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.
In this paper, position control of a car-like mobile robot using a neural network is presented. positional information of the mobile robot is given by a laser range finder located remotely through wireless communication. The heading angle is measured by a gyro sensor. Considering these two sensor information as a reference, the robot posture is corrected by a cascaded controller. To improve the tracking performance, a neural network with a cascaded controller is used to compensate for any uncertainty in the robot. The neural network functions as a compensator to minimize the positional errors in on-line fashion. A car-like mobile robot is built as a test-bed and experimental studies of several controllers are conducted and compared. Experimental results show that the best position control performance can be achieved by a cascaded controller with a neural network.
This paper describes a camera-based position measurement system for automatic tracking control of a rubber Tired Gantry Crane (RTGC). An automatic tracking control of RTGC depends on the ability to measure its displacement and angle from a guide line that the RTGC has to follow. The measurement system proposed in this paper is composed of a camera and a PC that are mounted on the right upper between front and rear tires of the RTGC's side. The measurement accuracy of the system is affected by disturbances such as cracks and stains of the guide line, shadows, and halation from the light fluctuation. To overcome the disturbances, both side edges of the guide line are detected as two straight lines from an input image taken by the camera, and parameters of the straight lines are determined by using Hough transform. The displacement and angle of the RTGC from the guide line can be obtained from these parameters with the robustness against the disturbances. From the experiments with the disturbances, we found the accurate displacement and the angle from the guide line that have the standard deviations of 0.95 pixels and 0.22 degrees, respectively.
There have been many solar tracking systems developed for the high accuracy in solar tracking. One of the key components of any motion control system is software. LabVIEW offers an ideal combination of flexibility, ease-of-use and well-integration with other I/O pieces for developing solar tracking system. Real-time solar positions which vary with GPS's data are used simultaneously to control the solar tracker by a chain of operating modes between the open and closed loops. This paper introduces a step by step procedure for the fabrication and performance assessment of a precision solar tracking system. The system developed in this study consists of motion controllers, motor drives, step-motors, feedback devices and application. CRD sensors are applied for the solar tracking system which play a primary role in poor conditions for tracking due to a gear backlash and a strong wind. Mini-dish was used as a concentrator for collecting sun light. The solar position data, in terms of azimuth and elevation, sunrise and sunset times was compared with those of KASI(Korea Astronomy & Space Science Institute). The results presented in this paper demonstrate the accuracy of the present system in solar tracking and utilization.
This paper presents the position control of a double-rod cylinder system activated by an electrotheological(ER) valve unit. Following the composition of a silicone oil-based ER fluid, theological properties of the ER fluid are experimentally tested as a function of imposed electric fields to determine appropriate design parameters of the ER valve. The ER valves are then designed and manufactured. Subsequently, the pressure drop of the ER valve is evaluated with respect to the intensity of the electric field. Four ER valves bridge-cylinder system is formulated, and the governing equations for the system are derived. A neural network control scheme is then synthesized to perform the position control of the cylinder system. Tracking control responses are experimentally evaluated and presented in order to demonstrate the effectiveness of the proposed control system.
In this paper, a visual servoing control technique of humanoid robot arms is implemented for tracking a moving object. An embedded time-delayed controller is designed on an FPGA(Programmable field gate array) chip and implemented to control humanoid robot arms. The position of the moving object is detected by a stereo vision camera and converted to joint commands through the inverse kinematics. Then the robot arm performs visual servoing control to track a moving object in real time fashion. Experimental studies are conducted and results demonstrate the feasibility of the visual feedback control method for a moving object tracking task by the humanoid robot arms called the ROBOKER.
This paper presents a robust motion tracking control of a cylinder-toggle servomechanism for injection molding machines. Virtual design model has been developed for a five-point type toggle mechanism. A sliding function is defined and combined with PID control to accommodate mismatches between the real plant and the linear model used. From tracking control simulations, it is shown that significant reduction in position tracking error is achieved with clamping force build-up through the use of proposed control scheme.
In this paper, applications of self-recurrent neural networks based of adaptive controller to position control of flexible robot link are considered. The self-recurrent neural networks can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy and the weights are updated by feedback-error learning algorithm. Therefore, a comparative analysis was mode with linear controller through an simulation. The results are presented to illustrate the advantages and improved performance of the proposed position tracking controller over the conventional linear controller.
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 studies the step motors moved up-down and fore-back direction and deals with a position control and tracking the trajectory of the robot. For simulation and experiment, we demonstrate core part with usefulness and effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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