PD 제어기 기반으로 설계된 무인헬리콥터의 내부루프 제어기의 성능을 향상시키기 위 하여 한 개의 신경회로망이 적용되었다. 오차방정식의 응답특성 기반으로 설계된 PD 제어기는 운동모델의 비선형성에 의해 성능이 저하된다. 이러한 비선형성은 운동모델로부터 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)로 분리되었고 신경회로망의 출력에 의해 보상되었다. 신경회로망의 학습에는 제어기 안정성 보장을 위하여 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 신경회로망에 의한 PD제어기의 성능향상은 비선형성을 갖고 있는 무인헬리콥터의 수치시뮬레이션 결과로 보였다.
In this paper, we propose a wavelet based fuzzy neural network(WFNN) based direct adaptive control scheme for the solution of the tracking problem of mobile robots. To design a controller, we present a WFNN structure that merges advantages of neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our WFNN structure is to realize the process of fuzzy reasoning of wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. In our control system, the control signals are directly obtained to minimize the difference between the reference track and the pose of mobile robot using the gradient descent(GD) method. In addition, an approach that uses adaptive learning rates for the training of WFNN controller is driven via a Lyapunov stability analysis to guarantee the fast convergence, that is, learning rates are adaptively determined to rapidly minimize the state errors of a mobile robot. Finally, to evaluate the performance of the proposed direct adaptive control system using the WFNN controller, we compare the control performance of the WFNN controller with those of the FNN, the WNN and the WFM controllers.
In this paper, a direct current control method based on a one-cycle controller (DCOCC) for double frequency buck converters (DF buck) is proposed. This control method can make the average current through the high frequency and low frequency inductors of a DF buck converter equal. This is similar to the average current control method. However, the design of the loop compensator is much easier when compared with the average current control. Since the average current though the high frequency and low frequency inductors is equivalent, the current stress of the high frequency switches and the switch losses are minimized. Therefore, the efficiency of the DF buck converter is improved. Firstly, the operation principle of DCOCC is described, then the small signal models of a one cycle controller and a DF buck converter are presented based on the state space average method. Eventually, a system block diagram of the DCOCC controlled DF buck is established and the compensator is designed. Finally, simulation and experiment results are given to verify the correction of the theory analysis.
In this paper, a novel quasi-direct power control (Q-DPC) scheme based on a resonant frequency adaptive proportional-resonant (PR) current controller with a variable frequency resonant phase locked loop (RPLL) is proposed, which can achieve a fast power response with a unity power factor. It can also adapt to variations of the generator frequency in T-type Three-level shaft synchronous generator (SSG) converters. The PR controller under the static α-β frame is designed to track ac signals and to avert the strong cross coupling under the rotating d-q frame. The fundamental frequency can be precisely acquired by a RPLL from the generator terminal voltage which is distorted by harmonics. Thus, the resonant frequency of the PR controller can be confirmed exactly with optimized performance. Based on an instantaneous power balance, the load power feed-forward is added to the power command to improve the anti-disturbance performance of the dc-link. Simulations based on MATLAB/Simulink and experimental results obtained from a 75kW prototype validate the correctness and effectiveness of the proposed control scheme.
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.
In this paper proposed the solar tracking system to use direct fuzzy control order to increase an output of the PV (Photovoltaic) array. The solar tracking system operated two DC motors driving by signal of photo sensor. The control of dual axes is not an easy task due to nonlinear dynamics and unavailability of the parameters. Recently, artificial intelligent control of the fuzzy control, neural-network and genetic algorithm etc. have been studied. The fuzzy control made a nonlinear dynamics to well perform and had a robust and highly efficient characteristic about a parameter variable as well as a nonlinear characteristic. Hence the fuzzy control was used to perform the tracking system after comparing with error values of setting-up, nonlinear altitude and azimuth. In this paper designed a DFC(Direct Fuzzy Control)controller for improving output of PV array and evaluated comparison with efficient of conventional PI controller. The data which were obtained by experiment were able to show a validity of the proposed controller.
This paper presents a decentralized adaptive controller design for a robot manipulator to track the given desired trajectory in the joint space. The controller is of distributed structure and does not require the complex manipulator dynamic model, thereby it is computationally very efficient. Each joint is independently controlled by a PID feedback part and a velocity-acceleration feedforward part. Simulation results for a two-link direct drive manipulator conform that the proposed decentralized scheme is feasible.
Direct digital design of computed torque controllers for a robot manipulator is discussed in this paper. A simple discrete-time model of the robot manipulator obtained by Euler's method is used for the design. Taking account of computation delay in the digital processor, we propose predictor-based designs of the PD and PID type controllers. The PID type controller is designed based on a modified version of the discrete-time integral controller proposed by Mita. For both controllers, the same formulas can be used to determine the feedback gains. A simulation example is presented to compare the robustness of the proposed controllers against physical parameter variations.
Our unicycle has simple mechanical structure. But unicycle's dynamic system is a very sensitive unstable nonlinear system. In this paper, a fuzzy inference control mechanism was established throughout an inquiry into human riding a unicycle, and we developed a direct fuzzy controller to control our unicycle robot. This proposed fuzzy controller is consisted with fuzzy logic controllers for attitude stability and wheel's velocity. Computer simulation results show that our fuzzy controller has very powerful performance to unstable nonlinear unicycle robot system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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