The stewart platform manipulator is a manipulator that has the closed-loop structure with an upper plate end-effector and a base frame. The stewart platform manipulator has the merit of high working accuracy and high stiffness compared with a serial manipulator. However, this is a complex structure, so controllability of the system is not so good. In this paper, we introduce a new robust motion control algorithm using partial state feedback for a class of nonlinear systems in the presence of modelling uncertainties and external disturbances. The major contribution of this work introduces the development and design of robust observer for the state and the perturbation, which is integrated into a variable structure controller(VSC) structure. The combination of controller/observer improves the control performance, because of the robust routine called sliding mode control with sliding perturbation observer(SMCSPO). Simulation and experiment are performed to apply to the manipulator. And their results show a high accuracy and a good performance.
In spite of the difficulties and uncertain characteristic of cable driven method, surgical robot instrument has adopted it as driving mechanism for various reasons. To overcome the problem of cable system, previous research applied SMCSPO (sliding mode control with sliding perturbation observer) algorithm as robust controller to control the instrument and found that the value of SPO (sliding perturbation observer) followed force disturbance, reaction force loaded on the tip very similarly. Thus, this paper confirms that the perturbation observer is sufficient estimator which finds out the mount of loaded force on the surgical robot instrument. To prove the proposition, simulation using the similar model with an actual instrument and experimental evaluation are performed. The results show that it is possible to substitute SPO for sensors to measure the reaction force. This estimated reaction force will be used to realize haptic function by sending the reaction force to a master device for a surgeon. The results will contribute to create surgical benefit such as shortening the practice time of a surgeon and giving haptic information to surgeon by using it as haptic signal to protect an organ by making force boundary.
In this study, integration control of air-cell seat and semi-active suspension is proposed to minimize the road-tyre force which can cause uncomfortable feeling to rider. The proposed integration control with sliding perturbation observer is consisted of air-cell seat control which uses the force generated by air-cell and the sky-hook control. The air-cell seat itself has been modeled as a 1 degree of freedom spring-damper system. The actual characteristics of the air-cell have been analyzed through experiments. In this paper, we introduces a new robust motion control algorithm using partial state feedback for a nonlinear system with modelling uncertainties and external disturbances. The major contribution of this work is the development and design of robust observer for the state and the perturbation. The combination skyhook controller and air-cell controller using the observer improves control performance, because of the robust routine called Sliding Observer Design for Integration Control of Air-Cell Seat and Semi-active Suspension. The simulation results show a high accuracy and a good performance.
The Stewart platform manipulator is a closed-kinematics chain robot manipulator that is capable of providing high structural rigidity and positional accuracy. However, this is a complex and nonlinear system, so the control performance of the system is not so good. In this paper, a new robust motion control algorithm is proposed. The algorithm uses partial state feedback for a class of nonlinear systems with modeling uncertainties and external disturbances. The major contribution is the design of a robust observer for the state and the perturbation of the Stewart platform, which is combined with a variable structure controller (VSC). The combination of controller and observer provides the robust routine called sliding mode control with sliding perturbation observe. (SMCSPO). The optimal gains of SMCSPO, which is determined by nominal eigenvalues, are easily obtained by genetic algorithm. The proposed fitness function that evaluates the gain optimization is to put sliding function. The control performance of the proposed algorithm is evaluated by the simulation and experiment to apply to the Stewart platform. The results showed high accuracy and good performance.
The Stewart platform manipulator is a closed-kinematis chain robot manipulator that is capable of providing high st겨ctural rigidity and positional accuracy. However, this is a complex structure, so controllability of the system is not so good. In this paper, it introduces a new robust motion control algorithm using partial state feedback for a class of nonlinear systems in the presence of modelling uncertainties and external disturbances. The major contribution of this work introduces the development and design of robust observer for the slate and the perturbation w.hich is integrated into a variable structure controller(VSC) structure. The combination of controller/observer gives rise to the robust routine called sliding mode control with sliding perturbation observer(SMCSPO). The optimal gains of SMCSPO are easily obtained by genetic algorithm. Simulation and experiment are presented in order to apply to the stewart platform manipulator. There results show highly' accuracy and performance.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권2호
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pp.117-123
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2001
To improve control performance of a non-linear system, many other reserches have used the sliding model control algorithm. The sliding mode controller is known to be robust against nonlinear and unmodeled dynamic terms. However, this algorithm raises the inherent chattering caused by excessive switching inputs around the sliding surface. Therefore, in order to solve the chattering problem and improve control performance, this study has developed the sliding mode controller with a perturbation estimator using the observer-based fuzzy adaptive network. The perturbation estimator based on the fuzzy adaptive network generates the control input of compensating unmodeled dynamics terms and disturbance. And the weighting parameters of the fuzzy adaptive network are updated on-line by adaptive law in order to force the estimation errors converge to zero. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives rise to the robust and intelligent routine. For evaluation control performance of the proposed approach, tracking control simulation is carried is carried out for the hydraulic motion simulator which is a 6-degree of freedom parallel manipulator.
This paper proposes a sliding mode controller with fuzzy adaptive perturbation compensator(FAPC) to get a good control performance and reduce the chatter, The proposed algorithm can reduce the chattering because the proposed fuzzy adaptive perturbation compensator compensates the perturbation terms. The compensator computes the control input for compensating unmodeled dynamic terms and disturbance by using the observer-based fuzzy adaptive network(FAN) The weighting parameters of the compensate. are updated by on-line adaptive scheme in order to minimize the estimation error and the estimation velocity error of each actuator. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives the robust and intelligent routine to get a good control performance. To evaluate the control performance of the proposed approach, tracking control is experimentally carried out for the hydraulic motion platform which consists of a 6-DOF parallel manipulator.
In inference fit assembly process of the industrial robot, it basically needs the force data. One of the typical methods to get the force data is attaching torque sensors on the robot arm joint or end effector. This is effective way to reduce time delay and to improve preciseness of force control, but this method has several problems. To solve that problem, this paper suggests method which measures assembly force without torque sensor by using the sliding perturbation observer(SPO) and assembly process based on SPO to assemble successfully in inference assembly
To improve control performance of a non-linear system, many other researches have used the sliding mode control algorithm. The sliding mode controller is known to be robust against nonlinear and unmodeled dynamic terms. However. this algorithm raises the inherent chattering caused by excessive switching inputs around the sliding surface. Therefore, in order to solve the chattering problem and improve control performance, this study has developed the sliding mode controller with a perturbation estimator using the observer-based fuzzy adaptive network generates the control input for compensating unmodeled dynamics terms and disturbance. And, the weighting parameters of the fuzzy adaptive network are updated on-line by adaptive law in order to force the estimation errors to converge to zero. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives rise to the robust and intelligent routine. For evaluating control performance of the proposed approach. tracking control simulation is carried out for the hydraulic motion simulator which is a 6-degree of freedom parallel manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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