위치제어 시스템이나 속도제어 시스템의 제어기 설계에서는 항상 기계적인 시스템의 유연성이 고성능에 대한 제약요소로 작용한다. 회전축으로 연결된 대부분의 기계적 시스템은 자체 회전자 관성과 부하 관성으로 이루어진 2관성 시스템이며, 이들 관성에 의해 회전축에는 비틀림이 발생한다. 이들 비틀림 현상은 회전 맥동 및 진동을 발생한다. 비틀림 진동을 억제하기 위하여 많은 연구가 행해져 왔다. 본 연구에서는 CDM을 이용하여 전압제어형 직류전동기 2관성 시스템의 속도제어기를 설계한다. 먼저 CDM을 적용한 제어기 설계가 용이하도록 전압제어형 직류전동기 2관성 시스템의 모델을 구한다. 그 후 CDM 표준형을 적용한 적정한 제어기를 설계한다. 설계된 속도제어 시스템은 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 타당성이 검토된다.
This paper focuses on the power-level control of nuclear power plants (NPPs) in the presence of lumped disturbances. An adaptive second-order nonsingular terminal sliding mode control (ASONTSMC) scheme is proposed by resorting to the second-order nonsingular terminal sliding mode. The pre-existing mathematical model of the nuclear reactor system is firstly described based on point-reactor kinetics equations with six delayed neutron groups. Then, a second-order sliding mode control approach is proposed by integrating a proportional-derivative sliding mode (PDSM) manifold with a nonsingular terminal sliding mode (NTSM) manifold. An adaptive mechanism is designed to estimate the unknown upper bound of a lumped uncertain term that is composed of lumped disturbances and system states real-timely. The estimated values are then added to the controller, resulting in the control system capable of compensating the adverse effects of the lumped disturbances efficiently. Since the sign function is contained in the first time derivative of the real control law, the continuous input signal is obtained after integration so that the chattering effects of the conventional sliding mode control are suppressed. The robust stability of the overall control system is demonstrated through Lyapunov stability theory. Finally, the proposed control scheme is validated through simulations and comparisons with a proportional-integral-derivative (PID) controller, a super twisting sliding mode controller (STSMC), and a disturbance observer-based adaptive sliding mode controller (DO-ASMC).
예전의 영상처리 장비는 독립적으로 구현이 되었다고 하여도 단순히 디스플레이만 하는 정도이지만 현재 여러 가지 칩들의 발전으로 인한 그 응용에 있어 활용 범위가 다양해졌다. 본 연구에서는 아날로그 영상신호를 디지털로 변환하여 PC 없이 독립적으로 영상 데이터를 처리하는 시스템을 설계한다. 가상의 움직임에 따라 시뮬레이터를 제어하는 모션 벡터 추출기 및 시뮬레이터 제어기를 설계하고, 추출된 모션벡터를 이용하여 가상현실 시뮬레이터를 구동한다.
The controllability and stability of power systems can be increased by Flexible AC Transmission Devices (FACTs). One of the FACTs devices is Interline Power-Flow Controller (IPFC) by which the voltage stability, dynamic stability and transient stability of power systems can be improved. In the present paper, the convenient operation and control of IPFC for transient stability improvement are considered. Considering that the system's Lyapunov energy function is a relevant tool to study the stability affair. IPFC energy function optimization has been used in order to access the maximum of transient stability margin. In order to control IPFC, a Brain Emotional Learning Based Intelligent Controller (BELBIC) and PI controller have been used. The utilization of the new controller is based on the emotion-processing mechanism in the brain and is essentially an action selection, which is based on sensory inputs and emotional cues. This intelligent control is based on the limbic system of the mammalian brain. Simulation confirms the ability of BELBIC controller compared with conventional PI controller. The designing results have been studied by the simulation of a single-machine system with infinite bus (SMIB) and another standard 9-buses system (Anderson and Fouad, 1977).
Yeo, Sang-Rae;Choi, Heon Ho;Ko, Jae Young;Park, Chansik;Lee, Sang Jeong
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제2권1호
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pp.67-74
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2013
In this study, a remote controller was designed using localization technique. The designed remote controller system consists of infrared transmit/receive module for time synchronization, ultrasonic transmit/receive module for measuring the TOA value, and micro-controller for processing the measured data value. For the position estimation method of remote controller, the Savarese method was used which does not have a problem of diverging solution depending on initial value. The noise included in the measured value was removed by separating the signal and noise with the use of EMD method which is the non-stationary signal analysis technique. The designed system was tested by constructing a simulation environment, and the improvement of accuracy and precision for the application of EMD method was examined.
The paper is proposed artificial neural network(ANN) sensorless control of induction motor drive with fuzzy learning control-fuzzy neural network(FLC-FNN) controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also this paper is proposed. speed control of induction motor using FLC-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back Propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed so that the actual state variable will coincide with the desired one. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system controlled FLC-FNN and ANN controller, Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the FLC-FNN and ANN controller.
In this paper, we present an $H^2$ controller design of RTP(rapid thermal processing) systems satisfying robust stability and performance using weighted mixed sensitivity minimization. In industrial fields, RTP system is widely used for improving the oxidation and the annealing in semiconductor manufacturing process. The main control factors are temperature control of wafer and uniformity has been solved by PID control method. Because the reference inputs of RTP are ramp, we improve performance of RTP system by the design of $H^2controller$ using the weighted mixed sensitivity function. Also we compare $H^2controller$ with PID controller in terms of performance. An example is proposed to show the validity of proposed method.
A real-time face tracking is a broad topic, covering a large spectrum of technologies and applications. Briefly face tracking is a kind of tracing technique which follows human face in any directions. It needs some algorithms such as human face detection and motion controller to track face. Moreover, both processing time and calculation time are the most important factors that influence to drive tracking system. In this paper, two algorithms are used to find human face: earn-shift algorithm and face detection algorithm using OpenCV. Fuzzy controller is utilized to move pan-tilt camera system which can move four directions along to x-y axis.
In this paper, the design and the implementation of the controller for an articulate robot, which is developed in our Automatic Control Laboratory, are mainly discussed. The controller reduces software computational load via distributed processing method using multiple CPU's, and simplifies structures by the time-division control with TMS320C31 DSP chip. The method of control is based on the fuzzy-compensated PID control with scale factor, which compensates for the influence of load variation resulting from the various postures of the robot with conventional PID scheme. The application of the proposed controller to the robot system with DC servo-motors shows some excellent control capabilities. Also, the response characteristics of system for the various trajectory commands verify the superiority of the controller.
This paper suggests a high-speed control method which is suitable for multi-joint robots using a real-time stand-alone controller for general-purpose. The fast processing controller consists of a PCI Interface Board and 2-axe PWM drivers. The PCI Interface Board consists of 32-channel PWM output ports, 32-channel Encoder Counters, 32-channel A/D Converters and 48-channel Digital I/O ports, and all the I/O data transmissions are completed within 1ms. And The 2-axe PWM driver can be redesigned easily in order to embed in each link. Experimental implementations show that the high-speed control method can be used for the real-time control which is essential to controlling of multi-body robots such as humanoid robots. Especially, it is efficient for realizing the model-based motion control in demand of much calculation time by the high I/O communication speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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