This paper deals with the robust controller design of robotic manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of unmodelled dynamics in cause of nonlinearity and parameter uncertainty. The approach followed in this paper is based on model reference adaptive control technique and convergence on hyperstability theory but it does away with assumption that process is characterized by a linear model remaining time invariant during adaptation process. A computer simulation has been performed to demonstrate the performance of the designed control system in task coordinates for stanford manipulator with payload and disturbances.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.22-25
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1995
This paper shows adaptive control using RHPC(Receding Horizon Predictive Control) with equality constraint which applied to Electric Furnace. The control strategy includes monotonic weighting (improving transient response) and pre-filtering (enhancing robustness), which is effective on real process. We can observe the performance of RHPC and confirm the practical aspect of RHPC with unmodelled dynamics through the experiment of Electric Furnace. Finally, this paper verifies the feasibility of RHPC to real process.
A class of adaptive controllers with integral action is proposed, which may riject the offset due to any load disturbance on the plant. Effective integral action and robust identification against the offset can be achieved via the zero-gain predictor. The system is improved, in this paper, to be of more generalized structure, and the detuning control weight which can cope with nonminimum-phase systems is tuned on-line. Discrete-time versions of the improved system are developed, which may be more flexible for the choice of the design parameters. The resulting control systems may also be shown to be robust to the unmodelled dynamics.
In high speed and high precision assembly systems such as a surface mounting device and robotend effector, the contact force control is required. As the operation repeats, the repetitive control is applied to reduce the periodic contact force errors. Since high order unmodelled dynamics are easily excited in contact force control, a Q filter was introduced and its robust stability was analyzed. Simulation and Experimental results show the effectiveness of the algorithm.
This paper presents a continuous-time robust direct adaptive algorithm in the presence of bounded disturbances and / or unmodeled dynamics. In the new algorithm, Narendra's adaptation law is adapted. And a term, proportional to the product of tracking error and normalizing signal, is added to the conventional control law. It is shown that the performance of the adaptive schemes is improved if a proportional adaptation tera is added to the control law. The scalar case is only discussed in the stability analysis. Computer simulation is presented to complement the theoretical result.
In this paper, we present a robust adaptive backstepping output feedback controller for nonlinear systems perturbed by unmodelled dynamics and disturbances. Especially, backstepping technique with modular approach is used to separately design controller and identifier. The design of identifier is based on the observer-based scheme which possesses a strict passivity property of observer error system. We will use Switching-${\sigma}$ modification at the update law and the modified control law to attenuate the effects of undodelled dynamics and disturbances for nonlinear systems.
Time Delay Control (TDC) method was proposed as a promising technique in the robust control area, where the plants have unknown dynamics with parameter variations and substantial disturbances are present. In this paper, based on the concepts of TDC, author propose a model reference control method for input/output model. The stability and robustness of the closed system has been analyzed for a class of linear time invarient (LTI) system. Then, in a simulation study, author's design method has been applied to a second order system, the result of which confirmed that the proposed control method performs satisfactorily as predicted.
본 논문에서는 비모형화특성과 유계인 외란을 고려한 선형 시불변 연속시간 계통에 대해 수정된 제어칙과 시그마수정법의 단점을 보완한 적응칙을 이용하여 강인한 직접적응제어기를 제시하고자 한다. 비모형화특성이 특이섭동(singular perturbation)형태로 존재할 때 적용 가능한 알고리즘으로서 기존의 제어칙을 변형하였을 뿐만 아니라 제어기 파라미터를 추정하기 위한 기존의 적응칙인 o-수정법을 보완하여 재구성된다. 재구성된 적응제어칙을 이용하므로써 전체 적응제어 계통의 성능이 기존의 적응제어 알고리즘을 이용했을 때보다 강인하고 시스템의 성능이 향상됨을 보인다. 제시된 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 n차 플랜트에 대한 폐루프내의 모든 신호들이 유계가 됨을 입증하고, 컴퓨터 모의실험 결과는 1차 플랜트에 한해 그 효용성을 보인다.
This paper presents an application where a Fuzzy-Logic Controller (FLC) is used at a supervisory level to implement mutual coordination of the steering of the two front wheels of a motorcar. The two front wheels are steered by two independent discrete time state feedback controllers with a view to optimize the steering slip angles. The functions of the two controllers are tied together by way of a FLC. Because of the presence of unmodelled dynamics and disturbances acting on the two sides, it is difficult to achieve the desired performance using conventional control systems. This is the primary reason that FLC is emploged to solve the problem. The results show that the implemented system achieved desired coupling between the two independent systems and thereby reduces the difference between the two steered angles.
We consider the robust trajectory tracking control problem for a skid steering mobile robots. A dynamic model is derived accounting for the effects of wheel skidding. The control design utilizes the dynamic feedback linearization techniques, so as to obtain a predictable behavior for the instantaneous center of rotation thus preventing excessive skidding. The additive controller using the sliding mode type is then robustified against the unmodelled dynamics and parameter uncertainty. Simulation results show the good performances under excessively uncorrected estimations of the longitudinal forces and the lateral resistive forces caused by the skidding of the wheels in tracking trajectories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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