orientation method for an AC servo. The neural network is trained in on-line phases and this neural network is composed by a feedforward recall and error back-propagation training. Since the total number of nodes are only eight, this system can be easily realized by the general microprocessor. During the normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. In addition, the robustness is also obtained without affecting overall system response. This method is realized by a floating-point Digital Signal Processor DS1102 Board (TMS320C31).
In this study, the function and purpose of the disposal cover, which is an engineering barrier installed to isolate the disposal vault of the near-surface disposal facility for radioactive waste from natural/man-made intrusion, and the design details of the demonstration facility for performance verification were described. The Demonstration facility was designed in a partially divided form to secure the efficiency of measurement while being the same as the actual size of the surface disposal facility to be built in the Intermediate & low-level radioactive waste disposal site of the Korea Radioactive Waste Agency (KORAD). The instruments used for measurement consist of a multi-point thermometer, FDR (Frequency Domain Reflectometry) sensor, inclinometer, acoustic sensor, flow meter, and meteorological observer. It is used as input data for the monitoring system. The 3D monitoring system was composed of 5 layers using the e-government standard framework, and was developed based on 4 components: screen, control module, service module, and DBIO(DataBase Input Output) module, and connected them to system operation. The monitoring system can provide real-time information on physical changes in the demonstration facility through the collection, analysis, storage, and visualization processes.
This paper presents neural load torque compensation method which is composed of a deadbeat load torque observer and gains compensation by a parameter estimator. As a result, the response of the PMSM (permanent magnet synchronous motor) obtains better precision position control. To reduce the noise effect, the post-filter is implemented by a MA (moving average) process. The parameter compensator with an RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller. The parameter estimator is combined with a high performance neural load torque observer to resolve problems. The neural network is trained in online phases and it is composed by a feed forward recall and error back-propagation training. During normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by the error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against load torque and parameter variation. Stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.
This paper presents neural load torque observer that is used to deadbeat load torque observer and gain compensation by parameter estimator As a result, the response of the PMSM(permanent magnet synchronous motor) follows that nominal plant. The load torque compensation method is composed of a neural deadbeat observer To reduce the noise effect, the post-filter implemented by MA(moving average) process, is adopted. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller The parameter estimator is combined with a high performance neural load torque observer to resolve the problems. The neural network is trained in on-line phases and it is composed by a feed forward recall and error back-propagation training. During the normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against the load torque and the Parameter variation. A stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.
An effective design approach for Multiple Tuned Mass Dampers (MTMDs) in pedestrian bridges was proposed by utilizing the transfer function to obtain each TMD's optimum stiffness and damping. A systematic simulation of pedestrian excitations was described. The motion equation of a typical MTMD system attached to a Multi-degree-of-freedom (MDOF) system was presented, and the transfer function from the input pedestrian excitations to the output acceleration responses was defined. By solving the minimum norm of the transfer function, the parameters of the MTMD which resulted in the minimum overall responses can be obtained. Two applications of lightly damped pedestrian bridges attached with MTMD showed that MTMDs designed through this method can significantly reduce the structural responses when subjected to pedestrian excitations, and the vibration control effects were better than the MTMD when it was considered as being composed of equal number and mass ratios of TMDs designed by classical Den Hartog method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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