This paper addresses that an approximation and tracking control of realtime recurrent neural networks(RTRN) using two-dimensional iterative teaming algorithm for an electro-hydraulic servo system. Two dimensional learning rule is driven in the discrete system which consists of nonlinear output fuction and linear input. In order to control the trajectory of position, two RTRN with the same network architecture were used. Simulation results show that two RTRN using 2-D learning algorithm are able to approximate the plant output and desired trajectory to a very high degree of a accuracy respectively and the control algorithm using two identical RTRN was very effective to trajectory tracking of the electro-hydraulic servo system.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권1호
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pp.51-60
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2007
This paper describes a visual tracking control law of an Unmanned Aerial Vehicle(UAV) for monitoring of structures and maintenance of bridges. It presents a control law based on computer vision for quasi-stationary flights above a planar target. The first part of the UAV's mission is the navigation from an initial position to a final position to define a desired trajectory in an unknown 3D environment. The proposed method uses the homography matrix computed from the visual information and derives, using backstepping techniques, an adaptive nonlinear tracking control law allowing the effective tracking and depth estimation. The depth represents the desired distance separating the camera from the target.
A four degrees of freedom (dof) motion platform for bicycle simulator is developed. The motion platform, capable of the vertical linear and three angular motions, is designed based on analysis of the typical motion characteristics revealed by the existing six dof bicycle simulator. The platform essentially consists of two parts: the three dof parallel manipulator, consisting of a moving platform, a fixed base and three actuators, and the turntable to generate the yaw motion. The nonlinear kinematics and dynamics of the three dof parallel manipulator with multiple closed loop chains are analyzed for tracking control of the motion platform. The tracking performances of the three control schemes are experimentally compared: the computed torque method (CTM), the sliding mode control (SMC) and the PD control. The CTM and SMC, incorporated with the system dynamics model, are found to be equally better in performance than the PD controller, irrespective of the presence of external disturbance.
This paper deals with the issue of trajectory tracking control of a hydraulic excavator using disturbance observer in order to compensate external disturbances occuring from coupling between attachment, asymmetry of a single rod cylinder, and deadzone of main control valve. Disturbance compensation control system with disturbance observer has been constructed for the boom and arm respectively. Simulation results were compared with experimental results to validate the computer simulation system of hydraulic excavator itself. Computer simulation shows that disturbance compensation control is effective for compensating system nonlinearity and thus improves positioning accuracy and trajectory tracking performance. Steady state error has been decreased by adding PI controller to this control scheme.
This paper deals with the position control for a feed drive system in CNC milling machine. The study shows that reduction in tacking error does not necessarily increase contouring accuracy, and proposes that a proper control scheme is able to exhibit the optimal tracking and contouring accuracy. The proposed scheme is to fix the parameter of the contouring control, and to find the optimal value of the parameter of the tracking control, which is automatically tuned. The effectiveness of the proposed scheme is confirmed through simulations.
This paper deals with the trajectory tracking control of wheeled mobile robots with input constraint. The proposed method converts the trajectory tracking problem to the system stability problem using the control inputs composed of feedforward and feedback terms, and then, by using Taylor series, nonlinear terms in origin system are transformed into polynomial equations. The composed system model can make it possible to obtain the control inputs using numerical tool named as SOSTOOL. From the simulation results, the mobile robot can track the reference trajectory well and can have faster convergence rate of the trajectory errors than the existing nonlinear control method. By using the proposed method, we can easily obtain the control input for nonlinear systems with input constraint.
This paper presents vibration and position tracking control of a smart structure using shape memory alloy(SMA) actuators. A governing equation of motion of the proposed structure is obtained via Hamilton's princeple. The dynamic characteristics of the SMA actuator are experimentally identified and incorporated with the governing equation to furnish a control system model. Subsequently, a sliding mode controller which has inherent robustness to external disturbances is formulated on the basis of the sliding mode conplacement, and also for the position tracking control of desired trajectories with low-frequency sine and square waves.
In this paper, we implemented a deep learning-based automatic object tracking and handy motion control drone system and analyzed the performance of the proposed system. The drone system automatically detects and tracks targets by analyzing images obtained from the drone's camera using deep learning algorithms, consisting of the YOLO, the MobileNet, and the deepSORT. Such deep learning-based detection and tracking algorithms have both higher target detection accuracy and processing speed than the conventional color-based algorithm, the CAMShift. In addition, in order to facilitate the drone control by hand from the ground control station, we classified handy motions and generated flight control commands through motion recognition using the YOLO algorithm. It was confirmed that such a deep learning-based target tracking and drone handy motion control system stably track the target and can easily control the drone.
This paper presents a robust force tracking control of a smart flexible gripper featured by a piezoceramic actuator characterizing its durability and quick response time. A mathematical governing equation for the proposed gripper structure is derived by employing Hamilton's principle and a state space control model is subsequently obtained through model analysis. Uncertain system parameters such as frequency variation are included in the control model. A sliding mode control theory which has inherent robustness to the sys- tem uncertainties is adopted to design a force tracking controller for the piezoceramic actuator. Using out- put information from the tip force sensor, a full-order observer is constructed to estimate state variables of the system. Force tracking performances for desired trajectories represented by sinusoidal and step func- tions are evaluated by undertaking both simulation and experimental works. In addition, in order to illustrate practical feasibility of the proposed method, a two-fingered gripper is constructed and its performance is demonstrated by showing a capability of holding an object.
In this paper a novel tracking system is described, regarding the influence of shadow between array, aimed at improving the efficiency of PV tracking system. Comparing with a building site versus capacity power, domestic solar powers have a limited siting. Therefore, each array interferes with the shadow of other arrays. The loss by influence of those shadow can be compensated for by means of control algorithm of the tracking device. The paper suggests a method controlling an altitude for length which is received the shadow influence of PV array. By using an azimuth of current solar position and the length between arrays, the controller of tracking device is able to calculate the length between actual arrays and make a comparison of the shadow length at a specific time with the length between arrays. When the shadow length is longer than the length between arrays, the controller of tracking device can adjust a position by compensating error altitude of the length between arrays at an altitude of current solar position. In the paper, we develop the control algorithm able to minimize the loss caused by the influence of shadow on the PV tracking system, and compared this with conventional output system. The controller has been tested in the laboratory with proposed algorithm and shows excellent performance
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