벨트구동 시스템은 저렴한 비용, 고속 그리고 긴 이송행정 등의 이유로 screw 구동 시스템을 이용하는 것보다 더 바람직하다. 그렇지만 벨트구동 시스템은 벨트의 유연성, 마찰, 진동, 뒤틀림 등의 다른 비선형 특성으로 인하여 근본적으로 제어하기가 어려워진다. 본 연구에서 벨트구동 시스템에 적용할 제어기의 서보제어 알고리즘과 설계방법을 제시한다. 본 논문에서, 벨트구동 시스템에 대한 개선된 제어시스템의 최적 설계를 실현할 수 있는 LQ 서보제어기를 제안하였다. 제어시스템에 대한 이러한 수학적 모델 기법은 상태 공간 형식으로부터 구할 수 있다. 끝으로, 제안한 서보제어기의 효율성을 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 검증하였다.
In this paper, we study robust linear optimal model following servo system in the presence of disturbances and parameter perturbations. A technique to directly design the generalized differential operator based unified control system that covers both differential operator based continuous time and delta operator based discrete time case is presented. The quadratic criterion function for a linear system is used to design the robust unified servo control system. This servo control system is designed by applying a simple genetic algorithm to follow the output of the reference model optimally. The characteristics of the proposed servo system are analysed and simulated to verify the robustness.
In this paper, the inverse model of a servo system is realized in a PDP-type neural network. The neural network learns the mapping between the input and output of the servo system. Some simulation results show the effectiveness of this inverse model obtained here.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권5호
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pp.793-800
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2004
The purpose of this study is to develope a servo system with faster and more accurate response. This paper describes a method of approximate reasoning for fuzzy control of servo system based on the decomposition of $\alpha$-level fuzzy sets. We propose that fuzzy logic algorithm is a body from fuzzy inference to defuzzificaion cases where the output variable u directly is generated PWM The effectiveness for robust and faster response of the fuzzy control scheme are verified for a variable parameter by comparison with a PID control and fuzzy control A position control of DC servo system with a fuzzy logic controller is demonstrated successfully.
In this paper trajectory tracking control problems are described for a robot manipulator by using pneumatic actuator. Under the assumption that the so-called independent joint control is applied to the control system, the dynamic model for each link is identified as a linear second-order system with input time-delay by the step response. Then, an optimal servo controller is designed by taking account of such a time-delay. The effectiveness of the proposed control method is illustrated through some simulations and experiments for the robot manipulator.
The performance of the electro-hydraulic servo control mechanism and the electronic servo controller in the steam turbine control system affect greatly upon overall system performance. We have succefully carried out a retrofit project of a 200MW steam control system recently. Here we introduce some acquired knowledge and experience about the servo control system which we actually configured in the project.
This paper deals with a approximation and tracking control of hydraulic servo system using a real time recurrent neural networks (RTRN) with 2-dimensional iterative learning rule. And it was driven that 2-dimensional iterative learning rule in discrete time. In order to control the trajectory of position, two RTRN with same network architecture were used. Simulation results show that two RTRN using 2-D learning algorithm is able to approximate the plant output and desired trajectory to a very high degree of a accuracy respectively and the control algorithm using two same RTRN was very effective to control trajectory tracking of electro-hydraulic servo system.
This paper presents a design method of multivariable robust servo system for tracking control system for AUV(Autonomous Underwater Vehicle). In order to obtain the basic data for the design of the tracking control system, the control algorithm is evaluated in the view of computer simulation results. The tracking control is carried out for an AUV with 2 main thrusters, 2 side thrusters and 2 thrusters for the movement to up-down direction. The results of computer simulation show that the proposed multivariable servo system design method is an efficient method for the control performance of tracking control system of AUV under severe underwater environment.
This paper deals with speed-sensorless control of DC servo motor using Neuro-Fuzzy Observer. DC servo motor has very low rotor inertia and excellent response characteristic and it is very useful to control torque and speed. It is easy to detect the voltage and current and resolver or encoder is used to measure a rotor speed. But it has a limit as a driving speed to detect speed precisely. So it is problem to improve the performance of the driving system. To solve this problem, it is studied to detect a speed of DC servo motor without sensor. In particular, study on the method to estimate the speed using the observer is performed a lot. In this paper, the gain of the observer is properly set up using the Neuro-Fuzzy control and Neuro-Fuzzy Observer that have a superior transient characteristic and is easy to implement compared the existing method is designed. It calculates the differentiation of the rotor current directly using the rotor current measured in the DC servo motor and estimates the speed of the rotor using the differentiation. Proposed speed sensorless control method is performed using the estimated speed. Also, it is proved feasibility of the proposed observer from the comparison tested a case with a speed sensor and a case without a speed sensor which used a highly efficient drive and 200[w] DC servo motor starting system.
유압 서보 시스템은 구동기 단에서 부피 대비 큰 힘을 출력할 수 있으므로 로봇에 적용 시, 로봇의 팔 또는 다리를 경량화할 수 있다. 이것은 로봇의 동적 특성과 에너지 효율을 향상 시키므로 고출력이 필요한 몇몇의 근력지원용 착용형 로봇과 사족 보행 로봇들은 유압 서보 시스템을 사용한다. 이 로봇들은 사용자나 외부 환경에 순응하기 위해 힘제어를 하는 것이 유리하지만 유압식 로봇은 유압서보 시스템이 갖는 비선형성으로 인해 정교한 힘제어가 쉽지 않다. 본 논문에서는 서보 밸브, 배관 그리고 유압 실린더로 구성되는 유압 서보 시스템의 시뮬레이션 모델을 개발하여 유압 서보 시스템의 힘제어 시 고려해야 할 사항에 대해 분석하였다. 그리고 비선형 모델을 이용한 힘제어 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 효과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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