In this paper, we Proposed the inverted pendulum control method using single neuron neural network that have weights as PID parameters. The proposed method has three inputs(proportion, integration, differentiation term of the error), and uses weights as P, I, D parameters. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we experimented on the rotary inverted pendulum with load effect disturbance. The results showed the effectiveness and robustness of the proposed pendulum controller.
Seismic isolated building structures are examined in this study. The triple concave friction pendulum (TCFP) is used as a seismic isolation system which is easy to be manufactured and enduring more than traditional seismic isolation systems. In the TCFP, take advantage of weight which pendulum carrying and it's geometry in order to obtain desirable result of seismic isolation systems. These systems offer advantage to buildings which subject to severe earthquake. This is result of damping force of earthquake by means of their internal constructions, which consists of multiple surfaces. As the combinations of surfaces upon which sliding is occurring change, the stiffness and effective friction change accordingly. Additionally, the mentioned the TCFP is modeled as of a series arrangement of the three single concave friction pendulum (SCFP) bearings. A two dimensional- and eight- story of a building with and without isolation system are used in the time history analysis in order to investigate of the effectiveness of the seismic isolation systems on the buildings. Results are compared with each other to emphasize efficiency of the TCFP as a seismic isolation device against the other friction type isolation system like single and double concave surfaces. The values of the acceleration, floor displacement and isolator displacement obtained from the results by using different types of the isolation bearings are compared each other. As a result, the findings show that the TCFP bearings are more effective devices for isolation of the buildings against severe earthquakes.
The purpose of this paper is to diagnose the errors by comparing putting motion with the single pendulum pattern applicable to putting in golf skill and order prescription that correct errors of putting. In the modern-day game of golf, putting remains the key to shooting low scores, and the ability to hole putts can turn a good round into a great round A semi-golfer, subject(sex female, age 20yrs, mass 94.3kg, height 1.65m) who has troubles to do putting is chosen. Six cameras, ProReflex MCU240(240Hz) made by Qualisys company is used to capture putting motion and data is processed by QTM(Qualisys Track Manager) and Mathematica 5.0. The result that differentiates the putting and the single pendulum pattern is acquired To make the pattern of subject's putting to the single pendulum pattern quasi-equal, one tries to lower center of mass gradually. As a result of it, one has a similar pattern like the single pendulum Conclusively, to lower C.O.M one orders prescriptions that increase the weight and length of a putter and lower C.O.M subject's segment. Further improvements to the study could be to train a subject according to prescriptions and to monitor putting again. It will probably be necessary to simulate putting motions and to research relations for body shapes and putting patterns in order to establish suitable putting-motions.
In this paper, the double inverted pendulum having a single actuator is built and the controller for the system is proposed. The lower link is hinged on the plate to free for rotation in the x-z plane. The upper link is connected to the lower link through a DC motor. The double inverted pendulum built can be kept upright posture by controlling the position of the upper link even though the proposed inverted pendulum has no actuator in lower hinge. The algorithm to control the inverted pendulum is consisted of a state feedback controller within a linearizable range and a fuzzy logic controller coupled with a feedback linearization control for the rest of the range. Concept of the virtual work is employed to drive the linearlized model for the state feedback controller. The feedback linearization controller drives a DC motor with the modified reference joint angle from the fuzzy controller which adjusts a upright posture of a proposed pendulum system. Finally, the experiments are conducted to show the validity of the proposed controller.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.440-445
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2010
This paper proposes a single accelerometer sensor control algorithm to mobile inverted pendulum, generally called 'Segway', and evaluates the performance of this system comparing to the conventional ones. The commercialized 'Prototype Segway-PT' is initially considered as a next-generation transport vehicle. However, this robot is operated by three gyroscopes and two accelerometers to control the posture and speed, and it requires the complex signal processing for fusing the two sets of data. As the result of this, the growth rate of market size of 'Segway' is slow because of its high price mainly. In this paper, the mobile inverted pendulum is operated by a single accelerometer to simplify the control system to lower the price. Low pass filter is one of the good sensors to reducing the variation of an accelerometer, but it has time delay. This time delay disturbs real-time mobile inverted pendulum control. Like this, other various algorithms are used for this system, but each one has its own weak point. So this paper proposes a new filtering method, median filter and EKF. Median filter is used to image processing to reject impulse elements like salt and pepper noise. As the major performance evaluation parameter for the accelerometer, the high-frequency to low frequency ratio from FFT (Fast Fourier Transform) is used. Effectiveness of the proposed algorithms has been verified through the real experiments and the results are demonstrated.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.5
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pp.577-584
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1999
In this paper, the double inverted pendulum having a single actuator is built and the controller for the system is proposed. The lower link of the target pendulum system is hinged on the plate to free for rotation in the specified range($10^{\cire}$) on the x-z plane. The upper link is connected to the lower link through a DC motor. The double inverted pendulum built can be kept upright posture by controlling the position of the upper link even though it has no actuator in lower hinge. The algorithm to control the inverted pendulum consists of a state feedback controller within a linearizable range and a fuzzy logic controller coupled with a nonlinear feedback compensator for the rest of the range. Conventional state feedback control is employed, and the fuzzy controller is responsible for generating the reference joint angle of the upper link for the nonlinear feedback compensator which drives a DC motor to generate an indirect torque to the lower joint. As a result, we can get the upright posture of the proposed pendulum system. Simulations and experiments are conducted to show the validity of the proposed controller.
The pendulum is a SIMO(Single-input multi-output) system that both angle of pendulum and position of cart controlled simultaneously by one actuator. In this paper, propose a hybrid neuro-controller to apply to pendulum system. We design the conventional optimal controller and the neural network as a identifier, which can identify the uncertainty of plant not modeled, respectively. Then we combine them into a novel controller, with a structure that the error between plant and identifier is added in conventional optimal control input Finally, the paper shows the validity of the proposed controller through computer simulations and experiments.
In patients with moderate crowding, the use of Pendulum appliance can be considered as one of intra-arch appliances. Its resolves the crowding by moving molars distally in the maxillary arch. The most important advantage of Pendulum appliance does not require patient cooperation at all. In this case we used a Pendulum appliane to resolve anterior crowding with a single-arch treatment in the maxillary arch.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.3
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pp.15-22
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2018
Nowadays multiple control methods are used in robot control systems. A model, predictor or error estimator is often used as feedback controller to control a robot. While robots have become more and more intensive with algorithms capable to acquiring independent knowledge from raw data. This paper represents experimental results of real time machine learning control that does not require explicit knowledge about the plant. The controller can be applied on a broad range of tasks with different dynamic characteristics. We tested our controller on the balancing problem of a single propeller pendulum. Experimental results show that the use of a supervised machine learning algorithm in a single propeller pendulum allows the stable swing of a given angle.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.3
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pp.157-162
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2000
The inverted pendulum is a typical example of unstable systems and has been used for verification of designed control systems. It is also very popular in control education in laboratories, serving as a good example to show the utility of the state space approach to the controller design. This paper shows two kinds of experiment using inverted pendulum: one is the stabilization of a single spherical inverted pendulum by a plane manipulator using visual feedback, and the other is the state transfer control of a double pendulum. In the former experiment, the feedback stabilization using a CCD camera has major importance as an example of controller implementation with non-contact measurement. The latter involves the standard stabilizing regulation method and nonlinear control techniques. The details of the experimental systems, the control algorithms and the experimental results will be given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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