This paper presents a new multi-machine robust control based on an electric differential system for electric vehicle (EV) applications which is composed of four in-wheel permanent magnet synchronous motors. It is based on a new master-slave direct torque control (DTC) algorithm, which is used for the control of bi-machine traction systems based on a speed model reference adaptive system observer. The use of an electric differential in the design of a new EV constitutes a technological breakthrough. A classical system with a multi-inverter and a multi-machine comprises a three-phase inverter for each machine to be controlled. Another approach consists of only one three-phase inverter for several permanent magnet synchronous machines. The control of multi-machine single-inverter systems is the subject of this study. Several methods have been proposed for the control of multi-machine single-inverter systems. In this study, a new master-slave based DTC strategy is developed to generate an electric differential system. The entire system is simulated by Matlab/Simulink. The simulation results show the effectiveness of the new multi-machine robust control based on an electric differential system for use in EV applications.
This paper presents reducing method of profile error on a mechanical tuning for multi-spindle control of NC machine tools. To reduce the profile error in the feed drive system, it is useful to adopt same transfer function of multi spindle machine tools. By selecting the correction vector of servo rigidity and natural vibration on JK map, multi spindle control can be tuned by mechanical parameters with small profile error.
본 논문은 사물 지능 통신 환경에서 미디어 다중 채널을 위한 오류 제어에 대해서 제안하였다. 이 시스템은 사물 지능 통신 환경 멀티미디어 컴퓨터 협력 작업을 위한 소프트웨어 복구에 적합하다. 이것은 세션의 진행 과정 중 세션의 미디어 서비스 인스턴스가 비정상적으로 종료되는 경우에 세션의 진행을 중단할 수 있지만 허용하는 한 미디어 서비스 인스턴스를 재 활성화 시켜 사용자에 대한 보호를 하는 경우에 필요하다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 사물 지능 통신 기반 컴퓨팅 공동 환경의 오류 복구 시스템의 성능 분석을 설명한다.
This paper presents a decentralized input-output feedback linearizing controller for a multi-machine power system. Firstly, the controller is designed using input-output feedback linearization for modified outputs. Then we present a guideline for selecting gains of the controller and parameters in the modified outputs. Simulations illustrate the effectiveness of the proposed control scheme and the selection guideline.
In this study, advanced computational technique for mechatronic analysis has been developed for the efficient design and test of typical machine tool models. Flexible multi-body dynamic (FMBD) analysis method combined with motion controller including control logics is used to simulate typical operation conditions. The present FMBD machine tool model is composed of flexible column structure, rigid body spindle, vertical motion guide (arm) and screw elements. Driving motor clement with rotating degree-of-freedom is interconnected and governed by the designed Matlab Simulink control logic, and then the position of the spindle is feedback into the control logic. It is practically shown from the results that the investigation of designed machine tools with controller can be effectively conducted and verified.
In this study, a rigid multi-body dynamic model has been developed for mechatronic analysis to evaluate dynamic behavior of a machine tool. The development environment was the commercialized analysis tool, ADAMS, for rigid multi-body dynamic analysis. A simplified servo control logic was implemented in the tool using its functions in order to negate any external tool of control definition. The advantage of the internal implementation includes convenience of the analysis process by saving time and efforts. Application of this development to a machine tool helps to evaluate its dynamic behavior against feeding its component, to calculate the motor torque, and to optimize parameters of the control logic.
Milasi, Rasoul Mohammadi;Jamali, Mohammad Reza;Lucas, Caro
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권4호
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pp.436-443
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2007
In this paper, an intelligent method called BELBIC (Brain Emotional Learning Based Intelligent Controller) is used to control of Locally Linear Neuro-Fuzzy Model (LOLIMOT) of Washing Machine. The Locally Linear Neuro-Fuzzy Model of Washing Machine is obtained based on previously extracted data. One of the important issues in using BELBIC is its parameters setting. On the other hand, the controller design for Washing Machine is a multi objective problem. Indeed, the two objectives, energy consumption and effectiveness of washing process, are main issues in this problem, and these two objectives are in contrast. Due to these challenges, a Multi Objective Genetic Algorithm is used for tuning the BELBIC parameters. The algorithm provides a set of non-dominated set points rather than a single point, so the designer has the advantage of selecting the desired set point. With considering the proper parameters after using additional assumptions, the simulation results show that this controller with optimal parameters has very good performance and considerable saving in energy consumption.
In order to minimize straightness error of deflected shafts, a automatically bending process control system is designed, fabricated, and studied. The multi-step straightening process and the three-point bending process are developed for the geometric adaptive straightness control. Load-deflection relationship, on-line identification of variations of material properties, on-line springback prediction, and studied for the three-point bending processes. Selection of a loading point supporting condition are derved form fuzzy inference and fuzzy self-learning method in the multi-step straighternign process. Automatic straightening machine is fabricated by using the develped ideas. Validity of the proposed system si verified through experiments.
본 논문은 기존 열선조각기, 열선 커팅기, 스핀들을 통합한 멀티 툴 조각기 개발을 통해 복잡한 구조의 형상도 손쉽고 빠르게 제작할 수 있도록 하였다. 또한 G-Code가 단일 툴에만 적용되는 문제점을 해결하고 기존 3D 모델링 툴로써 관리할 수 없는 기계의 세부 동작들을 제어할 수 있도록 소프트웨어를 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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