This paper presents stabilization and adaptive control of flexible single link robot manipulator system by self-recurrent neural networks that is one of the neural networks and is effective in nonlinear control. The architecture of neural networks is a modified model of self-recurrent structure which has a hidden layer. The self-recurrent neural networks can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy and the weights are updated by feedback-error learning algorithm. When a flexible manipulator is rotated by a motor through the fixed end, transverse vibration may occur. The motor toroque should be controlled in such a way that the motor rotates by a specified angle, while simultaneously stabilizing vibration of the flexible manipuators so that it is arresed as soon as possible at the end of rotation. Accurate vibration control of lightweight manipulator during the large changes in configuration common to robotic tasks requires dynamic models that describe both the rigid body motions, as well as the flexural vibrations. Therefore, a dynamic models for a flexible single link robot manipulator is derived, and then a comparative analysis was made with linear controller through an simulation and experiment. The results are proesented to illustrate thd advantages and imporved performance of the proposed adaptive control ove the conventional linear controller.
Because heavy-duty construction vehicles such as excavators are required for good engine-room cooling capacity, a hydraulic gear motor is adopted in the cooling fan drive mechanism to actively control the output speed, instead of adopting the conventional ON/OFF type belt drive. While gear motors are normally limited to 140bars of operating pressure, those for the cooling fan are capable of operating at continuous pressures of up to 220bars. After assembly, all gear motors for high pressure must pass an aging test which is a kind of the wearing process between the gear teeth and motor housing. During the aging process with gradual pressure increments, gear sticking sometimes occurs due to abnormal wear, resulting in defects. This paper focuses on a gear-sticking free aging test controller that is designed together with the knowledge of an experienced operator and the analysis results of experimental data of the gear jamming phenomenon. From the aging experiment, it is demonstrated that the developed controller that can alter the setting pressure of the load pump is effective for stabilizing the abrupt increase in the motor input pressure, thus preventing the hydraulic motor from stopping. This is expected to be helpful for the reduction of defects and increase in productivity.
The humanoid robot, DRC-HUBO is developed from the KHR (KAIST Humanoid Robot) series to meet the requirements of the DARPA Robotics Challenge. DARPA Robotics Challenge was a competition to develop semi-autonomous humanoid robot so that dispatched in dangerous environments in place of humans like the Fukushima nuclear accident. In this paper, we introduce DRCH-UBO briefly and a methodology to remove debris blocking an entryway. The methodology includes inverse kinematics for DRC-HUBO and stabilization controller based on ZMP. Proposed inverse kinematics is robust, and pelvis-related tasks improve the manipulability and workspace of the arms. The controller improves the damping characteristic of the system and mitigates the instability during removal of debris. For given position and orientation of the debris, DRC-HUBO generates motion to reach the debris and lift up while stabilizing itself. Many experimental results verify our proposed methodology.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권1호
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pp.12-18
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2010
This paper proposes an adaptive robust fuzzy control scheme for path tracking of a wheeled mobile robot with uncertainties. The robot dynamics including the actuator dynamics is considered in this work. The presented controller is composed of a fuzzy basis function network (FBFN) to approximate an unknown nonlinear function of the robot complete dynamics, an adaptive robust input to overcome the uncertainties, and a stabilizing control input. Genetic algorithms are employed to optimize the fuzzy rules of FBFN. The stability and the convergence of the tracking errors are guaranteed using the Lyapunov stability theory. When the controller is designed, the different parameters for two actuator models in the dynamic equation are taken into account. The proposed control scheme does not require the accurate parameter values for the actuator parameters as well as the robot parameters. The validity and robustness of the proposed control scheme are demonstrated through computer simulations.
본 논문에서는 나로호 질소가스 추력기시스템에 대한 자세제어기 설계 과정과 종합성능 시험에 대해 다루고 있다. 발사체의 비행 안정성을 보장하도록 추력기 자세제어기 설계를 수행하는 데 있어서 반드시 고려해야 할 주요 사항들에 대해 살펴보고 관계식을 제시하였다. 나로호 질소가스추력기 시스템에 대한 시스템레벨 종합성능시험을 위한 시험구성과 시험조건 등을 정리하였고, 성능시험 데이터로부터 추력기 시스템의 가스 소모량, 추력, 시간 지연, 비추력 특성 등의 운용 성능과 추력기 자세제어기의 비행 적합성 평가가 가능함을 보였다. 최종적으로, 1차 비행시험 결과를 통해, 나로호 탑재 추력기 자세제어시스템이 충분한 안정성 여유을 가지고 정상적으로 동작하였음을 보였다.
Yoon, Tae-Woong;Kim, Jung-Su;Jadbabaie, Ali;Persis, Claudio De
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1901-1904
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2003
MPC or model predictive control is representative of control methods which are able to handle physical constraints. Closed-loop stability can therefore be ensured only locally in the presence of constraints of this type. However, if the system is neutrally stable, and if the constraints are imposed only on the input, global aymptotic stability can be obtained; until recently, use of infinite horizons was thought to be inevitable in this case. A globally stabilizing finite-horizon MPC has lately been suggested for neutrally stable continuous-time systems using a non-quadratic terminal cost which consists of cubic as well as quadratic functions of the state. The idea originates from the so-called small gain control, where the global stability is proven using a non-quadratic Lyapunov function. The newly developed finite-horizon MPC employs the same form of Lyapunov function as the terminal cost, thereby leading to global asymptotic stability. A discrete-time version of this finite-horizon MPC is presented here. The proposed MPC algorithm is also coded using an SQP (Sequential Quadratic Programming) algorithm, and simulation results are given to show the effectiveness of the method.
본 논문에서는 유동의 안정된 흐름 제어를 위한 유동제어에 대해 다룬다. 전산유체역학 해석을 통해 제공된 대용량의 유동 데이터를 POD 방법을 통하여 축약하고, 제어측면에서 시간 및 주파수 영역에서의 분석에 근거하여 적절한 수준의 저차 모델링한다. 한편, 유동장 표면에 부착된 압력센서로부터 공간상의 유동상태 추정을 위해 신경망 구조를 갖는 유동추정기를 구성하고, 되먹임 유동제어기를 설계함으로써 유동제어루프를 구성한다.
This paper presents an optimal fuzzy power system stabilizer to damp out low frequency oscillation. So far fuzzy controllers have been applied to power system stabilizing controllers due to its excellent properties on the nonlinear systems. But the design process of fuzzy logic power system stabilizer requires empirical and heuristic knowledge of human experts as well as many trial-and-errors in general. This paper presents and optimal design method of the fuzzy logic stabilizer using the genetic algorithm. Non-symmetric membership functions are optimally tuned over an evaluation function. The present inputs of fuzzy stabilizer are torque angle error and the change of torque angle error without loss of generality. The coding method used in this paper is concatenated binary mapping. Each linguistic fuzzy variable, defined as the peak of a membership function, is assigned by the mapping from a minimum value to a maximum value using eight bits. The tournament selection and the elitism are used to keep the worthy individuals in the next generation. The proposed system is applied to the one-machine infinite-bus model of a power system, and the results showed a promising possibility.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권8호
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pp.1104-1110
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2012
도립진자 시스템은 제어이론의 다양한 기본 요소를 포함하는 제어문제를 다루는데 많이 사용되고 있다. 초기에 도립진자 시스템의 안정화 제어는 PD, PID 등의 고전적인 방법이 주로 사용되었으나 최근에는 현대제어 이론과 지능제어 기법을 이용한 방법이 주로 적용된다. 최근 비선형 제어에 종종 사용되는 퍼지제어기는 도립진자 시스템과 같이 시스템의 상태 변수가 많으면 퍼지 규칙은 급격하게 증가되어 설계가 까다롭게 된다. 또한 상태 변수를 2개씩 구분하여 퍼지제어기를 설계하면 하나의 제어시스템에 2개의 퍼지제어기를 설계해야 하는 번거로움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 도립진자 시스템의 4개의 상태변수를 물리적 의미에 따라 새로운 2개의 신호로 재구성하고, 이를 퍼지 입력 변수로 사용하는 상태변수 조합 퍼지 제어기(FCSC)를 제안한다. 제안한 제어기는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인한다.
All models of dynamical systems invariably have some measure of uncertainties associated with some of their dynamics. The recent approaches to establish robustness of stabilizing feedback control against the possible uncertainties have a serious limitation, that is, their applicability only to the systems that satisfy the matching conditions. Such conditions are rarely met in general applications. If a particular system satisfies the matching conditions, the addition of an actuator will destroy the satisfaction of such conditions. In this paper, we develop robust control algorithm for uncertain multivariable systems in which the matching conditions are not necessarily met. In order to eliminate an influence over partial state variables due to unknown constant disturbances we perform the appropriate block-decomposition for a given system. Functional observers are introduced to estimate the unknown constant disturbances. The sliding mode controller is designed in such a way that the partial state variables in the state-space are directed towards switching surfaces and regulated to the origin asymptotically. Numerical examples are discussed as illustrations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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