In this paper, the ultra precision positioning system for piezoelectric actuator using hysteresis compensation has been developed. Piezoelectric actuators exhibit limited accuracy in tracking control due to their hysteresis nonlinearity. The main purpose of the proposed controller is to compensate the hysteresis nonlinearity of the piezoelectric actuator. The controller is composed of a PD, hysteresis compensation and neural network part in parallel manner, at first, the excellent tracking performance of the neural network controller was verified by experiments and was compared with the classical PD controller.
한국조명전기설비학회 1999년도 학술대회논문집-국제 전기방전 및 플라즈마 심포지엄 Proceedings of 1999 KIIEE Annual Conference-International Symposium of Electrical Discharge and Plasma
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pp.256-261
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1999
Many control techniques have been proposed in order to improve the control performance of discrete-time domain control system. In the position control system using a DC servo motor as control system, the response-characteristic of system is controlled by the I-PD controller. In the I-PD longer if gains of I-PD controller are unsuitable. In this paper, therefore, a expanded I-PD control system is constructed by inserting a pre-compensator at out terminal of I-PD controller. It is implemented by neural network with two hidden layers. From the result of computer simulation in the proposed control algorithm, its usefulness is verified.
Campos, E.;Monroy, J.;Abundis, H.;Chemori, A.;Creuze, V.;Torres, J.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.211-224
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2019
This paper deals with a nonlinear controller based on saturation functions with variable parameters for set-point regulation and trajectory tracking control of an Autonomous Underwater Vehicle (AUV). In many cases, saturation functions with constant parameters are used to limit the input signals generated by a classical PD (Proportional-Derivative) controller to avoid damaging the actuators; however this abrupt bounded harms the performance of the controller. We, therefore, propose to replace the conventional saturation function, with constant parameters, by a saturation function with variable parameters to limit the signals of a PD controller, which is the base of the nonlinear PD with gravitational/buoyancy compensation and the nonlinear PD + controllers that we propose in this paper. Consequently, the mathematical model is obtained, considering the featuring operation of the underwater vehicle LIRMIA 2, to do the stability analysis of the closed-loop system with the proposed nonlinear controllers using the Lyapunov arguments. The experimental results show the performance of an AUV (LIRMIA 2) for the depth control problems in the case of set-point regulation and trajectory tracking control.
산업 현장에서 요구하는 위치제어계는 고속, 고정밀의 제어를 만족하여야 하므로, 취급과 제어가 용이하고 응답특성이 우수한 직류 서보 전동기를 많이 이용하고 있다. 위치제어계에서 제어 성능을 개선시키기 위해서 많은 위치제어기법들이 제안되어져 왔다. 본 논문에서는 I-PD 위치제어계에서 PD제어기를 설계할 수 있는 설계법을 제안하였다. 제안한 설계법은 계의 전달함수를 정규화하여 제어계에서 제어기의 계수들이 결정되도록 하였다. 그리고 계의 안정조건과 근의 조건을 수학적으로 유도하였다. 이 방법을 I-PD제어계에 적용하여 PD제어기의 비례 및 미분 계수를 결정하였다. 그리고 이 제어기법을 적용한 I-PD 제어계를 시뮬레이션하여 계단 입력신호 및 외란 인가 시 계의 응답을 고찰하여 제안한 제어기법의 유효성을 검토하였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권2호
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pp.865-874
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2019
A controller for an underwater glider is presented. Considered underwater glider is a torpedo-shaped autonomous underwater vehicle installing adjustable buoyancy bag and movable battery in it. The controller is composed of an LQR controller to maintain zigzag vertical movement for gliding and two PD controllers to control elevator/rudder angles. The LQR controller controls the pumping speed into the buoyancy bag and the moving speed to locate the battery. One of the PD controller controls the elevator angle to assist the LQR controller, and the other controls the rudder angle to adjust the direction of the underwater glider. A reduced order Luenberger observer is adopted to estimates the center of gravity of the glider and the buoyancy mass that are essential but cannot be measured. Mathematical simulation using Matlab proved the validity of the proposed controller to obtain better performance than conventional LQR only controller under the influence of sea current.
In this paper, a novel neural network compensation technique for PD like fuzzy controlled robot manipulators is presented. A standard PD-like fuzzy controller is designed and used as a main controller for controlling robot manipulators. A neural network controller is added to the reference trajectories to modify input error space so that the system is robust to any change in system parameter variations. It forms a neural-fuzzy control structure and used to compensate for nonlinear effects. The ultimate goal is same as that of the neuro-fuzzy control structure, but this proposed technique modifies the input error not the fuzzy rules. The proposed scheme is tested to control the position of the 3 degrees-of-freedom rotary robot manipulator. Performances are compared with that of other neural network control structure known as the feedback error learning structure that compensates at the control input level.
PID controller is applied mostly to two-order system. In third-order or higher- system, it's impossible to get high response quality because of having more zero point than the number of zero point being in the PID controller. To solve those, Jung & Dorf suggested a new type of PIDA controller and solved problen of a third-order system. But, as the result of getting step response using PIDA controller, rising time is very quickly but wide overshoot is happened. Beside designing PIDA controller with using CDM(Coefficient Diagram Method) suggested by shunji manabe. But, In Performance standard, CDM decreases overshoot to desired but rising time is very slow. Therefore this paper suggest a PD-PIDA controller for low overshoot with PD type Pre-compensator. This paper applied designed PD-PIDA controller to position control of 3-Phase induction motor.
Aqua is an underwater biomimetic vehicle designed and built at McGill University that uses six paddles to produce control and propulsion forces. It has the particularity of having time-periodic thrust due to its oscillating paddles. Using an existing model of the vehicle, two types of controller were developed: a PD controller and a Floquet controller. The Floquet controller has the advantage of explicitly addressing the time-periodicity of the system. The performance of the controllers was assessed through simulation and experimentally in the Caribbean Sea. We find that the vehicle was able to follow the prescribed trajectories with relative accuracy using both controllers, though, the Floquet controller slightly outperforms the PD controller. Furthermore, a key advantage of the Floquet controller is that it requires no tuning while the PD controller had to be tuned by trial and error.
In this paper, a hybrid controller that consists of a conventional PD controller and a neural network controller which adapts to various control conditions by online learning is used and a new learning algorithm of the neural networks is used to prevent weights of neural network from diverging. A conventional PI controller and the hybrid controller is applied to speed control of 3 phase induction motor. So in comparison with a PD controller, we prove superiority of hybrid controller by experiments.
In underwater environment, the control of AUV is difficult, because of the existence of parameter uncertainties and disturbances as well as highly nonlinear and coupled system dynamics. The requirement for the simple and robust controller which works satisfactorily in those dynamical uncertainties, call for a design using the PD or sliding mode controller. The PD controller is very popular controller in the industrial field and the sliding mode controller has been used successfully for the AUV controller design. In this paper, the two controllers arc designed for ISiMI(Integrated Submergible Intelligent Mission Implementation) AUV and the performances are compared by numerical simulation under the modeling uncertainty and disturbances. The design process of PD and sliding mode controller for ISiMI AUV and simulation results are included to compare the performances of the two controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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