In this paper, attempts have been made to control AC synchronous servo motor used as actuators of joints of the FARA robot with high dynamic performance and precise positioning. The AC synchronous servo motors used in FARA robots have resolves as position sensors. Resolver to digital converters are used in order to obtain the information of rotor speed and position from resolver outputs. The proposed joint position control system consists of four speed controller and one position controller. Analog methods are used in the position controller, while digital methods are used in the position controller. For precise position control, PID control algorithm and interpolation functions are executed in two 16 bit microprocessors with sampling rate 2ms. Experimental results show that the proposed joint position control system can be effectively applied to industrial robots in order to obtain high dynamic performance and precise positioning. The proposed joint position control system is being used in the control of FARA robots of Samsung Electronics.
Samsung Electronics has developed high performance velocity and position controller for induction motors, and succeeded in mass production for the first time in Korea. Dynamic performance and final control accuracy of the controller are equivalent to those of AC servo motor controller. At present, we adopted the controller as spindle motor drive for Samsung CNC systems, and expect its wide use in industry as general purpose velocity and position controller for induction motor.
Samsung Electronics has developed high performance velocity and position controller for induction motors and succeeded in mass production for first time in Lorea. Dynamic performance and final control accuracy of the controller are equivalent to those of AC servo motor controller. At present we adopted the controller as spindle motor drive for Samsung CNC systems and expect its wide use in industry as general purpose velocity and position controller for induction motor.
In this paper, we propose a two-input two-output fuzzy controller to improve the performance of transient response and to eliminate the steady state error. The outputs of this controller are the control input calculated by position-type fuzzy controller and the accumulated error scaling factor. Here, the accumulated error scaling factor is adjusted on-line by fuzzy rules according to the current trend of the controlled process. To show the usefulness of the proposed controller, it is applied to several systems that are difficult to get satisfactory response by conventional PD controllers or PI controllers.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.155-160
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2006
In the paper a robust indirect adaptive fuzzy controller is proposed for balancing and position control of the inverted pendulum system. Because balancing control rules of the pendulum and position control rules of the cart can be opposite, it is difficult to design an adaptive fuzzy controller that satisfy both objectives. To stabilize the pendulum at a specified position, the proposed fuzzy controller consists of a robust indirect adaptive fuzzy controller for balancing and a supervisory fuzzy controller which emulates heuristic control strategy and arbitrate two control objectives. It is proved that the signals in the overall system are bounded. Simulation results are given to verify the proposed adaptive fuzzy control method.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제22권2호
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pp.232-240
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1998
This paper deals with a hybrid position/force control of a robot which is moving on the constrained object with constant force. The proposed controller is composed of a position and force controller. The position controller has a nonlinear compensator which is based on the dynamic robot model and the force controller is attached by feedforward element. A direct drive robot with hard nonlinearity which is controlled by the proposed algorithm has moved on the constrained object with a high stiffness and low stiffness. The results show that the proposed controller has more vibration suppression effects which is occurred to the constrained object with a high stiffness, than a existing feedback controller, and accurate force control can be obtained by comparatively a small feedback gain.
This paper deals with a fuzzy controller using IA(Immune Algorithm) for Trajectory Tracking of 2-DOF WMR(Wheeled Mobile Robot). The global inputs to the WMR are reference position and reference velocity, which are time variables. The global output of WMR is a current position. The tracking controller makes position error to be converged 0. In order to reduce position error, a compensation velocities on the track of trajectory is necessary. Therefore, a FIAC(Fuzzy-IA controller) is proposed to give velocity compensation in this system. Input variables of fuzzy part are position errors in every sampling time. The output values of fuzzy part are compensation velocities. IA are implemented to adjust the scaling factor of fuzzy part. The computer simulation is performed to get the result of trajectory tracking and to prove efficiency of proposed controller.
본 논문에서는 퍼지신경망 제어기를 이용하여 직류서보 모터의 위치제어를 실행한다. 위치 제어를 위하여 인공지능 제어기중 설계가 간단한 퍼지제어기를 사용한다.그러나 퍼지 제어기 설계시 문제가 되는 삼각 소속함수의 형태를 신경망의 BP학습법을 이용하여 설정한다. 퍼지신경망 제어기의 위치제어 성능을 펑가하기 위하여 특성이 다른 가상 플랜트를 제어시켜 보았다.그리고 실시간 실험으로 퍼지신경망 제어기에 의한 직류서보 모터 위치제어를 실시하였다.
We have developed a Edge Position Controller (EPC) using a ultrasonic sensor and applied to a fabric machine as a web guide system. Hardware devices composed of a ultrasonic transmitter-receiver sensor module and microprocessor-based sensor signal processing system are developed to realize the proposed system. We evaluated the control characteristics of the EPC and the performance of the system was good enough to apply the actual system.
In this paper, a novel position controller based on state feedback and feed-forward is proposed. Traditional position and speed controllers are replaced by a single controller with the position and speed as state feedbacks, and the position command and load torque as feed-forwards. The feedback and feed-forward gains are obtained by analytic modeling and design. The load torque, rotor speed and position are estimated by an observer based on a Kalman filter (KF) with a low resolution mechanical position sensor. Feed-forward compensation by an estimated load torque is used to improve the dynamic performance during load torque changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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