A Discrete Event Dynamic System is a system whose states change in response to the occurrence of events from a predefined event set. A major difficulty in developing analytical results for the systems is the lack of appropriate modeling techniques. This paper proposes the use of Real-time Temporal Logic as a modeling tool for the modeling and control of fixed-time traffic control problem which by way of a DEDS. The Real-time Temporal Logic Frameworks is extended with a suitable structure of modeling hard real-time constraints. Modeling rules are developed for several specific situations. It is shown how the graphical model can be translated to a system of linear equations and constraints.
The increased integration of fuel cells with power electronics, critical loads, and control systems has prompted recent interest in accurate electrical terminal models of the polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell. Advancement in computing technologies, particularly parallel computation techniques and various real-time simulation tools have allowed the prototyping of novel apparatus to be investigated in a virtual system under a wide range of realistic conditions repeatedly, safely, and economically. This paper builds upon both advancements and provides a means of optimized model construction boosting computation speeds for a fuel cell model on a real-time simulator which can be used in a power hardware-in-the-loop (PHIL) application. Significant improvement in computation time has been achieved. The effectiveness of the proposed model developed on Opal RT's RT-Lab Matlab/Simulink based real-time engineering simulator is verified using experimental results from a Ballard Nexa fuel cell system.
In this paper, it is proposed a robust control scheme for real time control of a robot manipulator with parameter uncertainties. The focus of this paper is a new approach of multivariable control schemes for an assembly robot manipulator to achieve the accurate trajectory tracking by joint angles. The proposed control scheme consists of a multivariable feedforward controller and feedback controller. In this control scheme, the feedback controller consists of proportional-derivative type and is designed by the pole placement method. The feedforward controller uses the inverse of the linealized model of robot manipulator dynamics. This feedback controller ensures that each joint enables to track any reference trajectory. The proposed robot controller scheme has a computational efficiency.
This paper is concerned with the real-time automatic tuning of the multi-input multi-output positive position feedback controllers for smart structures by the genetic algorithms. The genetic algorithms have proven its effectiveness in searching optimal design parameters without falling into local minimums thus rendering globally optimal solutions. The previous real-time algorithm that tunes a single control parameter is extended to tune more parameters of the MIMO PPF controller. We employ the MIMO PPF controller since it can enhance the damping value of a target mode without affecting other modes if tuned properly. Hence, the traditional positive position feedback controller can be used in adaptive fashion in real time. The final form of the MIMO PPF controller results in the centralized control, thus it involves many parameters. The bounds of the control Parameters are estimated from the theoretical model to guarantee the stability. As in the previous research, the digital MIMO PPF control law is downloaded to the DSP chip and a main program, which runs genetic algorithms in real time, updates the parameters of the controller in real time. The experimental frequency response results show that the MIMO PPF controller tuned by GA gives better performance than the theoretically designed PPF. The time response also shows that the GA tuned MIMO PPF controller can suppress vibrations very well.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.1
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pp.31-40
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2008
This paper presented the development and real-time control of a magnetostrictive micro actuator. Magnetostrictive material has many advantages such as high response time, precision displacement and powerful output force. But Magnetostrictive material has characteristic of hysteresis. Conventional Preisach model which based on experimental data is not suitable to the real-time control because of controlling a magnetostrictive system by Preisach model costs a lot of calculating time. And, we prove the validity of proposed model through the experimental comparison between the classical Preisach model and the proposed one.
Accurate aerodynamic data is required for the flight simulation or control logic design of aircraft. The aerodynamic look-up table has been used widely to provide aerodynamic forces and moments for given flight conditions. In this paper, we replace the aerodynamic look-up table with real-time aerodynamic model which calculates aerodynamic forces and moments of quasi-steady flow directly for given flight conditions and control surface deflections. Flight simulations are conducted for the low-speed small UAV using real-time aerodynamic model, and responses of the UAV are predicted successfully for inputs of control surfaces.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.9
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pp.50-55
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2011
This research is to apply the adaptive control of neuron networks for the real-time attitude control of Multi-articulated robot. Multi-articulated robot is expressed with a complicated mathematical model on account of the mechanic, electric non-linearity which each articulation of mechanism has, and includes an unstable factor in time of attitude control. If such a complex expression is included in control operation, it leads to the disadvantage that operation time is lengthened. Thus, if the rapid change of the load or the disturbance is given, it is difficult to fulfill the control of desired performance. In this research we used the response property curve of the robot instead of the activation function of neural network algorithms, so the adaptive control system of neural networks constructed without the information of modeling can perform a real-time control. The proposed adaptive control algorithm generated control signs corresponding to the non-linearity of Multi-articulated robot, which could generate desired motion in real time.
In this paper, we propose a development of internet teleoperation method applying QoS model, which has the real time control capability and the time-delay predicting capability, The QoS model gives a constant bandwidth to a specified application and makes the dynamically irregular time-delay to be predictable and fined so that it can have real-time capability.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.18
no.3
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pp.139-149
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2015
In this paper, we describe a new approach to perform real-time implementation of an robust controller for robotic manipulator based on digital signal processors in this paper. The Texas Instruments DSPs chips are used in implementing real-time adaptive control algorithms to provide enhanced motion control performance for dual-arm robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from model reference adaptive control principle based on the improved direct Lyapunov method. The proposed adaptive controller consists of an adaptive feed-forward and feedback controller and time-varying auxiliary controller elements. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for real-time control. Moreover, this scheme does not require any accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the proposed adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for robot manipulator consisting of dual arm with eight degrees of freedom at the joint space and cartesian space.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.1
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pp.58-69
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2014
This paper proposes a method for predicting maximum friction coefficients and optimal slip ratios as optimal control parameters for traction control or slip control of autonomous mobile robots on rough terrain. This paper focuses on strength of ground surface which indicates different characteristics depending on material types on surface. Strength of various material types can be estimated by Willoughby sinkage model and by a developed testbed which can measure forces, velocities, and displacements generated by wheel-terrain interaction. Estimated strength is collaborated on building improved Brixius model with friction-slip data from experiments with the testbed over sand and grass material. Improved Brixius model covers widespread material types in outdoor environments on predicting friction-slip characteristics depending on strength of ground surface. Thus, a prediction model for obtaining optimal control parameters is derived by partial differentiation of the improved Brixius model with respect to slip. This prediction model can be applied to autonomous mobile robots and finally gives secure maneuverability on rough terrain. Proposed method is verified by various experiments under similar conditions with the ones for real outdoor robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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