This study presents an online estimation of an excavator's rotational inertia by using recursive least square with forgetting. It is difficult to measure rotational inertia in real systems. Against this background, online estimation of rotational inertia is essential for improving safety and automation of construction equipment such as excavators because changes in inertial parameter impact dynamic characteristics. Regarding an excavator, rotational inertia for swing motion may change significantly according to working posture and digging conditions. Hence, rotational inertia estimation by predicting swing motion is critical for enhancing working safety and automation. Swing velocity and damping coefficient were used for rotational inertia estimation in this study. Updating rules are proposed for enhancing convergence performance by using the damping coefficient and forgetting factors. The proposed estimation algorithm uses three forgetting factors to estimate time-varying rotational inertia, damping coefficient, and torque with different variation rates. Rotational inertia in a typical working scenario was considered for reasonable performance evaluation. Three simulations were conducted by considering several digging conditions. Presented estimation results reveal the proposed estimation scheme is effective for estimating varying rotational inertia of the excavator.
In general, the information of inertia properties is required to control a spacecraft. The inertia properties are changed by some activities such as consumption of propellant, deployment of solar panel, sloshing, etc. Extensive estimation methods have been investigated to obtain the precise inertia properties. The gyro-based attitude data including noise and bias needs to be compensated for improvement of attitude control accuracy. A modified estimation method based on the law of conservation of angular momentum is suggested to avoid inconvenience like filtering process for noise-effect compensation. The conventional method is modified and beforehand estimated moment of inertia is applied to improve estimation efficiency of product of inertia. The performance of the suggested method has been verified for the case of STSAT-3, Korea Science Technology Satellite.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.20
no.4
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pp.1-6
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2012
The accurate information of mass properties is required for the precise control of the spacecraft. The mass properties, mass and inertia, are changeable by some reasons such as consumption of propellant, deployment of solar panel, sloshing, environmental effect, etc. The gyro-based attitude data including noise and bias reduces the control accuracy so it needs to be compensated for improvement. This paper introduces a real-time inertia estimation method for the attitude determination of STSAT-3, Korea Science Technology Satellite. In this method we first filter the gyro noise with the Extended Kalman Filter(EKF), and then estimate the moment of inertia by using the filtered data from the EKF based on the Recursive Least Square(RLS).
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.2
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pp.311-316
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2007
This paper proposes the algorithm which estimates moment of the inertia and friction coefficient of friction for high performance speed control of electric motor. The proposed algorithm finds the moment of inertia and friction coefficient of friction by observing the speed error signal generated by the speed observer and using Recursive Least-Mean-Square method(RLS). By feedbacking the estimated inertia and estimated coefficient of friction to speed controller and full order speed observer, then the errors of the inertia and coefficient of friction and speed due to the inaccurate initial value are decreased. Inertia and coefficient of friction converge to the actual value within several times of speed changing. Simulation and actual experiment results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed parameter estimator.
The rigid body inertia properties of a structure including the mass, the center of gravity location, the mass moments and principal axes of inertia are required for structural dynamic analysis, modeling of mechanical systems, design of mechanisms and optimization. The analytical approaches such as solid or finite element modeling can not be used efficiently for estimating the rigid body inertia properties of complex structures. Several experimental approaches have been developed to determine the rigid body inertia properties of a structure via Frequency Response Functions (FRFs). In the present work two experimental methods are used to estimate the rigid body inertia properties of a frame. The first approach consists of using the amount of mass as input to estimate the other inertia properties of frame. In the second approach, the property of orthogonality of modes is used to derive the inertia properties of a frame. The accuracy of the estimated parameters is evaluated through the comparison of the experimental results with those of the theoretical Solid Work model of frame. Moreover, a thorough discussion about the effect of accuracy of measured FRFs on the estimation of inertia properties is presented.
This paper proposes an algorithm for the moment of inertia estimation. The algorithm finds the moment of inertia observing the position error signal, which contains an error information of moment of inertia, generated by speed observer. Moreover, the proposed algorithm is easily realized in the observer -based speed detection method. The experimental results are also presented to confirm the performance of moment of inertia estimation method. The results show that the moment of inertia converges to the actual value with the proposed method.
This paper proposes a model-prediction-based collision-avoidance algorithm for excavators for which the recursive-least-squares (RLS) estimation of the excavator's rotational inertia is used. To estimate the rotational inertia of the excavator, the RLS estimation with multiple forgetting and two updating rules for the nominal parameter and the forgetting factors was conducted based on the excavator-swing dynamics. The average value of the estimated rotational inertia that is for the minimizing effects of the estimation error was computed using the recursive-average method with forgetting. Based on the swing dynamics, the computed average of the rotational inertia, the damping coefficient for braking, and the excavator's braking angle were predicted, and the predicted braking angle was compared with the detected-object angle for a safety evaluation. The safety level defined in this study consists of the three levels safe, warning, and emergency braking. The analytical rotational-inertia-based performance evaluation of the designed estimation algorithm was conducted using a typical working scenario. The results of the safety evaluation show that the predictive safety-evaluation algorithm of the proposed model can evaluate the safety level of the excavator during its operation.
This paper presents a phase portrait analysis-based safety control algorithm for excavators, using adaptive sliding mode control. Since working postures and material types cause the excavator's rotational inertia to vary, the rotational inertia was estimated, and this estimation was used to design an adaptive sliding mode controller for collision avoidance of the excavator. In order to estimate the rotational inertia, the recursive least-squares estimation with multiple forgetting was applied with the information of the swing velocity of the excavator. For realistic evaluation, an actual working scenario-based performance evaluation was conducted. Based on the estimated rotational inertia and an analysis of estimation errors, sliding mode control inputs were computed. The actual working scenario-based performance evaluation of the designed safety algorithm was conducted, and the results showed that the developed safety control algorithm can efficiently avoid a collision with an object in consideration of rotational inertia variations.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.10
no.5
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pp.436-442
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2005
This paper proposes an estimation algorithm to find the moment of inertia, which is essential to design high performance controller for motor drive system. The algorithm finds the moment of inertia observing the position error signal, which contains an error information of moment of inertia, generated by speed observer. Moreover, the proposed algorithm is easily realized in the observer-based speed detection method. The simulation and experimental results are also presented to confirm the performance of moment of inertia estimation method, which shows that the moment of inertia converges to the actual value within several seconds. The speed control responses and the designed speed controller performance match well.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.1
no.1
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pp.12-19
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1996
The purpose of this paper is the improvement of the speed control characteristics of induction machines suited the low resolution incremental-type encoder in a low speed region. In order to improve the control characteristics in a low speed range, we propose that the instantaneous speed control method by the instantaneous speed detection which is implemented by the disturbance torque observer. Also, in case of the speed control by the instantaneous speed detection, the simple estimation method of the mechanical inertia moment is proposed. We will the carry out the mathematical verification of the proposed theory by the theoretic advisement connected with the convergence relationship of the estimated inertia moment to the real mechanical inertia moment. Computer simulations and experiments by the IGBT inverter adopting DSP is performed to verify the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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