본 논문은 PWM 인버터로 구동되는 유도전동기에서 시변의 파라미터 변동에 강인한 속도제어 및 모타토크의 제어기법을 제안하였다. 제어계는 적응알고리즘을 이용한 슬립주파수형 벡터제어에 기초를 두고 있으며, 제어기내에서 슬립주파수연산, 모타토크연산 및 비간섭제어에 사용되는 파라미터가 운선조건에 따라 변함으로써 발생되는 제어기 성능저하를 파라미터 적응동정에 의하여 개선함으로써 제어의 정밀도를 향상시키고자 하였다.
가변구조 제어방법을 이용하여 로보트 시스템을 제어하는데 있어서 현재까지는 가변구조 제어 파라메타에 대한 정확한 분석없이 슬라이딩 모드 존재조건 만을 고려하여 임의의 파라메타를 선정 사용하고 있기 때문에 가변구조 제어 방법의 장점을 최대로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 로보트 시스템 제어에 적용하여 조인트 각과 손의 궤적에 미치는 양향을 분석하였다. 본 논문에서 분석된 결과는 가변구조 제어 방법을 이용하여 경로 궤적계획을 하는데 효과적으로 활용될 수 있다.
The purpose of this study was to analyze the results from statistical process control (SPC) to recommend upper and lower control limits for planning parameters based on delivery quality assurance (DQA) results and establish our institutional guidelines regarding planning parameters for helical tomotherapy (HT). A total of 53 brain, 41 head and neck (H & N), and 51 pelvis cases who had passing or failing DQA measurements were selected. The absolute point dose difference (DD) and the global gamma passing rate (GPR) for all patients were analyzed. Control charts were used to evaluate upper and lower control limits (UCL and LCL) for all assessed treatment planning parameters. Treatment planning parameters were analyzed to provide its range for DQA pass cases. We confirmed that the probability of DQA failure was higher when the proportion of leaf open time (LOT) below 100 ms was greater than 30%. LOT and gantry period (GP) were significant predictor for DQA failure using the SPC method. We investigated the availability of the SPC statistic method to establish the local planning guideline based on DQA results for HT system. The guideline of each planning parameter in HT may assist in the prediction of DQA failure using the SPC statistic method in the future.
Teleoperation enables an operator to manipulate remote objects. One of the main goals in teleoperation researches is to provide the operator with the fueling of the telepresence, being present at the remote site. For these purposes, a master robot must be designed as a bilateral control system that can transmit position/force information to a slave robot and feedback the interaction force. A newly proposed impedance algorithm is applied for the control of a haptic interface that was developed as a master robot. With the movements of the haptic interface for position/force commands, impedance parameters are always varying. When the impedance parameters between an operator and the haptic interface and the dynamic model are known precisely, many model based control theories and methods can be used to control the device accurately. However, due to the parameters'variations and the uncertainty of the dynamic model, it is difficult to control haptic interfaces precisely. This paper presents a robust adaptive impedance control algorithm for haptic interfaces.
This paper presents a new method that generates a path that has no collision with the obstacles or the characters by using the three motion parameters, and automatically creates natural motions of characters that are confined to the path. Our method consists of three parameters: the joint information parameter, the behavior information parameter, and the environment information parameter. The joint information parameters are extracted from the joint angle data of the character and this information is used when creating a path following motion by finding the relation-function of the parameters on each joint. A user can set the behavior information parameter such as velocity, status, and preference and this information is used for creating different paths, motions, and collision avoidance patterns. A user can create the virtual environment such as road and obstacle, also. The environment is stored as environment information parameters to be used later in generating a path without collision. The path is generated using Hermit-curve and each control point is set at important places.
It is a well-known problem that the adaptive control has a poor transient response. In order to improve this problem, the scheme that model-reference adaptive control (MRAC) uses the genetic algorithm (GA) in the search for parameters is proposed. Use genetic algorithm (GA) in the searching for controller's parameters set and conventional gradient method for fine tuning. And show the reduction of the oscillations in transient response comparing with the conventional MRAC.
This paper presents the implementation of fuzzy PI gain scheduling controller (FPICGS) for controlling flexible joint robot arms with uncertainties from time-varying load. The term FPICGS is called based on a combination of fuzzy PI control scheme with a set of rule bases. Principle of design for a FPICGS is given along with the implementation of the designed computer aided control system. The experiment reveals an effectiveness of the proposed control scheme for flexible joint robot arms driven by a DC motorhooked with a spring which both parameters are completely unknown parameters ...
The objective of this study is to develop a microcomputer-based adaptive controller for an electro hydraulic velocity control system subjected to the variation of system parameters. The step response performance of the system with the adaptive controller is investigated for the variation of the external load torque, the moment of inertia and the reference inputs, and compared with that obtained by PID controller whose gains are constant. The experimental results show that this proposed model reference adaptive controller is robust to the variation of system parameters and yield much better control performance compared with the conventionel PID controller.
This paper presents an indirect adaptive control scheme for discrete linear systems whose parameters are not necessrily slowly varying. It is assumed that system parameters are modelled as linear combinations of known bounded functions with unknown constant coefficients. Unknown coefficients are estimated using a recursive least squares algorithm with a dead zone and a forgetting factor. A control law which makes the estimated model exponentially stable is constructed. With this control law and a state observer, all based on the parameter estimates, it is shown that the resulting closed-loop system is globally stable and robust to bounded external disturbances and small unmodelled plant uncertainties.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.149-152
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1998
From the viewpoint of model-based current control, it is indispensable to use the accurate system parameters for the high control performance. This paper adopts the Least-Squares algorithm as a parameter estimation scheme because it has the fast convergence rate and the low sensitivity to noises. In case of the intelligent current controller with delay compensator, the simulation results show that the adopted estimation scheme can be successfully applied to PWM converters and also show the improved control performance in the estimated parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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