In this paper, position tracking control of an autonomous helicopter is presented. Velocity is controlled by using an optimal state controller LQR. A position control loop is added to form a PD controller. To minimize a position tracking error, neural network is introduced. The reference compensation technique as a neural network control structure is used, and a position tracking error of an autonomous helicopter is compensated by neural network installed in the remotely located ground station. Considering time delays between an autonomous helicopter and the ground station, simulation studies have been conducted. Simulation results show that the LQR with neural network compensation performs better than that of the LQR itself.
Through fuzzy logic controller is very useful to many areas, it is difficult to build up the rule-base by experience and trial-error. So, effective self-tuning fuzzy controller for the position control of ball and beam is designed. In this paper, we developed the neural network control system with fuzzy-neuron which conducts the adjustment process for the parameters to satisfy have nonlinear property of the ball and beam system. The proposed algorithm is based on a fuzzy logic control system using a neural network learinign algorithm which is a back-propagation algorithm. This system learn membership functions with input variables. The purpose of the design is to control the position of the ball along the track by manipulating the angualr position of the serve. As a result, it is concluded that the neural network control system with fuzzy-neuron is more effective than the conventional fuzzy system.
This paper propose a control network system based on IEEE1394 for a multi body robot control. The IEEE1394 has the characteristic of high speed(400Mbps), real-time, stability and plug&play. And IEEE1394 also supports freeform daisy chaining, branching and hot plugging, which reduce cabling complexity and make a system simple. Especially, multi host and broad casting support network data sharing method which is suitable for control network for multi body robot. Through experiment, we show that the proposed control network can interface 48 joints (BLDC motors, gears, and encoders) and four 6-axis force/torque sensors with 4Khz communication bandwidth, which is adequate for a multi body robot.
This paper presents identification and control of a 10-m antenna via accelerometers and angle encoder data. Artificial Neural Networks can be used effectively for the identification and control of nonlinear dynamical system such as a large flexible antenna. Some identification results are shown and compared with the results of conventional prediction error method. And we use a neural network inverse model for control the large flexible antenna. In the neural network inverse model, a neural network is trained, using supervised learning, to develop an inverse model of the antenna. The network input is the process output, and the network output is the corresponding process input. The control results show the validation of the ANN approach for identification and control of the 10-m flexible antenna.
Network type distributed control system uses a communication line which is named the BUS to exchange a data among the sub-systems. Usually, on the bus, only one data must be exited at one time, so the control algorithm to prevent collision or to manage a priority of data is important. Including CAN Protocol, many kind of FieldBus which are used for distributed control system, prevent data collision by controlling transmission time. But, a system which have to make a control signal or get a data from a sensor at fixed time will be met a problem when it is composed by using a network type distributed control structure. In this paper, some of these cases will be discussed and solutions be proposed for preventing a data collision. Also, using Arago Disk System which have a structure for inner loop control, the validity of the proposed methods will be verified.
As many sensors and actuators are used in automated systems, various industrial networks are adopted for digital control system. In order to take advantages of the networking, however, the network implementation should be carefully designed to satisfy real-time requirements considering network delays. This paper presents the implementation scheme of a networked control system via Profibus-DP network. More specifically, the effect of the network delay on the control performance was evaluated on a Profibus-DP testbed, and a GA-based PID tuning algorithm is proposed to design controllers suitable for networked control systems.
Recent increase in accessibility to the internet makes it easy to use the internet-connected devices. The internet could allow any user can reach and command any device that is connected to the network. But these teleoperation systems using the internet connected device have several problems such as the network time delay, data loss and development cost of an application for the communication with each other. One feasible solution is to use local and external network line for the network time delay, transmission control protocol for data loss and Java language to reduce the development period and cost. In this study, web-based remote control system using Java language is newly proposed and implemented to a pneumatic servo control system to solve the time delay, data loss and development cost. We have conducted several experiments using pneumatic rodless cylinder through the internet and verified that the proposed remote control system was very effective.
홈 네트워크가 활성화되기 위해서는 보안 서비스의 제공이 필수적이며 특히 사용자에 대한 접근제어는 안전하고 차별화 된 홈 네트워크 서비스의 제공을 가능하게 한다. 그러나 기존의 흠 네트워크 보안 기술은 접근제어를 거의 고려하지 않거나 특정 미들웨어에 종속적인 구조를 가진다. 따라서 본 논문에서는 상호 호환성 및 확장성이 뛰어난 차세대 접근제어 표준인 extensible Access Control Markup Language(XACML)를 이용하여 흠 네트워크에서 통합적인 접근제어를 제공하기 위한 방안을 제시하고 이를 바탕으로 XACML 접근제어 시스템을 설계하고 구현한다. 또한 구현된 XACML 접근제어 시스템을 OSGi기반 UPnP 프락시 시스템에 적용하여 다양한 정책에 대한 실험을 수행함으로써 기존 홈 네트워크 시스템과의 호환성을 검증하였다.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권2호
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pp.117-123
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2001
To improve control performance of a non-linear system, many other reserches have used the sliding model control algorithm. The sliding mode controller is known to be robust against nonlinear and unmodeled dynamic terms. However, this algorithm raises the inherent chattering caused by excessive switching inputs around the sliding surface. Therefore, in order to solve the chattering problem and improve control performance, this study has developed the sliding mode controller with a perturbation estimator using the observer-based fuzzy adaptive network. The perturbation estimator based on the fuzzy adaptive network generates the control input of compensating unmodeled dynamics terms and disturbance. And the weighting parameters of the fuzzy adaptive network are updated on-line by adaptive law in order to force the estimation errors converge to zero. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives rise to the robust and intelligent routine. For evaluation control performance of the proposed approach, tracking control simulation is carried is carried out for the hydraulic motion simulator which is a 6-degree of freedom parallel manipulator.
In vehicular safety service, every vehicle broadcasts Basic Safety Message (BSM) periodically to inform neighbor vehicles of host vehicle information. However, this can cause network congestion in a region that is crowded with vehicles resulting in a reduction in the message delivery ratio and an increase in the end-to-end delay. Therefore, it could destabilize the vehicular safety service system. In this paper, in order to improve the congestion control and to consider the hidden node problem, we propose a congestion control scheme using entire network congestion level estimation combined with transmission power control, data rate control and time slot based transmission control algorithm. The performance of this scheme is evaluated using a Qualnet network simulator. The simulation result shows that our scheme mitigates network congestion in heavy traffic cases and enhances network capacity in light traffic cases, so that packet error rate is perfectly within 10% and entire network load level is maintained within 60~70%. Thus, it can be concluded that the proposed congestion control scheme has quite good performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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