In last decades, several linearization methods for the AOA measurements have been proposed, for example, Gauss-Newton method and Closed-Form solution. Gauss-Newton method can achieve high accuracy, but the convergence of the iterative process is not always ensured if the initial guess is not accurate enough. Closed-Form solution provides a non-iterative solution and it is less computational. It does not suffer from convergence problem, but estimation error is somewhat larger. This paper proposes a Self-Tuning Weighted Least Square AOA algorithm that is a modified version of the conventional Closed-Form solution. In order to estimate the error covariance matrix as a weight, a two-step estimation technique is used. Simulation results show that the proposed method has smaller positioning error compared to the existing methods.
산업공정제어에 지속적으로 널리 사용되는 PID제어기의 최적이득 자동 동조에 관한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 제어대상의 계단응답으로부터 모델링된 1차 지연계를 Fade 근사화하고, Ziegler-Nichols의 방법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간을 포함하는 퍼지추론함수를 최대로 하는 PID계수를 구함으로써 제어대상의 특성이나 부동작시간의 변화에도 적응성이 좋다는 장점이 있다
In this paper, compliant motion control of a manipualator in manipulator is proposed by using the self-tuning adaptive controller. Compliant motion is needed in order to applicated to complicated and accurate fields such as assembly operation in which several parts are matched. For a control method of compliant motion hybrid control is used so forces and position control are proposed selectively through a closed feedback loop. By contacting with environment, the uncertainties higher. Self-tuning controller which adapts to variable dynamic response is applied to compliant motion control in order to satisfy the desired operation. The applicability of the suggested algorithm was confined by simulation of the contour tracking task of four joint manipulator.
This paper discuss the method of the system's efficient control using a Intelligent hybrid algorithm in nonlinear dynamics systems. Existing neural network and genetic algorithm for the control of non-linear systems work well in static states. but it be not particularly good in changeable states and must re-learn for the control of the system in the changed state. This time spend a lot of time. For the solution of this problem we suggest the intelligent hybrid self-tuning controller. it includes neural network, genetic algorithm and immune system. it is based on neural network, and immune system and genetic algorithm are added against a changed factor. We will call a change factor an antigen. When an antigen broke out, immune system come into action and genetic algorithm search an antibody. So the system is controled more stably and rapidly. Moreover, The Genetic algorithm use the memory address of the immune bank as a genetic factor. So it brings an advantage which the realization of a hardware easy.
This paper proposes a self tuning fuzzy inference method by the genetic algorithm in the fuzzy-sliding mode control for a robot. Using this method, the number of inference rules and the shape of membership functions are optimized without an expert in robotics. The fuzzy outputs of the consequent part are updated by the gradient descent method. And, it is guaranteed that the selected solution become the global optimal solution by optimizing the Akaike's information criterion. The trajectory trucking experiment of the polishing robot system shows that the optimal fuzzy inference rules are automatically selected by the genetic algorithm and the proposed fuzzy-sliding model controller provides reliable tracking performance during the polishing process.
GPC has been reported as a useful self-tuning control algorithm for systems with unknown time-delay and parameters. GPC is easy to understand and implement, and thus has won popularity among many practicing engineers. Despite its success, GPC does not guarantee is nominal stability. So, in this paper, GPC is rederived in frequency domain instead of in the time domain to guarantee its nominal stability. Derivation of GPC in frequency domain involves spectral factorization and Diophantine equation. Frequency domain GPC control law is stable because the zeros of characteristic polynomial are strictly Schur. Recursive least square algorithm is used to identify unknown parameters. To see the effectiveness of the proposed controller, the controller is simulated for a numerical problem that changes in dead-time, in order and in parameters.
This study presents an self tuning regulator(STR) to improve the air-fuel ratio control of performance of gasoline engine. The STR is designed based on the nonlinear dynamic engine model, and the performance of the STR is evaluated through the simulation and experiments. The STR shows better performance than a conventional PI controller in terms of the response time and disturbance rejection. Since the STR has less calculation load than the complex nonlinear controller, this algorithm can be easily applied to on-board engine controller.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.121-124
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2001
In industrial actual control system, PID controller has been used with its high delicate control system in position control system. PID controller has simple structure and superior ability in several characteristics. When the response of system is changed by delay time, variable load , disturbances and external environment, control gain of PID controller must be readjusted on the system dynamic characteristics. Therefore, a control ability of PID controller is degraded when th control gain is inappropriately determined. When the response characteristic of system is changed under a condition, control gain of PID controller must be changed adaptively to be a waited response of system. In this paper an adaptive-tuning type PID controller is constructed by self-recurrent Neural Network(SRNN). applying back-propagation(BP) algorithm. Form the result of computer simulation in the proposed controller, its usefulness is verified.
Expert systems have a variety of potential applications in process control. The application domain ranges from the entire plant system to a single loop system. Both, off-line and real-time problems may be realized. In this paper, expert system is employed as a part of a single control loop of PID Controller with self-tuning. The goal of expert system in the present study is to build up the necessary process knowledge required for efficient control. In order to achieve this process, the development of an expert system and a prototype model is carried out. OPS5, a rule based production system, is utilized in experiment, and common LISP is used for man-machine interface.
The lack of persistent excitation (PE) can be the reason of freezing in the recursive least square estimators and the covariance windup in the exponential weighted least square estimators. We present a theoretical analysis of these phenomena and a simple method to check the exciting condition in real time. Using these results and under some conditions such as slowly time varying Plant and a tracking problem for set point, a robust self-tuning regulators without PE is proposed. In this algorithm, when PE is not satisfied, only plant gain is estimated, and then the system parameters are corrected by it. It is shown that the gain adaptive scheme makes the robustness to be improved against modeling error, off-set, and correlated noise etc, by the results of analysis and simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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