Power quality is a critical issue in distribution systems, where a dynamic voltage restorer (DVR) is commonly used to mitigate the voltage disturbances for loads. This paper deals with a nonlinear control for the three-phase four-wire (3P-4W) DVR under a grid voltage unbalance and nonlinear loads in the distribution system, where a novel control scheme based on the feedback linearization technique is proposed. Through feedback linearization, a nonlinear model of a DVR with a PWM voltage-source inverter (VSI) and LC filters is linearized. Then, the controller design of the linearized model is performed by applying the linear control theory, where the load voltages are kept constant by controlling the d-q-0 axis components of the DVR output voltages. To keep the load voltage unchanged, an in-phase compensation strategy is employed, where the load voltages are recovered to be the same as the previous voltage without a change in the magnitude. With this strategy, the performance of the DVR becomes faster and more stable even under unbalanced source voltages and nonlinear loads. The validity of the proposed control strategy has been verified by simulation and experimental results.
The pounding phenomenon in adjacent structures happens in severing earthquakes that can cause great damages. Connecting neighboring structures with active and semi-active control devices is an effective method to avoid mutual colliding between neighboring buildings. One of the most important issues in control systems is applying online control force. There will be a time delay if the prose of producing control force does not perform on time. This paper proposed a time-delay compensation method in coupled structures control, with semi-active Magnetorheological (MR) damper. This method based on Newmark's integration is adopted to mitigate the time-delay effect. In this study, Lyapunov's direct approach is employed to compute demanded voltage for MR dampers. Using Lyapunov's direct algorithm guarantees the system stability to design a controller based on feedback. Because of the strong nonlinearity of MR dampers, the equation of motion of coupled structures becomes an involved equation, and it is impossible to solve it with the common time step methods. In present paper modified Newmark-Beta integration based on the instantaneous optimal control algorithm, used to solve the involved equation. In this method, the response of a coupled system estimated base on optimal control force. Two MDOF structures with different degrees of freedom are finally considered as a numeric example. The numerical results show, the Newmark compensation is an efficient method to decrease the negative effect of time delay in coupled systems; furthermore, instantaneous optimal control algorithm can estimate the response of structures suitable.
A twin-servo mechanism is used to increase the payload capacity and assembling speed of high precision motion control systems such as semiconductor chip mounters. In this paper, we focus on the modeling of the twin-servo system and propose its network representation. And also, we propose a robust synchronizing motion control algorithm to cancel out the skew motion of the twin-servo system caused by different dynamic characteristics of two driving systems and the vibration generated by high accelerating and decelerating motions. The proposed control algorithm consists of separate feedback motion control algorithms for each driving system and a skew motion compensation algorithm. A robust tracking controller based on internal-loop compensation is proposed as a separate motion controller and its disturbance attenuation property is shown. The skew motion compensation algorithm is also designed to maintain the synchronizing motion during high speed operation, and the stability of the whole closed loop system is proved based on passivity theory. Finally, experimental results are shown to illustrate control performance.
In this paper, a novel neural network compensation technique for PD like fuzzy controlled robot manipulators is presented. A standard PD-like fuzzy controller is designed and used as a main controller for controlling robot manipulators. A neural network controller is added to the reference trajectories to modify input error space so that the system is robust to any change in system parameter variations. It forms a neural-fuzzy control structure and used to compensate for nonlinear effects. The ultimate goal is same as that of the neuro-fuzzy control structure, but this proposed technique modifies the input error not the fuzzy rules. The proposed scheme is tested to control the position of the 3 degrees-of-freedom rotary robot manipulator. Performances are compared with that of other neural network control structure known as the feedback error learning structure that compensates at the control input level.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권1호
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pp.68-74
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2008
In this paper, a novel neural fuzzy control method is proposed to control nonlinear systems. A standard PD-like fuzzy controller is designed and used as a main controller for the system. Then a neural network controller is added to the reference trajectories to form a neural-fuzzy control structure and used to compensate for nonlinear effects. Two neural-fuzzy control schemes based on two well-known neural network control schemes, the feedback error learning scheme and the reference compensation technique scheme as well as the standard PD-like fuzzy control are studied. Those schemes are tested to control the angle and the position of the inverted pendulum and their performances are compared.
In is paper, a novel dead time compensation method is presented which produces inverter output voltages equal to reference voltages. An experimental result is also presented to demonstrate the validity of the proposed method. The reference voltage can be used as a feedback value, which is essential for sensorless vector control and flux estimation. The method can be carried out automatically by an inverter controller for initial set-up without any extra hardware.
An adaptive control scheme has been recognized as an effective approach for a robot manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of nonlinearties and parameter uncertainties in robot dynamic models. In this paper, an adaptive control scheme for a robot manipulator is proposed to design the self-tuning controller which combines the pole placement with the extended linearized perturbation model. And this control scheme has two components: a feadforward control and a feedback compensation control. Based on this, the controller is demonstrated by the simulation about position control of a three-link manipulator with payload and parameter uncertainty.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.172-178
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1993
This paper deals with the modeling and experiment of a robot system for force/impact control performance. The basic model is composed of a direct drive motor, servo amplifier, link, force sensor and environments. Based on the developed model, the stability of the whole system was analyzed via root locus method. For the force control, integral force compensation with velocity feedback method shows the best performance of all the explicit force control strategies. In dealing with impact, PID position control and the explicit force control method were implemented. Instead of add more damping to the robot system by velocity feedback, we developed a new passive damping method and it was also applied to enhance the damping characteristic of the system.
Tutorial contents of kinematics and dynamics of a wheeled drive mobile robot are presented. Based on the dynamic model, simulation studies of position tracking of a mobile robot are performed. The control structure of several position control algorithms using visual feedback are proposed and their performances are compared. In order to compensate for uncertainties from unknown dynamics and ignored dynamic effects such as slip conditions, neural network based position control schemes are proposed. Experiments are conducted and the results show the performance of the vision based neural network control scheme fumed out to be the best among several proposed schemes.
This paper presents a fuzzy dynamic output feedback controller design method for Parallel Distributed Compensation (PDC)-type Takagi-Sugeno (T-S) model based fuzzy dynamic system with H$\infty$ performance and additional constraints on the closed pole placement. Design condition for these controller is obtained in terms of the linear matrix inequalities (LMIs). The proposed fuzzy controller satisfies the disturbance rejection performance and the desired transient response. The design method is verified by this method for an inverted pendulum with a cart using the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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