본 논문에서는 한국항공우주연구원에서 개발한 우주파편 충돌위험 종합관리 시스템(KARISMA, KARI Collision Risk Management System)의 궤도결정 성능에 대한 검증을 위해 저궤도 우주물체에 대한 레이더 관측데이터를 이용한 궤도결정을 수행하였다. 레이더 관측데이터로는 운영 종료된 우리별 3호(KITSAT-3)에 대해 독일 우주운영센터(GSOC, German Space Operations Center)의 협조로 얻은 TIRA(Tracking & Imaging Radar) 시스템의 실제 레이더 관측데이터를 사용하였다. 궤도결정 결과의 비교를 위해서 동일한 관측데이터에 대한 독일 우주운영센터의 정밀궤도결정 결과와 비교를 하였으며, 그 결과 약 60m 정도의 평균 위치오차가 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 해당 결과는 관측데이터에 대한 오차보정 정보 등의 누락으로 인해 영향을 받았다. 이를 확인하기 위해 관측데이터에 대한 오차분석 및 관측오차가 큰 첫 관측데이터 아크를 배제하였다. 이 결과에서는 약 25m 정도의 평균 위치오차로 줄어듬을 확인할 수 있었다. 따라서 최종적으로 관측데이터에 대한 오차보정 정보를 적용할 경우 궤도결정 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
This paper proposes a new finite control set-model predictive control (FCS-MPC) method for induction motors. In the method, the reference state that satisfies the given torque and rotor flux requirements is derived. Cost indices for the FCS-MPC are defined using the state tracking error, and a linear matrix inequality is formulated to obtain a proper weighting matrix for the state tracking error. The on-line procedure of the proposed FCS-MPC comprises of two steps: select the output voltage vector of the two level inverter minimizing the cost index and compute the optimal modulation factor of the minimizing output voltage vector in order to reduce the state tracking error and torque ripple. The steady state tracking error is removed by using an integrator to adjust the reference state. The simulation and experimental results demonstrated that the proposed FCS-MPC shows good torque, rotor flux control performances at different rotating speeds.
본 논문에서는 비선형시스템의 제어대상의 하나로 사용되고 있는 Chua회로를 대상으로 견실 출력귀환제어를 실현한다. 특히 비선형인 경우는 선형의 경우와 틀린 접근방법을 사용하여야 한다. 우선 기준신호발생기인 exosystem을 정의하고 출력추종오차식으로부터 오차방정식을 유도하고, 적분기 형태의 서보보상기를 사용하여 수정된 슬라이딩면을 설계한다. 수정된 슬라이딩면과 서보보상기에 사용되는 파라미터들은 슬라이딩면 및 서보보상기가 안정하도록 관련다항식이 Hurwitz조건을 만족하도록 정한다. 특히 모든 파라미터들이 미지여서, 오차신호들이 귀환으로부터 얻을 수 없기 때문에, 고이득 관측기를 설계하고, 이 추정값을 사용하여 안정화제어기를 얻는다. 시뮬레이션결과를 제시함으로서 알고리즘이 유용함을 증명한다.
본 논문에서는 다중경로에 의한 추적레이더의 추적 오차를 분석하였다. 기존에 소개된 저고도 추적 레이더의 연구내용을 분석 하였고 이를 바탕으로 Matlab을 이용한 추적오차 계산용 수치해석 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서는 고도 오차를 계산 할 때 안테나 빔 폭과 지면의 반사계수를 고려하여 좀 더 정밀한 오차 계산방법을 제시 하였다. 제시된 시뮬레이션 결과들이 이론적인 예측 결과와 잘 일치함을 볼 수 있다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권4호
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pp.620-630
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2005
This paper presents a digital controller for a single phase UPS inverter under two main considerations: (i) the overall system shall keep very low AC-voltage tracking error as well as no phase delay over different load conditions, and (ii) the digital controller shall be employed at a fixed sampling time. We propose that the former can be achieved by the proposed controller using the error-state approach and the latter can be dealt with by the socalled characteristics ration assignment.
기존 RADAR 기반의 VTS에 AIS를 연계 집약하면서 예측 불가능한 데이터 전송률에도 동일선박으로부터의 AIS 및 RADAR 데이터는 상관관계를 유지하면서 물표에 대한 Tracking이 지속적으로 이루어져야 하지만 AIS 신호 Lost시 RADAR Tracking 자동 전환이 안 되는 경우가 많이 발생하고 있다. 또한 3개의 VTS 모니터 화면에 각각 다른 Scale과 다른 관제구역이 디스플레이 됨으로써 특히 모니터 가장자리 부근의 관제구역은 사각지대로 관제사의 집중도가 떨어질 수밖에 없다. 이러한 문제점들은 관제사의 Traffic Image구성 및 Situational Awareness를 방해하는 요소로 작용하며 사고의 개연성을 높이고 있다. 본 연구에서는 VTS 모니터상의 화면 재구성 방법을 통해서 관제사의 SA를 돕고, AIS-RADAR Tracking 알고리즘 보완을 통한 Target Tracking의 안정성을 확보하고, 교육 훈련을 통해서 AIS특성과 Error현상에 대한 관제사들이 충분히 이해하도록 하여 관제업무의 향상을 기하는 방안을 제시하였다.
The computed-torque method (CTM) shows good trajectory tracking performance in controlling robot manipulator if there is no disturbance or modelling errors. But with the increase of a payload or the disturbance of a manipulator, the tracking errors become large. So there have been many researches to reduce the tracking error. In this paper, we propose a new control algorithm based on the CTM that decreases a tracking error by generating new reference trajectory to the controller. In this algorithm we used the concept of sliding mode theory and fuzzy system to reduce chattering in control input. For the numerical simulation, we used a 2-link robot manipulator. To simulate the disturbance due to a modelling uncertainty, we added errors to each elements of the inertia matrix and the nonlinear terms and assumed a payload to the end-effector. In this simulation, proposed method showed better trajectory tracking performance compared with the CTM.
This paper presents a method to enhance tracking performance of an input-constrained bilinear system using MPC (Model Predictive Control) when a feasible tracking control is known. Since the error dynamics induced by the known tracking control is asymptotically stable, there exists a Lyapunov function for the stable error dynamics. By defining a cost function including the Lyapunov function and describing tracking performance, an MPC law is derived. In simulation, the performance of the proposed MPC law is demonstrated by applying it to a converter model.
A fast tool servo (FTS) for diamond turning improves machining accuracy by quickly compensating relative position errors between the cutter and the workpiece. Therefore, the FTS needs to have large band-width with good tracking performance. Serious hysteresis nonlinearity of PZT actuators used in the FTS, however, deteriorates fast tracking performance. Several types of feedforward hysteresis compensators and feedback controllers are tested to improve tracking performance. Through simulations and experiments, control structure which yields the smallest tracking error is selected. The maximum peak to peak error in tracking a sinusoidal waveform is reduced by one fifth compared to that of a regular PID controller.
This paper deals with a fuzzy controller using IA(Immune Algorithm) for Trajectory Tracking of 2-DOF WMR(Wheeled Mobile Robot). The global inputs to the WMR are reference position and reference velocity, which are time variables. The global output of WMR is a current position. The tracking controller makes position error to be converged 0. In order to reduce position error, a compensation velocities on the track of trajectory is necessary. Therefore, a FIAC(Fuzzy-IA controller) is proposed to give velocity compensation in this system. Input variables of fuzzy part are position errors in every sampling time. The output values of fuzzy part are compensation velocities. IA are implemented to adjust the scaling factor of fuzzy part. The computer simulation is performed to get the result of trajectory tracking and to prove efficiency of proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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