Measurement of the vibration transmitted through rotating shafts such as half shafts in vehicles is of interest in applications such as noise transfer analysis and the study of operating deflections. Vibration signals transmitted through a rotating shaft usually include six degree-of-freedom components, thus making the measurement of vibration a challenging task. In the present work, a new measurement method is presented, one that resolves the minimum of only two one-axis accelerometer signals into all components of vibration with reasonable accuracy. The method utilizes the Dopplerized signals obtained from accelerometers attached to a rotating shaft and a Void-Kalman order tracking filter to decompose signals into orders of different vibration components. The new method proposed in the present work is verified by simulated run-up test data and applied to an experimentally obtained data set.
A nonlinear tracking control technique developed for the control of nonlinear systems has been applied to the autopilot design of missile system. The difficulties in the application of inversion based control methods such as input-output feedback linearization and sliding mode control due to nonminimum phase characteristics are discussed. To avoid the stability problem associated with unstable zero dynamics, the input-output feedback linearization is applied with output-redefinition method to normal acceleration control. The output-redefinition method gives an indirect way to apply the nonlinear controls to nonminimum phase plants by redefining the plant output such that the tracking control of the modified output ensures the asymptotic tracking of the original output. The numerical simulation shows satisfactory results both for nominal and for slightly perturbed missile systems adopting the sliding mode control technique. However, the robustness problem in this method is briefly investigated and verified with the simulation.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.484-487
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1995
An interacting multiple model (IMM) approach which merges two hypotheses for the situations of constant speed and constant acceleration model is considered for the tracking of maneuvering target. The inflexibility of uncertainty which lies in the kinematic constraint (KC) represented by pseudomeasurement noise variance is compensated by the mixing of estimates from two model Kalman tracker: one with KC and one without KC. The numerically simulated tracking performance is compared for the "great circular like turning" trajectory maneuver by the single model tracker with constant speed KC and two model tracker which is developed in this paper.his paper.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제5권6호
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pp.764-776
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1999
In this paper, a tracking algorithm for a maneuvering single target in the presence of multiple data from multiple sensors is investigated. Allowing individual sensors to function by themselves, the estimates from individual sensors on the same target are fused for the purpose of improving the state estimate. The filtering method adopted in the local sensors is the variable dimensional filter with input estimatio technique, which consists of a constant velocity model and a constant acceleration model. A posteriori probability for the maneuvering hypothesis is newly derived. It is shown that the relation function of the a posteriori probability is a function of only the covariance of the fused estimates. Simulation results are provided.
A new interacting multiple model (IMM) method based on intelligent input estimation (IIE) is proposed for tracking a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level of each sub-filter is determined by IIE using the fuzzy system, which is optimized by the genetic algorithm (GA). The tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation (IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method in computer simulations.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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pp.306-309
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2005
This parer describes the tracking control simulation of 6-DOF shaking table with a bell crank structure, which converts the direction of reciprocating movements. For the Joint coordinate-based control which uses lengths of each actuator, the trajectory conversion process inverse kinematics is performed. Applying the Newton-Euler approach, the dynamic equation of the shaking table is derived. To cope with nonlinear problems, time-delay control(TDC) is considered, which has been noted for its exceptional robustness to parameter uncertainties and disturbance, in addition to steady-state accuracy and computational efficiency. If the nominal model is equal to the real system, joint coordinate-based control can be very efficient. However, manufacturing tolerances installation errors and link offsets contaminate the nominal values of the kinematic parameters used in the kinematic model of the shaking table. To compensate differences between the nominal model and the real system. the joint coordinate-based control using acceleration feedback in the Cartesian coordinate space is proposed.
Journal of the Korean Society of Mechanical Technology
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제20권6호
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pp.809-817
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2018
The model predictive controller performance of the mobile robot is set to an arbitrary value because it is difficult to select an accurate value with respect to the controller parameter. The general model predictive control uses a quadratic cost function to minimize the difference between the reference tracking error and the predicted trajectory error of the actual robot. In this study, we construct a predictive controller by transforming it into a quadratic programming problem considering velocity and acceleration constraints. The control parameters of the predictive controller, which determines the control performance of the mobile robot, are used a simple weighting matrix Q, R without the reference model matrix $A_r$ by applying a quadratic cost function from which the reference tracking error vector is removed. Therefore, we designed the predictive controller 1 and 2 of the mobile robot considering the constraints, and optimized the controller parameters of the predictive controller using a genetic algorithm with excellent optimization capability.
Many researches had been gone about method to track moving object using wireless sensor network. We examined tradeoffs that exist between quantity of energy and correctness of tracking, and we confirmed that can get more energy sayings through improved motion prediction method. The consumed energy in the tracking is used by sensor node for sensing the object, and tracking correctness is a differ once of actual object position from calculated value by sensing. Some tracking methods and controlling parameters causes a variation of tracking correctness and energy consuming, we can get best energy effectiveness by motion prediction algorithm. Furthermore, we get better tracking quality and energy effectiveness through using a motion prediction algorithm that consider acceleration. By the simulation, we know that if we use an accurate motion prediction algorithm, node activation range that is used for target's predicted position should be restricted to sensing range of sensor is better.
Njonjo, Anne Wanjiru;Pan, Bao-Feng;Jeong, Tae-Gweon
Journal of Navigation and Port Research
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제40권2호
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pp.83-87
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2016
The maritime industry is expanding at an alarming rate hence there is a perpetual need to improve situation awareness in the maritime environment using new and emerging technology. Tracking is one of the numerous ways of enhancing situation awareness by providing information that may be useful to the operator. The tracking module designed herein comprises determining existing states of high dynamic target warship, state prediction and state compensation due to random noise. This is achieved by first analyzing the process of tracking followed by design of a tracking algorithm that uses ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ tracking filter under a random noise. The algorithm involves initializing the state parameters which include position, velocity, acceleration and the course. This is then followed by state prediction at each time interval. A weighted difference of the observed and predicted state values at the $n^{th}$ observation is added to the predicted state to obtain the smoothed (filtered) state. This estimation is subsequently employed to determine the predicted state in the next radar scan. The filtering coefficients ${\alpha}$, ${\beta}$ and ${\gamma}$ are determined from a pre-determined value of the damping parameter, ${\xi}$. The smoothed, predicted and the observed positions are used to compute the twice distance root mean square (2drms) error as a measure of the ability of the tracking module to manage the noise to acceptable levels.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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제42권10호
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pp.842-850
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2014
This paper presents a trajectory tracking controller for rotorcraft UAVs to improve the tracking performances in the presence of various uncertainties. The proposed tracking method consists of a velocity guidance law based on the relative distance and L1 adaptive augmentation loop for tracking the velocity commands. In the proposed structure, the desired velocity generated by the guidance law is the reference value of the adaptive controller for accurate path tracking. In the guidance law, the desired acceleration is generated based on the relative distance and its derivatives, and then the velocity command of the inner control loop is calculated by integrating the accelerations. $L_1$ augmentation loop supplements the linear controller to guarantee the flight performances such as a tracking accuracy in the presence of the uncertainties. The proposed controller was validated in actual flight tests to successfully demonstrate its capability using a quadrotor UAV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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