This paper presents a new approach to the design of adaptive control system using DSPs(TMS320C31) for robotic manipulators to achieve trajectory tracking by the joint angles. Digital signal processors are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In the proposed control scheme, adaptation laws are derived from the improved Lyapunov second stability analysis method based on the adaptive model reference control theory. The adaptive controller consists of an adaptive feedforward controller, feedback controller, and PID type time-varying auxillary control elements. The proposed adaptive control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Moreover, this scheme does not require an accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.
This paper presents a new approach to the design of adaptive control system using DSPs(TMS320C30) for robotic manipulators to achieve trajectory tracking by the joint angles Digital signal processors are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In the proposed control scheme adaptation laws are derived from the improved Lyapunov second stability analysis method based on the adaptive model reference control theory. The adaptive controller consists of an adaptive feedforward controller. feedback controller. and PID type time-varying auxiliary control elements. The proposed adaptive control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Moreover, this scheme does not require a an accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.
본 논문에서는 FLC의 적응능력에 대한 단점과 제어규칙 도출의 어려움을 극복하기 위하여 모델기준 적응 퍼지제어기(MRAFC)를 제안하였다. MRAFC는 단순퍼지제어기와 플랜트로 구성된 내부 피드백 루프와 단순 퍼지제어기의 제어규칙을 동조시키는 외부 루프로 구성된다. 기준모델은 기준입력에 대해 전체 제어시스템에 요구되는 제어성능을 특성화하고 수량화하는 퍼지제어기 설계기준으로 사용되었다. 그리고 적응 매카니즘은 FLC 제어규칙을 동조하는 역할을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능은 DC 서보 전동기에 대한 실험에 의해 검증되었다.
본 연구는 적응제어기법을 이용한 무인항공기이 피치 자세 기동에 대한 연구 내용을 소개한다. 모델기반적응제어(Model Reference Adaptive Control)을 이용하여 피치 자세각과 엘리베이터 입력 사이의 피드백 선형화 과정에서 발생하는 불확실성을 처리하였다. 모델 불활실성 파라미터는 피드백 제어기가 작동하는 중에 적응법칙을 이용하여 추정할 수 있도록 설계 되었다. 안정화 제어기에 의해 달성되는 최종 피치 자세각에 대한 분석을 통해 폐루프 시스템의 특성을 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 제어 기법은 기존 제어기에서 주로 채택하고 있는 선형화나 게인 스케쥴링등의 과정이 필요하지 않아 상당한 모델 오차가 존재하는 상황에서 무인항공기의 고기동 피치 제어기 설계에 도움을 줄 것으로 생각한다.
An alternative inverse feedback structure for adaptive active control of periodic noise is introduced for systems with nonminimum phase cancellation path. To obtain the inverse model of the nonminimum phase cancellation path, the cancellation path model can be factorized into a minimum phase term and a maximum phase term. The maximum phase term containing unstable zeros makes the inverse model unstable. To avoid the instability, we alter the inverse model of the maximum phase system into an anti-causal FIR one. An LMS predictor estimates the future samples of the noise, which are necessary for causality of both anti-causal FIR approximation for the stable inverse of the maximum phase system and time-delay existing in the cancellation path. The proposed method has a faster convergence behavior and a better transient response than the conventional FX-LMS algorithms with the same internal model control structure since a filtered reference signal is not required. We compare the proposed methods with the conventional methods through simulation studies.
Electro-hydraulic servo motor is used to a lot of in the field of industrial equipment which requires one of the control functions among pressure, flow, and power output. In this paper, linear discrete reference model of the electro-hydraulic servo motor system are made for 1-step ahead predictive control. The parameters of electro-hydraulic servo motor system are estimated using the recursive least square method. 1-step ahead predictive model output of electro-hydraulic servo motor system corresponded to reference model output in spite of estimated parameters are not meet real parameters. Control performance affections are studied due to the forgetting factors variation.
Sekour, M'hamed;Hartani, Kada;Draou, Azeddine;Allali, Ahmed
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권3호
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pp.530-543
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2013
This paper describes a control scheme of speed sensorless fuzzy direct torque control (FDTC) of permanent magnet synchronous motor for electric vehicle (EV). Electric vehicle requires fast torque response and high efficiency of the drive. Speed sensorless FDTC In-wheel PMSM drives without mechanical speed sensors at the motor shaft have the attractions of low cost, quick response and high reliability in electric vehicle application. This paper presents a new approach to estimate the speed of in-wheel electrical vehicles based on Model Reference Adaptive System (MRAS). The direct torque control suffers in low speeds due to the effect of changes in stator resistance on the flux measurements. To improve the system performance at low speeds, a PI-fuzzy resistance estimator is proposed to eliminate the error due to changes in stator resistance. High performance sensorless drive of the in-wheel motor based on MRAS with on line stator resistance tuning is established for four motorized wheels electric vehicle and the whole system is simulated by matalb/simulink. The simulation results show the effectiveness of the new control strategy. This proposed control strategy is extensively used in electric vehicle application.
Weighted Least Square(W.L.S.)알고리즘을 통한 계수식별 이론과 출력 증차를 최소로 하기위해 한단계 앞서서 제어입력을 결정하는 제어이론을 결수한 기준 모델 통용제어를 응용한 연료펌프 시스템을 설계하였다. 시스템의 성능에 관계되는 샘플링 이기 7, 비중계수 공및 State Yarlable Filter(5. Y. F.)의 릴터계수의 값은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 결정했으며, 특히 주독온도의 변화로 인해 연료의 점성도가 변하므로서 공정의 동특성을 나타내는 공량계수가 변하는 것에 대한 제어시스템의 적응도를 레팔레이션(regu lation)과 추종(tracking)관점에서 고찰하였다.
영구자석 동기전동기의 제어에 있어서 토오크 맥동은 전동기 제어성능 결정에 큰 요인으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 토오크 맥동을 효과적으로 저감하기 위한 새로운 토오크 추정 및 제어기법에 대해서 다룬다. 제안된 기법에서는 모델 기준 적응시스템(Model reference adaptive system ; MRAS) 기법을 이용하여 순시 토오크를 추정하고 적본형 가변구 조제어(Integral variable structure control ; IVSC)를 이용하여 추정된 토오크를 제어한다. DSP를이용하여 고 토오크 영구자석 동기전동기 제어시스템을 구성하고 실험을 수행하였으며 그 결과 제안된 제어기법이 우수한 토오크 맥동 저감효과를 가짐을 입증하였다.
Noise subtraction using reference channel data has been used to improve signal-to-noise ratio in magnetoencephalography. In this paper, an adaptive noise subtraction model is proposed and parameters for the model are optimized. A criterion to determine an optimal update period for the filter coefficients is proposed based on the ratio of peak amplitude of evoked field (N100m) divided by the output standard deviation. Experiments are carried out using a 40 channel MEG system. From the experiments, the proposed noise subtraction method shows superior performances over existing non-adaptive methods. Two-dimensional topographic map is shown for a diagnosis with a cubic spline interpolation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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