전기자동차의 MCU 연동제어 시스템은 고전력 전지 및 고효율 모터의 연동 제어 드라이브를 통하여 배터리 전력이 차량 전장부품에 최적화 배분되게하며 차량 전장부품 제어시스템과의 네트워크 진단 및 중복 기능을 흡수/통합하게 하는 상위 개념의 네트워크 제어시스템이다. 본 연구는 Autosar의 표준화된 소프트웨어를 응용하여 CAN 통신방식으로 각 제어모듈과 연동되어 제어될 수 있는 S/W와 H/W를 개발하고 모터와 배터리 제어모듈을 범용 MCU 통합 연동제어시스템과 연동하여 제어함으로써 배터리 전력과 모터의 성능 효율을 극대화하기 위한 시스템 개발이다.
The construction of rule-base for a nonlinear time-varying system, becomes much more complicated because of model uncertainty and parameter variations. Furthemore, FLC does not have an ability of adjusting rule- base in responding to some sudden changes of control environments. To cope with these problems, an auto-tuning method of the fuzzy rule-base is required. In this paper, the GA-based Fuzzy-Neural control system combining Fuzzy-Neural control theory with the genetic algorithm(GA), which is known to be very effective in the optimization problem, will be proposed. The tuning of the proposed system is performed by two tuning processes(the course tuning process and the fine tuning/adaptive learning process). The effectiveness of the proposed control system will be demonstrated by computer simulations using a two degree of freedom robot manipulator.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권4호
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pp.11-19
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1996
Recently, fuzzy and neural network techniques have been successfully applied to control of complex and ill-defined system in a wide variety of areas, such as robot, water purification, automatic train operation system and automatic container crane operation system, etc. In this paper, we present a neuro-fuzzy controller which unifies both fuzzy logic and multi-layered feedforward neural networks. Fuzzy logic provides a means for converting linguistic control knowledge into control actions. On the other hand, feedforward neural networks provide salient features, such as learning and parallelism. In the proposed neuro-fuzzy controller, the parameters of membership functions in the antecedent part of fuzzy inference rules are identified by using the error backpropagation algorithm as a learning rule, while the coefficients of the linear combination of input variables in the consequent part are determined by using the least square estimation method. Finally, the effectiveness of the proposed controller is verified through computer simulation of an inverted pendulum system.
A proposed fuzzy-sliding mode controller in this paper shows that it can reduce amount of chattering inherent to sliding mode control and it is robust against parameter uncertainties. Sliding mode control is one of the control method for nonlinear systems. It can provide good transient performance and system robustness for nonlinear system. But chattering is a serious problem of the sliding mode control. The chattering is caused by steady/state error or uncertainties of the system. There are three kinds of method that can remove chattering. First, steady-state error can be removed by adding PI controller to the system. Second, putting dead-zone in sliding surface can be insensitive uncertainties ...
This paper shows the development of remote control system for manipulators which consists of PHANToM Device as a master, Samsung FARA robot as a slave and TCP/IP based LAN fortheir Communication. This work includes the motion mapping between the master and the slave, Generation of virtual viscosity force preventing operator's unwilled action and 3D remote control simulators for the stable operation of the remote control system, etc. The remote control implementation has been performed and the results shows that the developed system can allow the operator to effectively control the manipulator.
In this paper we propose a new approach to the autonomous wall-following of wheeled mobile robots using hybrid system reference motion synthesis and generation. The hybrid system approach is in-troduced to the motion control of nonholonomic mobile robots for the indoor navigation problems. In the dis-crete event system the discrete states are defined by the user-defined constraints and the reference mo-tion commands are specified in the abstracted motions. The hybrid control system applied for the non-holonomic mobile robots can combine the motion planning and autonomous navigation with obstacle avoid-ance for the indoor navigation problem. Simulation results show that hybrid system approach is an effective method for the autonomous navigation in indoor environments.
보행보조로봇은 고령화 사회에 노인 복지 및 중증 신경계 손상을 입은 환자에게 이동을 도울 수 있는 반드시 필요한 장비이다. 특히, 하지 마비 환자를 위한 보행보조로봇의 편리성을 위해서는 환자의 보행 의도를 내현적으로 파악함으로써 환자 의지에 따라 로봇을 통제할 수 있어야 한다. 본 논문은 보행 의도 감지 모델을 개발하기 위한 선행 연구로, 먼저 저항 센서와 기울기 센서의 융합을 통하여 3족 보행 모델을 기반으로 사용자의 보행 의도를 분석하였다. 저항 센서는 사용자의 양쪽 손바닥과 발바닥에 각각 부착되어, 부착된 위치의 압력을 센싱하였다. 양쪽 손바닥의 신호는 보행 의도를 파악하기 위해, 발바닥의 신호는 보행 단계를 확인하기 위하여 사용되었다. 기울기 센서는 몸의 움직임 상태를 측정하기 위한 센서로서, 사용자의 등 부분, 요추에 부착되어 상체의 움직임(roll, pitch)을 센싱하였다. 연구 결과, 사용자가 지팡이를 바닥에 짚을 때 양 손바닥에서 측정되는 2개의 저항 신호만으로 기본적인 보행 의도를 파악할 수 있었으나, 기울기 센서 정보를 함께 이용함으로써 오른발 뻗기, 왼발 뻗기 등의 움직임을 시작하려는 상태 등에 대한 보행 의도를 보다 구체적으로 확인할 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통하여 저항센서와 기울기 센서의 융합에 기반한 사용자의 보행 의도를 감지할 수 있었다.
본 연구에서는 태양광 패널 청소 로봇이 진공 패드 압력을 이용하여 경사진 패널 위를 미끄러짐 없이 효율적으로 주행하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 로봇을 경사로 패널에 고정시키기 위해 로봇 발에 부착된 고무 패드의 압력을 진공으로 만들게 된다. 구동 방식으로 Linkage 매커니즘을 적용하여 미끄러짐을 방지함과 동시에 중량을 감소하여 소모전력을 낮추는 방법을 제안하였다. 로봇의 안전한 구동을 위하여 솔레노이드 밸브, 근접 센서, 엔코더를 사용하여 로봇의 움직임을 감지하며, 주행할 때 고무 패드의 압력을 제어하여 안전한 경사로 주행을 가능하게 하였다. 로봇의 전진 동작을 위하여 다중의 솔레노이드 밸브들의 동작 시퀀스를 완성하여 양쪽 발에 부착된 6개의 진공패드가 진공 및 대기압을 정확하게 형성 할수 있도록 제어하여 이동 중 미끄러짐 없이 전진할 수 있게 하였다. 마지막으로 주행 및 회전 실험을 통해 36도의 태양광 패널에서 직진 및 회전 동작을 수행할 수 있음을 확인하였다.
Due to the fact that the set point regulation scheme by the variable structure control method concerns only the initial and final locations of a manipulator, many constraints may exist in the application of path tracking with obstracle avoidance. The variable structure parameter should be selected in the trajectory planning step by satisfying the constraints of the travel time and the path deviations This paper presents the selection algorithm of the variable structure parameters with the constraints of the system dynamics and the travel time and the path deviation. This study makes unify the trajectory planning and tracking control using the variable structure control method.
In this paper, intelligent control method using neural network as a nonlinear controller is presented, Neural network controller is implemented on DSP board in PC to make real time computing possible, On-line training algorithm for neural network control is proposed, As a test-bed, a large a-x table was build and interface with PC has been implemented, Experimental results under different PD controller gains show excellent position tracking for circular trajectory compared with those for PD controller only.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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