This study aims to examine a fuzzy logic-based human expert EMG prediction model (FLHEPM) for predicting electromyographic responses of trunk muscles due to manual lifting based on two task (control) variables. The FLHEPM utilizes two variables as inputs and ten muscle activities as outputs. As the results, the lifting task variables could be represented with the fuzzy membership functions. This provides flexibility to combine different scales of model variables in order to design the EMG prediction system. In model development, it was possible to generate the initial fuzzy rules using the neural network, but not all the rules were appropriate (87% correct ratio). With regard to the model precision, the EMG signals could be predicted with reasonable accuracy that the model shows mean absolute error of 8.43% ranging from 4.97% to 13.16% and mean absolute difference of 6.4% ranging from 2.88% to 11.59%. However, the model prediction accuracy is limited by use of only two task variables which were available for this study (out of five proposed task variables). Ultimately, the neuro-fuzzy approach utilizing all five variables to predict either the EMG activities or the spinal loading due to dynamic lifting tasks should be developed.
본 논문은 불특정한 외란을 가진 비선형 시스템에서의 백스태핑 기법을 이용한 새로운 퍼지 외란 관측가 설계 방법을 제안한다. 먼저, 퍼지 논리 시스템을 이용하여 불특정한 외란을 관측하기 위한 관측 입력을 가진 퍼지 외란 관측기를 설계한다. 제안된 외란 관측기가 불특정한 외란을 관측하는 것을 증명하기 위해 와란 관측 오차 시스템을 도입한다. 백스태핑 기법을 도입하여 각 단계에서의 퍼지 외란 관측기의 파라마터 적응 규칙과 외란 관측기의 관측 입력을 유도하고 외란 오차 시스템의 안정성을 증명한다. 제안된 외란 관측기의 명확성을 증명하기 위해서 모의 실험 예제들을 제공한다.
This paper describes a fuzzy steering controller for an autonomous mobile robot with MR sensor. Using the magnetic field($B_{x}$, $B_{y}$, $B_{z}$) obtained from the MR sensor, we designed fuzzy controller for driving on the road center. Fuzzy rule base was built to magnetic field($B_{x}$, $B_{y}$, $B_{z}$). To develop an autonomous mobile robot simulation program, we have done modeling MR sensor, dynamic model of mobile robot and coordinate transformation. A computer simulation of the robot (including mobile robot dynamics and steering) was used to verify the steering performance of the mobile robot controller using the fuzzy logic. Good results were obtained by computer simulation. So, we confirmed the robustness of the proposed fuzzy controller by computer simulation. Also, we know that proposed control algorithm was applied to real autonomous mobile robot.
This paper deals with an investigation and evaluation of the performance of a state observer based Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) drive controlled by PI (Proportional Integral), PID (Proportional Integral and Derivative), SMC (sliding mode control), ANN (Artificial neural network) and FLC (Fuzzy logic) speed controllers. A detailed study of the steady state and dynamic performance of estimated speed and angle is given to demonstrate the capability of the controllers.
본 논문에서는 전력계통의 안정도를 향상시키기 위하여 동기 발전기와 정지형 무효전력 보상기예 대한 퍼지-PI 제어기를 설계하기 위한 제어 기법을 설명하였다. 정지형 무효전력 보상기는 고정된 용량의 커패시터와 싸이리스터 제어에 의하여 용량이 가변되는 인덕터가 병렬로 연결된 구조를 가지고 있으며, 시스템 전압을 제어할 뿐만 아니라 동기 발전기의 제동을 개선하기 위해 설계되었다. 본 논문에서 제안한 SVC 계통의 퍼지-PI 제어기의 파라미터는 퍼지 추론 기법에 의해 자동 동조되어진다. 퍼지 추론 기법은 일반적인 기법과는 달리 인간의 경험과 전문가의 지식을 제어 규칙으로 제어 동작을 결정하였다. 그리하여 인간의 추론 과정과 매우 유사한 MMGM을 이용하여 PI 이득의 퍼지 추론 기법을 SVC 계통에 적용하여 설명하였다. 제안된 방법의 강인성을 입증하기 위해 중부하시, 정상부하시 및 경부하시에 초기 전력을 변동시킨 경우에 대하여 시스템의 회전자각, 각속도 편차 특성 및 단자전압의 동특성을 고찰하여 기존의 전력시스템안정화장치보다 응답특성이 우수함을 보였다.
제어대상인 현수형 케이블의 수학적 모델을 구성하고 이것에 장력이 발생하는 교류서보 전동기의 수학적 모델을 구하였다. 제어방법은 제어대상의 동적 모델이 비선형 시변계이기 때문에 강인성이 있는 퍼지제어를 적용하고 차대가 움직이기 시작할 때 발생하는 오버슈트를 억제하기 위해서 피드포워드 제어를 도입하여 정장력 제어 시스템을 구성하였다. 시뮬레이션에 의해 그 유효성을 평가하였으며 양호한 결과를 얻었다.
본 논문은 가격이 저렴하고 친환경적이면서도 고성능, 고내구성, 구조적 단순함의 장점을 갖고 있어 최근에 폭넓은 관심을 받고 있는 스위치드 릴럭턴스 모터(SRM: Switched Reluctance Motor)의 보다 정확하고 안정적인 전류제어 방법에 대해 설명한다. 대부분의 전동기의 전류제어 방법에는 알고리즘과 제어 이득의 선정이 다른 제어기에 비해 상대적으로 간편한 PI 제어기를 이용한 방법이 주로 사용되어 왔다. 그러나 일반적인 PI 제어기는 SRM과 같이 고정자 권선의 전류 및 회전자의 위치마다 비선형적으로 파라미터가 급변하는 시스템의 경우 변하는 동작 지점마다 제어 이득을 조정해 주어야 하는 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 비선형적으로 특성이 변하는 SRM 드라이브 시스템에 제어 성능이 우수한 자기동조 퍼지 제어기를 이용한 제어기법을 적용하여 비선형적인 파라미터의 변화에도 보다 안정적인 전류제어가 가능한 것을 보였다. 또한 Matlab/Simulink 시뮬레이션을 이용하여, SRM 드라이브의 전류제어에 PI 전류 제어기(PICC: PI Current Controller)와 자기동조 퍼지 전류 제어기(STFCC: Self-tuning Fuzzy Current Controller)를 각각 적용한 후 그 결과를 비교하였으며 제안한 자기동조 퍼지 제어기의 제어성능이 우수함을 확인하였다.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) adjustable speed drives offer significant advantages over induction motor drives in a wide variety of industrial applications such as high power density, high efficiency, improved dynamic performance and reliability. This paper proposes on-line efficiency optimization of IPMSM drive using fuzzy logic control(FLC) and the loss minimization method. In order to optimize the efficiency the loss minimization algorithm is developed based on motor model and operating condition. The d-axis armature current is utilized to minimize the losses of the IPMSM in a closed loop vector control environment. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM. The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system and the operating characteristics controlled by the loss minimization method and FLC control are examined in detail.
A novel vibration control method for vibration reduction of a spacial structure subjected to earthquake excitation was proposed in this study. Generally, spatial structures have various vibration modes involving high-order modes and their natural frequencies are closely spaced. Therefore, in order to control these modes, a spatially distributed MTMDs (Multiple TMDs) method is proposed previously. MR (Magnetorheological) damper were used to enhance the control performance of the MTMDs. Accordingly, MSTMDs (Multiple Smart TMDs) were proposed in this study. An arch structure was used as an example structure because it has primary characteristics of spatial structures and it is a comparatively simple structure. MSTMDs were applied to the example arch structure and the seismic control performance were evaluated based on the numerical simulation. Fuzzy logic control algorithm (FLC) was used to generate command voltages sent for MSTMSs and the FLC was optimized by genetic algorithm. Based on the analytical results, it has been shown that the MSTMDs effectively decreased the dynamic responses of the arch structure subjected to earthquake loads.
In this paper, a tracking control problem for a mechanical servo system with nonlinear dynamic friction is treated. The nonlinear friction model contains directly immeasurable friction state and the uncertainty caused by incomplete modeling and variations of its parameter. In order to provide the efficient solution to these control problems, we propose a hybrid control scheme, which consists of a robust friction state observer, a RFNN estimator and an approximation error estimator with sliding mode control. A sliding mode controller and a robust friction state observer is firstly designed to estimate the unknown infernal state of the LuGre friction model. Next, a RFNN estimator is introduced to approximate the unknown lumped friction uncertainty. Finally, an adaptive approximation error estimator is designed to compensate the approximation error of the RFNN estimator. Some simulations and experiments on the mechanical servo system composed of ball-screw and DC servo motor are presented. Results demonstrate the remarkable performance of the proposed control scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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