This paper proposes a method for measuring friction forces and creating a friction model for a rotary motion control system as well as an autonomous vehicle testbed. The friction forces versus the velocity were measured, and the viscous friction, Coulomb friction, and stiction were identified. With a nominal PID (proportional-integral-derivative) controller, we observed the adverse effects due to friction, such as excessive steady-state errors, oscillations, and limit-cycles. By adding an adequate friction model as part of the augmented nonlinear dynamics of a plant, we were able to conduct a simulation study of a motion control system that well matched experimental results. We have observed that the implementation of a model-based friction compensator improves the overall performance of both motion control systems, i.e., the rotary motion control system and the Altino testbed for autonomous vehicle development. By utilizing a better simulation tool with an embedded friction model, we expect that the overall development time and cost can be reduced.
Stick-slip friction is present to some degree in almost all actuators and mechanisms and is often responsible for performance limitations. Simulation of stick-slip friction is difficult because of strongly nonlinear behavior in the vicinity of zero velocity. A straightforward method for representing and simulating friction effects is presented. True zero velocity sticking is represented without equation reformulation or the introduction of numerical stiffness problems. Stick-slip motion is investigated experimentally, and the fundamental characteristics of the stick-slip motion are clarified. Based on these experimental results, the characteristics of static in the period of stick and kinetic friction in the period of slip are studied concretely so as to clarify the stick-slip process.
This paper concerns on stabilization control of a gyro-stabilized 2-axes gimbal system which is mounted on a moving vehicles such as automobiles, armored vehicles, ships, flying vehicles, etc. A target image acquisition system is attached on the inner gimbal, and the gimbal systems are required to retain high stabilization accuracy in the absolute coordinate in order to provide fine target image while vehicle is moving. The stabilization control performance is hardly depended upon disturbance rejection ability of control, and disturbance feedforward compensation is effective because feedforward compensation reduce the amount of disturbance before the disturbance disturbs the systems. This paper suggests an experimental method which can estimate system parameters and disturbance torques by using 3-axes accelerometer mounted on the inner gimbal. Furthermore, a simple disturbance identification method which can be applied to any slanted base conditions has been suggested to identify mass unbalance vector and friction torques of each gimbal simultaneously. By using the estimated parameters, a feedforward compensation has been applied to the gyro-stabilized 2-axes gimbal system. The experimental results showed that the feedforward compensation based on the identification method suggested is effective to improve stabilization performances.
In this paper real-time estimation methods for identifying the tire-road friction coefficient are presented. Taking advantage of the Magic Formula Tire Model, the similarity technique and the specific model for the vehicle dynamics, a reduced order observer/filtered-regressor-based method is proposed. The Proposed method is evaluated on simulations of a full-vehicle model with an eight state nonlinear vehicle/transmission model and nonlinear suspension model. It has been shown through simulations that it is possible to estimate the tire-road friction from measurements of engine rpm, transmission output speed and wheel speeds using the proposed identification method. The proposed method can be used as a useful option as a part of vehicle collision warning/avoidance systems and will be useful in the implementation of a warning algorithm since the tire-road friction can be estimated only using RPM sensors.
Hilbert Transform has been used for detection of nonlinearity in modal analysis. HTD(Hilbert Transform Describers) are used to quantify and identify nonlinearity. Mottershead and Stanway method for identification of N-th power velocity nonlinear damping are extended to P-th power displacement stiffness, N-th power velocity damping and dry friction. Time domain and frequency domain data are used and HTD and Mottershead methods are combined for identification of nonlinear parameters in this paper. Computer simulations and experimental results are shown to verify nonlinear structure identification methods.
A new equivalent linearization technique is proposed for a friction damper-brace system (FDBS) idealized as a elastoplastic system. The equivalent linearization technique utilizes secant stiffness and dissipated energy defined by the probability distribution of the extremal displacement of the FDBS. In addition, a conversion scheme is proposed so that an equivalent linear system is designed first and converted to the FDBS. For comparative study, an existing model update technique based on system identification is modified in a form appropriate to update single element. For the purpose of verification, shaking table tests of a small scale three-story shear building model, in which a rotational FDBS is installed, are conducted and equivalent linear systems are obtained using the proposed technique and the model update technique. Complex eigenvalue analysis is conducted for those equivalent linear systems, and the natural frequencies and modal damping ratios are compared with those obtained from system identification. Additionally, RMS and peak responses obtained from time history analysis of the equivalent linear systems are compared with measured ones.
The neural network was applied to identify wear debris generated from the lubricated machine moving surface. The wear test was carried out under different experimental conditions. In order to describe characteristics of debris of various shapes and sizes. The four parameter(50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflec- tivity) of wear debris are used as inputs to the network and learned the friction condition of five values (material 3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameter learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristic and recognized the friction condition and materials very well by neural network.
This paper presents identification and control of a surface mounting system. The mount head of the system is modeled to analyze its dynamic characteristics, which is critical to the placement performance of the mounter. Based on this model, an identification work is carried out to estimate the modeled parameters by using genetic algorithm (GA), which plays a role of minimizing an error between the actual response and the model response. Having obtained the identified parameters, we design a disturbance observer control to compensate the friction. The disturbance observer can estimate the friction force and the uncertainty of the system. From the experimental results, it is found that the proposed disturbance observer plus PID controller show a better performance than PID controller alone. In order to accomplish a stable contact content control for fast mounting a ...
This paper presents a study on successive approximation measurement of mechanical parameters for motor control system. At the first step of servo system installation, control system gain tuning is troublesome work. Recently, autotuning method of motion controller for motor drive system is based on parameter measurement and identification. On the case of first order mechanical system (mechanical parameters are modified by simple inertia and friction), it is necessary for good response to get the accurate measurement or identification of the mechanical parameters . In this paper, novel method applies the binary successive approximation measurement to the inertia and friction coefficient. Computer simulation and experiment for the proposed method will show verification of accuracy and usefulness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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