This paper proposes a controller design analysis for three-axis CNC systems considering both contouring and tracking performance. The proposed analysis inclusively combines axial controllers for each individual feed drive system together with cross-coupling controller at the beginning design stage as an integrated manner. These two controllers used to be separately designed and analyzed since they have different control objectives. The proposed scheme includes a stability analysis for the overall control system and a performance analysis in terms of contouring and tracking accuracy. Computer simulation is performed and the results show the validity of the proposed methodology.
This paper considers reinforcement learning control with the self-organizing map. Reinforcement learning uses the observable states of objective system and signals from interaction of the system and environment as input data. For fast learning in neural network training, it is necessary to reduce learning data. In this paper, we use the self-organizing map to partition the observable states. Partitioning states reduces the number of learning data which is used for training neural networks. And neural dynamic programming design method is used for the controller. For evaluating the designed reinforcement learning controller, an inverted pendulum on the cart system is simulated. The designed controller is composed of serial connection of self-organizing map and two Multi-layer Feed-Forward Neural Networks.
A single-phase PVPCS(photovoltaic power conditioning system) that contains a single phase dc-ac inverter tends to draw an ac ripple current at twice the out frequency. Such a ripple current may shorten passive elements life span and worsen output current THD. As a result, it may reduce the efficiency of the whole PVPCS system. In this paper, the ripple current propagation is analyzed, and two methods to reduce the ripple current are proposed. Firslyt, this paper presents notch filter with IP voltage controller to reject specific current ripple in single-phase PVPCS. The notch filter can be designed that suppress just only specific frequency component and no phase delay. The proposed notch filter can suppress output command signal in the ripple bandwidth for reducing output current THD. Secondly, for reducing specific current ripple, the other method is feed-forward compensation to incorporate a current control loop in the dc-dc converter. The proposed notch filter and feed-forward compensation method have been verified with computer simulation and simulation results obtained demonstrate the validity of the proposed control scheme.
In this paper, an intelligent sliding-mode speed controller for achieving favorable decoupling control and high precision speed tracking performance of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) drives is proposed. The intelligent controller consists of a sliding-mode controller (SMC) in the speed feed-back loop in addition to an on-line trained wavelet-neural-network controller (WNNC) connected in parallel with the SMC to construct a robust wavelet-neural-network controller (RWNNC). The RWNNC combines the merits of a SMC with the robust characteristics and a WNNC, which combines artificial neural networks for their online learning ability and wavelet decomposition for its identification ability. Theoretical analyses of both SMC and WNNC speed controllers are developed. The WNN is utilized to predict the uncertain system dynamics to relax the requirement of uncertainty bound in the design of a SMC. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed intelligent sliding mode speed controller. An experimental system is established to verify the effectiveness of the proposed control system. All of the control algorithms are implemented on a TMS320C31 DSP-based control computer. The simulated and experimental results confirm that the proposed RWNNC grants robust performance and precise response regardless of load disturbances and PMSM parameter uncertainties.
This paper describes a new method for a digital gas metal arc welding (GMAW) system. The GMAW system is an arc welding process that incorporates the GMAW power source (PS-GMAW) with a wire feed unit (WFU). The PS-GMAW requires an electric power of constant voltage. A constant magnitude is maintained for the arc current by controlling the wire-feed speed of the WFU. A mathematical model is derived, and a self-tuning fuzzy proportional-integral-derivative (PID) controller is designed and applied to control the welding current. The electrode wire feeding mechanism with this controller is driven by a DC motor, which can compensate for both the molten part of the electrode and undesirable fluctuations in the arc length during the welding process. By accurately maintaining the output welding current and welding voltage at constant values during the welding process, excellent welding results can be obtained. Simulation and experimental results are shown to prove the effectiveness of the proposed controller.
The present paper is concerned with the design of distributed sensors and actuators. Strain type sensors and actuators are considered with their intensity continuously distributed throughout a continuous structure. The sensors measure a weighted average of the strain tensor. As a starting point for their design we introduce the concept of collocated sensors and actuators as well as the so-called natural output. Then we utilize the principle of virtual work for an auxiliary quasi-static problem to assign a mechanical interpretation to the natural output of the sensors to be designed. Therefore, we take the virtual displacements in the principle of virtual work as that part of the displacement in the original problem, which characterizes the deviation from a desired one. We introduce different kinds of distributed sensors, each of them with a mechanical interpretation other than a weighted average of the strain tensor. Additionally, we assign a mechanical interpretation to the collocated actuators as well; for that purpose we use an extended body force analogy. The sensors and actuators are applied to solve the displacement tracking problem for continuous structures; i.e., the problem of enforcing a desired displacement field. We discuss feed forward and feed back control. In the case of feed back control we show that a PD controller can stabilize the continuous system. Finally, a numerical example is presented. A desired deflection of a clamped-clamped beam is tracked by means of feed forward control, feed back control and a combination of the two.
With the advance of processing technology , so as to spare fuel, piston heads used in automobile reciprocating engine have complex 3-dimension, with respect to shape such as ovality, profile, eccentricity, offset, recess. Therefore, coming out of the existing process work used master cam. the process work is performed using a CNC lathe. For a precision processing, the processing work is need to make study of high speed feed gear synchronized with the rotative speed of main spindle. And then the high speed feeding system must maintain high dynamic stiffness, high speed and high positioning accuracy . In this paper, in order to achieve high speed cutting tool feeding. The linear brushless DC motor is used for satisfying this process work. The ball bush and turicite is used as the guidance of the feed gear system. Also linear encoders, digital servo amplifiers and controller are used for controlling driving motor. This paper presents the design and simulation of the new tool feed system for noncircular machining.
This paper deals with the position control fur a feed drive system in CNC milling machine, which utilizes a modified error signal for the elimination of steady-state error. A linear time-invariant (LTI) system has consistent properties in response to standard test signal inputs. Those also appear in an error curve acquired from the response. From such properties, constructed is an error model for the position control of the feed drive. And then added is the output of the error model to the current error signal. Consequently the resulting proportional control system brings performance improvement in view of the steady-state error. The effectiveness of the proposed scheme is confirmed through simulations and experiments.
In the turning process, the feed is usually selected by a machining operator considering workpiece, cutting tool and depth of cut. Even if this selection can avoid power saturation or tool breakage, it is usually conservative compared to the capacity of the machine tools and can reduce the productivity significantly. This paper proposes a selection method of the feed and the reference cutting force based on MRR(material removal rate), maximum spindle power and specific energy. In order to estimate and control cutting force accurately in transient and steady state, this study utilizes a synthesized cutting force estimation method and a Fuzzy controller. The experimental results present that these systems can be useful for the FMS(flexible manufacturing system) and unmanned automation system.
This study was intended to develop the automatic feeding depth control system of the head-feed combine which could feed the rice head into threshing unit at the optimal depth regardless of plant height and uneven ground surface. In the control system, one-board microcomputer was used for the controller instead of conventional electric circuits. Field test of the combine equipped with the control system was conducted to evaluate its overall performance. It was also investigated how the location and time delay of rice head sensor affect the system performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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