For a high bandwidth, accurate end of arm motion control with good disturbance rejection, the, Momentum Management Approach to Motion control (MMAM) is proposed. The MMAM is a kind of position control technique that uses inertial forces, applied at or near the end of arm to achieve, high bandwidth and accuracy in movement and in the face of force disturbances. To prove the concept of MMAM, the, end point, control of a flexible manipulator is considered. For this purpose, a flexible beam is mounted on the x-y table, and the MMAM actuator is attached on the top of the flexible beam. A mathematical model is developed for the flexible, beam being controlled by the, MMAM actuator and slide base DC motor. A system identification method is applied to estimate some system parameters in the, model which can not be determined because of the complexity of the mechanism. For the end point, control of the. flexible beam, the, optimal linear output feedback control is introduced.
Motion can be estimated continuously from each sensor through the analysis of the instantaneous states of an object. This paper is aimed to introduce a method to estimate the general 3D motion of a planar object from the instantaneous states of an object using multi-sensor data fusion. The instantaneous states of an object is estimated using the linear feedback estimation algorithm. The motion estimated from each sensor is fused to provide more accurate and reliable information about the motion of an unknown planar object. We present a fusion algorithm which combines averaging and deciding. With the assumption that the motion is smooth, the approach can handle the data sequences from multiple sensors with different sampling times. Simulation results show proposed algorithm is advantageous in terms of accuracy, speed, and versatility.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.1
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pp.72-81
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2009
This paper presents a robust adaptive control method using model reference control strategy against autonomous robot systems with random friction nature. We approximate a nonlinear robot system model by means of a feedback linearization approach to derive nominal control law. We construct a Least Square (LS) based observer to estimate friction dynamics online and then represent a perturbed system model with respect to approximation error between an actual friction and its estimation. Model reference based control design is achieved to implement an auxiliary control in order for reducing control error in practice due to system perturbation. Additionally, we conduct theoretical study to demonstrate stability of the perturbed system model through Lyapunov theory. Numerical simulation is carried out for evaluating the proposed control methodology and demonstrating its superiority by comparing it to a traditional nominal control method.
Cho Hyun-Cheol;Fadali M.Sami;Lee Young-Jin;Lee Kwon-Soon
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.20
no.5
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pp.591-601
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2006
In this paper, we present a new control methodology for perturbed crane systems. Nonlinear crane systems are transformed to linear models by feedback linearization. An inverse dynamic equation is applied to compute the system PD control force. The PD control parameters are selected based on a nominal model and are therefore suboptimal for a perturbed system. To achieve the desired performance despite model perturbations, we construct a neural network auxiliary controller to compensate for modeling errors and disturbances. The overall control input is the sum of the nominal PD control and the neural auxiliary control. The neural network is iteratively trained with a perturbed system until acceptable performance is attained. We apply the proposed control scheme to 2- and 3-degree-of-freedom (D.O.F.) crane systems, with known bounds on the payload mass. The effectiveness of the control approach is numerically demonstrated through computer simulation experiments.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1999.10a
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pp.154-161
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1999
This paper presents a new approach to the design of adaptive control system using DSPs(TMS320C30) for robotic manipulators to achieve trajectory tracking by the joint angles. Digital signal processors are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In the proposed control scheme, adaptation laws are derived from the improved Lyapunov second stability analysis method based on the adaptive model reference control theory. The adaptive controller consists of an adaptive feedforward controller, feedback controller, and PID type time-varying auxillary control elements. The proposed adaptive control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Moreover, this scheme does not require an accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.5
no.2
s.10
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pp.29-43
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1997
An integrated optimal control modelhas been formulated to address dynamic freeway diversion control process. The purpose of this paper is to develop an effective and efficient approach for simultaneous]v solving optimal control measures, including on-ramp metering rates, off-ramp diversion rates, and g/C ratios for traffic signals, on a real-time basis. By approximating the flow-density relation with a two-segment linear function, the non-linear optimal control problem can be simplified into a set of piece-wised linear programming models and solved with the proposed SLP algorithm. consequently, an effective on-line feedback method has been developed for integrated freeway corridor control in the framework of the ITS
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.2
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pp.123-131
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2002
Simulators have been used to evaluate drivers'reactions to various transportation products. Most researches, however, have been concentrated on their technical performance, thus this paper considers drivers'senses of moving on a vehicle simulator through the analysis of human sensibility ergonomics. A sensibility ergonomic method is proposed in order to improve the faithfulness of vehicle simulators. A simulator of passenger vehicle consists of such three modules as vehicle dynamics, virtual environment, and motion representation modules. To evaluate drivers'feedback, human feelings are categorized into a set verbal expressions collected and investigated to find the most appropriate ones for translational and angular accelerations of the simulator The cutoff frequency of the washout alter ill the representation module is selected as one sensibility factor Sensibility experiments were carried out to find correlation between the expressions and the cut-off frequency of the filter. This study suggests a methodology to obtain an ergonomic database which can be applied to the sensibility evaluation of dynamic simulators.
If a system such as a port has a large boundary and complexity, and the system's substance is considered as a black box, forecast accuracy will be very low. Futhermore various components in a port exert significant influence on each other. To copy with these problem the form of structure models were introduced by using SD method. The Competitive Ports Model had several sub-systems consisting of each Unit Port models, and each Unit Port model was made by quantitative, qualitative factors and their feedback loops. The fact that all components of one port have influence on the components of the other ports should be taken into account to construct Competitive Port Models. However, with the current approach that is impossible, and in this paper therefore, models were simplified by HFP adapted to integrate level variables of unit port models. Although many studies on modelling of port competitive situation have been conducted, both theoretical frame and methodology are still very weak. In this study, a new algorithm called ESD(Extensional System Dynamics) for the evaluation of port competition was presented, and applied to simulate port systems in northeast asia.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.804-808
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2002
A strategic decision making needs a sound process modeling to find out the right path of organizational changes; however, dynamic feedback processes involved in a real world business, make it difficult to predict the outcomes of strategic decisions. In this paper, we present a conceptual framework to facilitate strategic decision making process for organizational changes. The framework, which employs the concepts of analytic network process (ANP) and system dynamics (SD), can be used to prioritize various projects under consideration and to make a long-term strategic plan in a constructive manner.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.3
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pp.401-406
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2013
The mobile robot is one of the widely-used systems in service industry. We propose a gain-scheduling feedback controller for the tracking control of the mobile robot. The benefit of our proposed controller is that it avoids the singularity issue occurs with the controllers suggested in [4], [10]. Moreover, we show the stability analysis of the controlled system via a Lyapunov stability approach such that the exponential convergence of tracking error to zero is analytically provided. The simulation results show the validity of the proposed controller and improved control performance over the conventional controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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