Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.1
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pp.56-61
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2000
Majority of industrial robots are controlled by a simple independent joint control of joint actuators rather than complex controllers based on the nonlinear dynamic model of the robot manipulator. In this independent joint control scheme, the performance of actuator control is influenced significantly by the joint disturbance torques including gravity, Coriolis and centrifugal torques, which result in the trajectory tracking error in the joint control system. The control performance of a redundant manipulator under independent joint control can be improved by minimizing this joint disturbance torque in resolving the kinematic redundancy. A 3 DOF planar robot is studied as an example, and the dynamic programming method is used to find the globally optimal joint trajectory that minimize the joint disturbance torque over the entire motion. The resulting solution is compared with the solution obtained by the conventional joint torque minimization, and it is shown that joint disturbance can be reduced using the kinematic redundancy.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.2
no.2
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pp.49-56
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1997
Switched Reluctance Motors(SRMs) have a considerable inherent torque ripple due to the driving characteristics of pulse current waveform and the nonlinear variation inductance profile. This paper describes a current shape characteristics to effect a torque ripple reduction, and one pulse mode switching control method is proposed to minimize torque ripple of a switched reluctance motor regardless of speed and load condition by regulating tow parameters, such as, advance angle and exciting voltage. The experiments are performed to verify the capability of proposed switching method on 6/4 salient type SRM.
This paper presents neural observer that used to deadbeat load torque observer. Most practical systems are nonlinear, and it is general practice to use linear models to simplify their analysis and design. However, the locally linearized model is invalid for a large signal change. The neural observer is suggested to increase the performance of the load torque observer and main controller The output error and estimeted state is trianed by neural network of neural observer. As a result, the state estimation error is minimised and deadbeat load torque observer make use of corrected esimation state. To reduce of the noise effect of deadbeat load torque observer, the post-filter which is implemented by MA process, is adopted. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
Recently, AC servo motor has expanded its application areas the to the development of the power semi-conductor and control technology. But it has large torque ripple for its nonlinear characteristics and phase commutaion. In this paper, we proposed the switching angle overlapping method, and current control using tracking method in order to generate the constant torque of AC servo motor that has the trapezoidal back e.m.f. It is compared the these types of control method with the characteristics through simulation. We show that these methods lead the torque ripple to reduce and makes the position and speed characterlistics improved effectively. Also we prove that current control using tracking method is the best way to reduce torque ripple among the these types of control method.
Theory of the generation linewidth of a current-driven spin-torque magnetic nano-oscillator in the presence of thermal fluctuations has been developed and a simple analytical formula for the generation linewidth in the supercritical regime of generation has been derived. It is shown that the strong dependence of the oscillator frequency on the precession power leads to substantial broadening of the generation linewidth of a spin-torque oscillator compared to the case of a linear oscillator, i.e. an oscillator with power-independent generation frequency. The relation between the nonlinearity-induced broadening of the generation linewidth and the nonlinearity-induced increase of the phase-locking band of a spin-torque oscillator to an external microwave signal has been revealed. The derived expression for the generation linewidth predicts a linewidth minimum when the nano-contact is magnetized at a certain angle to its plane, at which the nonlinear frequency shift vanishes. This result is in good agreement with recent experiments.
The DC(Direct-Current) servo motor has widely used for many application areas, FA(Factory Automation), OA(Office Automation) and home applications. But DC servo motor needs periodical inspection because it has brush and commutator. Recently, AC servo motor has expanded it's application areas due to for the development of the power semi-conductor and control technology. But it has large torque ripple for it's small number of commutation. And it also has cogging torque due to permanent magenet rotor. Therefore it can't run balence rotarion. Many torque ripple reduction methods are published. In this paper, phase advanced method adopted for torque ripple reduction of AC servo motor. In this research, AC servo motor torque characteristic variation surveied under the phase advance control through the computer simulation. Under the simulation, the load inertia varied from 0.0001[Kg.m$^{2}$] to 0.0314[Kg.m$^{2}$]. The result os nonlinear simulation, torque and speed ripple of AC servo motor under the phase advance control reduced approximately 50[%] and 10[%]. And maximum torque of AC servo motor under phase advance control condition increased about 5[%] as compare with fixed switching time.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.49
no.3
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pp.117-123
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2000
A new control method for precision robust position control of a PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) using asymptotically stable adaptive load torque observer is presented in the paper. Precision position control is obtained for the PMSM system approximately linearized using the field-orientation method. Recently, many of these drive systems use the PMSM to avoid backlashes. However, the disadvantages of the motor are high cost and complex control because of nonlinear characteristics. Also, the load torque disturbance directly affects the motor shaft. The application of the load torque observer is published in [1] using fixed gain. However, the motor flux linkage is not exactly known for a load torque observer. There is the problem of uncertainty to obtain very high precision position control. Therefore, a model reference adaptive observer is considered to overcome the problem of unknown parameter and torque disturbance in this paper. The system stability analysis is carried out using Lyapunov stability theorem. As a result, asymptotically stable observer gain can be obtained without affecting the overall system response. The load disturbance detected by the asymptotically stable adaptive observer is compensated by feedforwarding the equivalent current which gives fast response. The experimental results are presented in the paper using DSP TMS320c31.
Generally, for nonlinear control of robotic system, the method of computed torque or inverse dynamics is frequently used. In this case, exact knowledge of the system parameters is required, however. This paper addresses the problem of nonlinear control when the parameter of system is varied. The approach is based upon decoupled model following. As an example, control of a three degree of freedom manipulator arm under mass variation is simulated.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.4
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pp.78-89
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2012
The generated torque of a switched reluctance(SR) motor is highly nonlinear, which makes it difficult to determine the reference current commands for minimum torque ripples. In this paper, we present a computationally simple and efficient method to minimize torque ripples of SR motors based on iterative learning control. The reference current command of each phase minimizing torque ripples is identified in 2-dimensional look-up table form. Our learning control algorithm does not require the torque model, so our method is not affected by model errors and hence is very accurate. In order to justify our work, we present some computer simulation results.
Narrow commuter vehicles can address many congestion, parking and pollution issues associated with urban transportation. In making narrow vehicles safe, comfortable and acceptable to the public, active tilt control systems are likely to playa crucial role. This paper focuses on the development of an active direct tilt control system for a narrow vehicle that utilizes an actuator in the vehicle suspension. A simple PD controller can stabilize the tilt dynamics of the vehicle to any desired tilt angle. However, the challenges in the tilt control system design arise in determining the desired lean angle in real-time and in minimizing tilt actuator torque requirements. Minimizing torque requirements requires the tilting and turning of the vehicle to be synchronized as closely as possible. This paper explores two different control design approaches to meet these challenges. A Receding Horizon Controller (RHC) is first developed so as to systematically incorporate preview on road curvature and synchronize tilting with driver initiated turning. Second, a nonlinear control system that utilizes feedback linearization is developed and found to be effective in reducing torque. A close analysis of the complex feedback linearization controller provides insight into which terms are important for reducing actuator effort. This is used to reduce controller complexity and obtain a simple nonlinear controller that provides good performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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