The electro-hydraulic training device (TP511) provided by Festo Didactic are widely used, but teaching materials do not include mathematical modeling. Thus, there is a limit for full-scale learning about the electro-hydraulic servo system by using this equipment. In this study, for the purpose of improving students' understanding of the classical control and modern control Festo's electro-hydraulic servo training device (TP511) was mathematically modeled and parameter values were calculated by examining the characteristics of each component. And P, PI, PD, and PID controllers highly used in the industrial field, were designed by using the root locus method to achieve the optimal gains and used for simulation and experiments using the Festo's electro-hydraulic servo training apparatus. The validity of the derived mathematical model and the calculated parameter values were verified through simulation and experiment. It was found that the p control can achieve the control target more effectively than the pid control for Festo's electro-hydraulic servo training system by using the root locus method.
It is the purpose of this paper to present a dialogical designing method for control system using a rough grasp of the unknown process property. We deal with a single-input single-output feedback control system with a fuzzy controller. The process property is roughly estimated by the step response, and the fuzzy controller is interactively modified according to the operator's requests. The modifying rules mainly derived from computer simulation are useful for almost every process, such as an unstable process and a non-minimum phase process. The fuzzy controller is tuned by taking notice of four characteristics of the step response: (1) rising time, (2) overshoot, (3) amplitude and (4) period of vibration. The tuning position of the controller is fourfold: (1) antecedent gain factor GE or GCE, (2) consequent gain factor GDU, (3) arrangement of the antecedent fuzzy labels and (4) arrangement of the control rules. The rules give an instance to the respective items of the controller in an effective order. The modified fuzzy PI controller realizes a good response of a stable process. However, because the GDU tuning becomes difficult for the unstable process, it is necessary to evaluate the stability of the process from the initial step response. The fuzzy PI controller is applied to the process whose initial step response converges with GDU tuning. The fuzzy PI controller with modified sampling time is applied to the process whose step response converges under the repeated application of the GDU tuning. The fuzzy PD controller is applied to the process whose step response never converges by the GDU tuning.
본 논문에서는 스마트폰을 이용한 모바일 소프트웨어 응용 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다. 우선, 스마트폰에 장착된 LED 플래쉬 백라이트를 이용하여 스마트폰의 통신과는 별도로 부가적인 위치 데이터를 전송할 수 있는 기법을 제시하였고, 이와 더불어 스마트폰 사용자의 위치와 연계되는 가시광 기반 빔포밍 통신을 위한 원격제어 기능을 수행하는 스마트폰 리모콘 앱(어플리케이션)을 개발하였다. 스마트폰의 LED 플래쉬 백라이트를 이용한 데이터 전송기법은 송신기로서 기존의 스마트폰의 플래쉬 백라이트를 기반으로 OOK 데이터 전송방식을 적용하였으며 수신부는 포토다이오드 기반의 검출기를 적용하였다. 또한 리모콘 앱의 경우에는 WiFi와 연동하여 언제 어디서나 IP기반으로 스마트폰 사용자의 위치에 부합되는 가시광 빔포밍 통신을 위한 원격 제어 기능으로 구현하였다. 본 논문에서 제안한 스마트폰과 모바일 소프트웨어 기반의 응용기술은 유비쿼터스 위치인식 응용사례로서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권6호
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pp.630-642
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2007
In this paper, we propose a direct model reference adaptive fuzzy control (MRAFC) for MIMO nonlinear systems whose structure is represented by the Takagi-Sugeno fuzzy model. The adaptive law of the MRAFC estimates the approximation error of the fuzzy logic system so that it provides asymptotic tracking of the reference signal for the systems with uncertain or slowly time-varying parameters. The developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop system. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time for any bounded reference input signal. To verify the validity and effectiveness of the MRAFC scheme, the suggested analysis and design techniques are applied to the tracking control of robot manipulator and simulation studies are carried out. In the control design, the MRAFC is combined with feedforward PD control to make the actual joint trajectories of the robot manipulator with system uncertainties track the desired reference joint position trajectories asymptotically stably.
This paper proposes a PC-based open architecture controller for a multi-axis robotic manipulator. The designed controller can be applied for various multi-axes robotic manipulators since the motion controller is implemented on a PC with its peripheral devices. The accuracy of the controller based on the computed torque method has been measured with the dynamic model of manipulator. Since the controller is implemented in the PC-based architecture, it is free from the user circumstances and the operating environment. Dynamics of the manipulator have been compensated by the feed forward path in the inner loop and the resulting linear outer loop has been controlled by PD algorithm. Using the specialized language, it can be more efficient in programming and in driving of the multi-axis robot. Unlike the conventional controller that is used to control only a specific robot, this controller can be easily changed for various types of robots. This paper proposes a PC-based controller that has a simple architecture with its simple interface circuits than general commercial controllers. The maintenance and the performance of the controller can be easily improved for a specific robot. In fact, using a Samsung multi-axis robot, AT1, the controller performance and convenience of the PC-based controller have been verified by comparing to the commercial one.
This study presents a new method of system modeling by using the Discrete Fourier Transform for the position control system of DC Motor. And the proposed method is similar to the method of System Identification by analysis of correlation of the measured input-output data. The measured output signals are transformed to the frequency domain using DFT. The Fourier Spectrum of the transformed signals is used for knowing to the feature of having an important effect on the system. And transfer function of the second order system is estimated by the dominant parameter which is computed in the magnitude and the phase of Fourier spectrum of the transformed signals. In addition, the output signal includes the unique feature of system. So, although the basic parameter of the system is unknown for us, the proposed method has an advantage to system modeling. And the controller is easily designed by the estimated transfer function. Thus, in this paper, the proposed method is applied to the system modeling for the position control system of DC Motor and the PD-controller is designed by the estimated model. And the efficiency and the reliability of the proposed method are verified by the experimental result.
Although Fuzzy Logic Controller(FLC) adopted three terms as input gives better performance. FLC is in general composed of two-term control because of the difficulty in the construction of fuzzy rule base. In this paper, a three-term FLC which is similar to PID control but acts as a nonlinear controller is proposed. To reduce the complexity of the rule base design and increase efficiency, a simplified fuzzy PID control is induced from a hybrid velocity/position type PID algorithm by sharing a common rule base for both fuzzy Pi and fuzzy PD parts. It is simple in structure, easy in implementation, and fast in calculation. The phase plane technique is applied to obtain the rule base for fuzzy two-term control and them. The resultant rule base is Macvicar-Whelan type. The frequency response information is used in tuning of membership functions. Also a tuning strategy for the scaling factors is Proposed based on the relationship between PID gain and them. Simulation results show better performance and the effectiveness of the proposed method.
Conventionally in the industrial control, PlD controller has been used because of its robustness, and nonlinear characteristic of a system under control. Although the PlD controller produce suitable parameter of the each system and also variable of PlD controller should be changed according to environment, disturbance, load. In this paper, the convergence and learning accuracy of the back-propagation(BP) method in neural network are investigated by analyzing the reason for decelerating the convergence of BP method. and examining the rapid deceleration of the convergence when the learning is executed on the part of sigmoid activation function with the very small first derivative. The modified logistic activation function it proposed by defining the convergence factor based on the analysis and applied to the position and speed control of a DC-servo motor. This paper revealed for experimental, a neural network and a PD controller combined off-line system using developed the position and speed characteristics of a DC-servo motor.
An AUV (Autonomous Underwater Vehicle) is an unmanned underwater vessel to investigate sea environments and deep sea resource. To be completely autonomous, AUV must have the ability to home and dock to the launcher. In this paper, we consider a class of homing trajectory planning problem for an AUV with kinematic and tactical constraints in horizontal plane. Since the AUV under consideration has underactuated characteristics, trajectory for this kind of AUV must be designed considering the underactuated characteristics. Otherwise, the AUV cannot follow the trajectory. Proposed homing trajectory panning method that called VGM (Virtual Goal Method) based on visibility graph takes the underactated characteristics into consideration. And it guarantees shortest collision free trajectory. For tracking control, we propose a PD controller by simple guidance law. Finally, we validate the trajectory planning algorithm and tracking controller by numerical simulation and ocean engineering basin experiment in KORDI.
A bearingless linear motor(BLLM) which consists of two stators and a common mover is able to levitate and move its mover without any linear bearing or even additive windings. In the previous study, BLLM was actively controlled on the translation and pitch motion, while the roll motion is passively stable. In order to control the roll motion, this paper suggests adding active magnetic bearings(AMBs) at bottom of the mover in BLLM. The AMBs control the roll motion and also partially supports the weight of the mover. In this paper, magnetic forces generated by the AMBs are estimated by using an FEM model. Based on the analysis results, the bias current of the AMBs is determined and a PD controller is designed. Through an experimental levitation test, it was verified that roll motion is well controlled by AMB during levitation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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