The iterative learning controller makes the system output follow the desired output over a finite time interval through iterating trials. In this paper, first we discuss that the design problem of learning controller is originally the design problem of the inverse model. Then we show that the tracking error which is the difference between the desired output and the system output is reduced monotonically by properly modeled inverse system if the magnitude of the learning operator being introduced is bounded within the unit circle in complex domain. Also it would be shown that the conventional learning control method is a kind of extremely simplified inverse model learning control method of the objective controlled system. Hence this control method can be considered as a generalization of the conventional learning control method. The more a designer model the objective controlled system precisely, the better the performance of the approximated inverse model learning controller would be. Finally we compare the performance of the conventional learning control method with that of the approximated inverse model learning control method by computer simulation.
With the development of medical field, many kinds of operations have been performed on human articulation. Arthroscopic surgery, which has Irrigation Pumping System for security of operator vision and washing spaces of operation, has been used for more merits than others. In this paper, it is presented that the research on a reliable control algorithm of the pumping system instrument for arthroscopic surgery. Before clinical operation, the flexible artificial articulation model is used for realizing the model the most same as human's and the algorithm has been exploited for it. This system is considered of the following; limited sensing point, dynamic effect by compliance, time delay by fluid flow and so on. The system is composed with a pressure controller, a regulator for keeping air pressure, an airtight tank that can have distilled water packs, artificial articulation and a measuring system, and has controlled by the feedback of pressure sensor on the artificial articulation. Also the system has applied to Smith Predictor for time delay and the parameter estimation method for the most suitable system with both the experiment data and modeling. In this paper, the pressure error that is between an air pressure tank and an artificial articulation was measured so that the system could be presumed and then the controller had developed for performing State-Feedback. Finally, the controller with a real microprocessor has realized. The confidence of system can be proved by applying this control algorithm to an artificial articulation experiment material.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권1호
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pp.24-34
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2008
A novel neural network model, termed the standard neural network model (SNNM), similar to the nominal model in linear robust control theory, is suggested to facilitate the synthesis of controllers for delayed (or non-delayed) nonlinear systems composed of neural networks. The model is composed of a linear dynamic system and a bounded static delayed (or non-delayed) nonlinear operator. Based on the global asymptotic stability analysis of SNNMs, Static state-feedback controller and dynamic output feedback controller are designed for the SNNMs to stabilize the closed-loop systems, respectively. The control design equations are shown to be a set of linear matrix inequalities (LMIs) which can be easily solved by various convex optimization algorithms to determine the control signals. Most neural-network-based nonlinear systems with time delays or without time delays can be transformed into the SNNMs for controller synthesis in a unified way. Two application examples are given where the SNNMs are employed to synthesize the feedback stabilizing controllers for an SISO nonlinear system modeled by the neural network, and for a chaotic neural network, respectively. Through these examples, it is demonstrated that the SNNM not only makes controller synthesis of neural-network-based systems much easier, but also provides a new approach to the synthesis of the controllers for the other type of nonlinear systems.
DNC(Direct Numerical Control) 네트워크 시스템에 대한 프로그램을 효율적으로 하기 위해서 현재 많은 시스템들이 개발되어 지고있다. 그러나 이 시스템들은 원거리 상의 컴퓨터와 머시닝 센터간에 상호연결이 원만하지 않아 작업에 비효율적인 면이 있고, 또 머시닝 센터의 데이터 송$\cdot$수신에서 오류가 발생되면 시스템에서 운영자가 적절한 대처를 할 수가 없다는 문제점이 있다. 그래서, 본 논문에서는 DNC Network을 통해 NC Controller에서 컴퓨터의 데이터를 오류가 없이 수신이 가능한 데이터 원격제어 시스템을 새로이 구성하였다. 이 데이터 원격제어 시스템의 주요 장점으로는 머시닝 센터에서 운영자가 쉽게 컴퓨터에 저장된 NC데이터의 호출과 송출이 자유롭고, 컴퓨터와 공작기계간의 상호대화가 없어도 NC기계 상에서 원격제어(Remote Control)가 가능하다.
A mechanical system controlled by human operator, such as master-slave system, includes human dynamics in the whole system and such a system is called a human-machine system. In the system, operator's skill is required considerably in order to realize a meaningful operation. In this paper, a new concept and design strategy of compensator that improves the operativity of human-machine system are proposed. The compensator is called "collaborater "that is named after "collaborator" who works together with people. We mean not to design the automatic controller but the compensator that works together with a machine so that human feels the fulfillment in the operation. Our aim is to realize cooperation of people and a machine on a higher level.
Excavator has been used in wide field since the attachment in the end effect can be changeable according to the purpose of working. However, efficiency of work using excavator mainly depends on an operator's ability. For the purpose of improving the efficiency of work and reducing the fatigue of operator, the automatic excavator system has been researched. In this paper, the tracking control system of each links of excavator is designed before developing the automatic excavator system. In order to apply the tracking control system, the pneumatic excavator system is developed and the tracking control system is applied. For designing the tracking control system, the adaptive sliding mode control algorithm is proposed. The performance of the proposed control system is evaluated through experiments using the pneumatic excavator system.
In this paper, a five degree-of-freedom haptic device is proposed. The proposed haptic device has a pen which is suspended by tensioned six strings. Human operator handles the pen. Six DC motors are used as actuators to generate tensions in six strings to make resultant force feedback at the pen to the human operator Six encoders are used for calculating the movement of the pen. A digital controller is used for generate control signals for the suitable tension in the six strings. A current amplifiers is used for amplifying the control signals. Cable-suspended system has advantages of structure simplicity (only with several strings driven by motors without using other tensioning mechanisms), low inertia, and high force-to-weight ratio. Pen-based system has advantages of compactness and ...
Crane systems have been widely used for transportation in building sites, ports, nuclear wastehandling operation and so on. As a typical underactuated system, an overhead crane has such merits as high flexibility and less energy consumption. And it's getting more types of cranes, universally applicable algorithms should be developed. That is the design and development of scalable algorithms are required. Developed algorithms can be used for the controller and crane overload protection that meets the requirements of the algorithm are presented. These algorithms force the state to warn the operator and stops the operation of equipment. In this paper, crane overload conditions that can cause damage to alert the operator, and to limit the operation of equipment overload protection algorithm is presented.
The smart space is composed of the wire and/or wireless network, multi-sensor-based environment, and many various controllers. For the smart space, this paper presents a new design method of multirate digital decentralized controller using the intelligent digital redesign technique. In specific, the proposed method is based on the delta-operator and the multirate sampling and takes the form of the LMIs. To shows the feasibility of the suggested method, the computer simulations for Heating, ventilating, and ai. conditioning (HVAC) system are provided.
This paper presents a bitwidth optimization algorithm for efficient hardware sharing in digital signal processing system. The proposed algorithm determines the fixed-point representation for each signal through bitwidth optimization to generate the hardware requiring less area. To reduce the operator area, the algorithm partitions the abstract operations in the design description into several groups, such that the operations in the same group can share an operator. The partitioning result are fed to a high-level synthesis system to generate the pipelined fixed-point datapaths. The proposed algorithm has been implemented in SODAS-DSP an automatic synthesis system for fixed-point DSP hardware. Accepting the models of DSP algorithms in schematics, the system automatically generates the fixed-point datapath and controller satisfying the design constraints in area, speed, and SNR(Signal-to-Noise Ratio). Experimental results show that the efficiency of the proposed algorithm by generates the area-efficient DSP hardwares satisfying performance constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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