본 논문은 미지이거나 변화하는 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종문제를 다룬다. 제시된 방법은 간접적응 제어기 구조를 근거로 퍼지추론에 의한 스위칭 구조를 통해 다중모델 적응제어기를 설계하고자 한다. 매니퓰레이터 한 개의 식별기를 이용한 다중 식별기들은 미지 관성 파라미터와 부하무게의 초기 추정치를 제외하고는 동일하다. 관절 액츄에이터에 가해진 토크입력은 매순간 로봇 동적시스템의 가장 근접한 식별기 모델에 의해 결정된다. 제시된 방법을 이용하여 용접라인 및 부품조립 자동화 설비 등의 적용 예로서 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종성능이 개선됨을 컴퓨터 모의 실험을 통해 보인다.
This paper proposes the modeling and control strategy to track the MPPs of hybrid PV and Wind power systems, using a new dual input boost converter. The dual input power conditioning system with an independent MPPT control scheme is introduced with minimum number of circuit elements in order to reduce the switching loss, size and cost of the system. Since the operating conditions for the PV and Wind power systems are very distinct from each other, an efficient and superior control system is required to track the MPPs of both renewable sources with the use of a simply-structured single-ended single-inductor converter. The design of Power-Conditioning System (PCS) and detail control strategy are presented in this paper. To provide independent tracking of MPPs, a variable duty-cycle control strategy is employed for the wind system and a variable frequency strategy is employed for the PV system. Finally, the proposed dual-input converter for hybrid power conditioning system is implemented and the hardware test results are presented. From the hardware experiment, it is concluded that the proposed system successfully tracks the MPPs of both of the renewable power systems independently.
This paper proposes the optimal current detect(OCD) maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic(PV) system for robust with environment changing. The output characteristics of the solar cell is a nonlinear and affected by a temperature, the solar radiation and temperature. Conventional MPPT control methods are tracked the maximum power point by constant incremental value. So these methods are slow the response speed and generated the vibration in steady state and cannot track the MPP in environment condition changing. And power loss is generated because of the self-excitation vibration in MPP region. To solve this problem, this paper proposes the novel control algorithm. Proposed algorithm is detected the optimal current in two control region using the output power and current curve. Detected current is used the converter switching for tracking the MPP. Proposed algorithm is compared output power error to conventional algorithm with radiation and temperature changing. In addition, the validity of the algorithm is proved through the output error response characteristics.
The objectives of this research are development of guidance, navigation and control system for RUAV on virtual instrumentation and real flight test. For this research, the system is divided to DAQ (data acquisition) section, actuator section and controller section. And the hardware and software on each sections are realized on LabVIEW base. Waypoint guidance and control of auto flight are realized using PID gain tuning and waypoint vector tracking guidance algorism. For safe flight test, auto/manual switching module isolated from FCS (Flight Control System) is developed. By using the switch module, swift mode change was achieved during emergency flight case. Consequently, a meter level error of flight performance is achieved.
Photovoltaic(PV) system has been studied and watched with keen interest due to a clean and renewable power source. But, the output power of PV system is not only unstable but uncontrollable, because the maximum power point tracking (MPPT) of PV system is still hard with the tracking failure under the sudden fluctuation of irradiance. Authors suggest that the optimal voltage for MPPT be obtained by only solar cell temperature. Having an eye on that the optimal voltage point of solar cell is in proportion to its panel temperature, with operating the power converter whose operating point keeps its input voltage to the optimal voltage imagined by the surface's temperature of PV panel, the maximum power point becomes tenderly possible to be tracked. In order to confirm the availability of the proposed control scheme. And both control methods are simulated not only on the various angle of sampling time of switching control, but also with the real field weather condition. As the results of that, the conversion efficiency between PV panel and converter of the proposed control scheme was much better than that of the power comparison MPPT control, and what is better, the output voltage of PV panel was extremely in stable when the optimal voltage for MPPT is obtained by only solar cell temperature.
Discrete space vector modulation (DSVM) is an effective method to improve the steady-state performance of the finite control set predictive control for permanent magnet synchronous motor drive systems. However, it requires complex computations due to the presence of numerous virtual voltage vectors. This paper proposes an improved finite control set model-free predictive control using DSVM to reduce the computational burden. First, model-free deadbeat current control is used to generate the reference voltage vector. Then, based on the principle that the voltage vector closest to the reference voltage vector minimizes the cost function, the optimal voltage vector is obtained in an effective way which avoids evaluation of the cost function. Additionally, in order to implement double-objective control, a two-level decisional cost function is designed to sequentially reduce the stator currents tracking error and the inverter switching frequency. The effectiveness of the proposed control is validated based on experimental tests.
This paper presents a new control scheme that combines a sliding mode control and a neural network. In the proposed sliding mode control, a continuous control is employed removing the switching phenomena and the equivalent control within the boundary layer is estimated through on-line teaming of the neural network. The performances of the proposed control are compared with off-line neural network and on-line neural sliding mode control by computer simulation. The simulation results show that the proposed control reduces high frequency chattering and tracking error in example of the two link manipulator.
This paper addresses a throttle/brake control law for stop and go cruise control systems which make the vehicle remain at a safe distance from a preceding vehicle according to the driver's preference, automatically slow down and come to a full stop behind a preceding vehicle. The uncertainties of vehicle model have been considered in the design of the control law. The effect of throttle/brake control has been investigated via simulations. The simulations were performed using a complete nonlinear vehicle model. The results indicate that the proposed throttle/brake control law can provide the stop and go cruise control system with a good distance tracking performance.
An adaptive observer for rotor resistance is designed to estimate rotor flux for the a-b model of an induction motor assuming that rotor speed and stator currents are measurable. A singularly perturbed model of the motor is used to design an Adaptive sliding mode observer which drives the estimated stator currents to their true values in the fast time scale. The adaptive observer on the sliding surface is based on the equivalent switching vector and both the estimated fluxes and the estimated rotor resistance converge to their true values. A speed controller considering the effects of parameter variations and external disturbance is proposed in this paper. First, induction motor dynamic model at nominal case is estimated. based on the estimated model, speed controller is designed to match the prescribed speed tracking specifications. Then a dead-time compensator and a robust controller are designed to reduce the effects of parameter variations and external disturbances. the desired speed tracking control performance can be preserved under wide operating range, and good speed load regulating performance. Some simulated results are provided to demonstrate the effectiveness of the Proposed controller.
The output of the controller is said to exceed the input limits of the plant being controlled when a control system operates in a non-linear region. This process is called the windup phenomenon. The windup phenomenon is not preferable in the control system because it leads to performance degradation, such as overshoot and system instability. Many anti-windup strategies involve switching, where the integral component differently operates between the linear and the non-linear states. The range of state for the non-overshoot performance is better illustrated by the boundary integral error plane than the proportional-integral (PI) plane in windup inspection. This study proposes a PI controller with a separate closed-loop integral controller and reference value set with respect to the input command and external torque. The PI controller is compared with existing conventional proportional integral, conditional integration, tracking back calculation, and integral state prediction schemes by using ScicosLab simulations. The controller is also experimentally verified on a direct current motor under no-load and loading conditions. The proposed controller shows a promising potential with its ability to eliminate overshoot with short settling time using the decoupling mode in both conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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