In this study, advanced computational technique for mechatronic analysis has been developed for the efficient design and test of typical machine tool models. Flexible multi-body dynamic (FMBD) analysis method combined with motion controller including control logics is used to simulate typical operation conditions. The present FMBD machine tool model is composed of flexible column structure, rigid body spindle, vertical motion guide (arm) and screw elements. Driving motor clement with rotating degree-of-freedom is interconnected and governed by the designed Matlab Simulink control logic, and then the position of the spindle is feedback into the control logic. It is practically shown from the results that the investigation of designed machine tools with controller can be effectively conducted and verified.
본 논문에서는 1인칭 시점 VR 게임 콘텐츠를 개발하였고, 멀티플레이를 구현할 때, 가상현실 세계에서 플레이어들끼리 대면했을 때 서로의 캐릭터가 폰 콘트롤러라는 이름의 팔만 보이는 외형을 띠고 있다. 게임에서 시각적인 부분을 간과할 수 없기에 멀티플레이 시 서로의 캐릭터가 보일 수 있도록 새로운 방법을 제안하였다. 3인칭 캐릭터를 이용해서 만든 캐릭터는 인간과 같은 외형의 스켈레톤을 사용하면 원하는 캐릭터를 사용할 수 있다. 3인칭 캐릭터의 양팔의 트랜스폼 값을 언리얼엔진4의 라이브러리인 패브릭 노드를 이용하여 모션 콘트롤러와 매핑을 시키는 방식으로 접근하였다. 이를 통해 좀더 플레이시 실감이 가능한 게임 제어기법을 적용할 수 있다.
In this work, we have developed a 2 degrees of freedom(DOF) motion simulator that can generate the sensation of motion in a 6 DOF space. The motion base has the DOF of roll and pitch, and the purpose of the motion base is to create the sensation of riding a vehicle in a 3D space by controlling the motion base. The dynamics of the mechanism was analysed and the optimal design of the motion base mechanism has been reached. The prototype motion base mechanism was developed and tested. The multi-axis motion controller(MMC) was used to control the two AC servo meters that drive the roll and pitch motion.
본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.
Low-band type active suspension system is implemented on a passenger car. Level. roll, pitch and bouncing motion of body are controlled by a digital controller. Sky-hook damper is applied to control bouncing motion. This paper describes overall construction of the system, design of hydraulic system, sensor system, controller, and control scheme. Performance of prototype car has been evaluated on a test track and reported in the second paper.
This paper presents a new control strategy for the position and force control of a flexible manipulator. The governing equation of motion of a two-link flexible manipulator which features a piezoceramic actuator is derived via Hamilton's principle. The control torque of the motor to command desired position and force is determined by a sliding mode controller. This controller is formulated to take account of parameter uncertainties and external disturbances. During the commanded motion, undesirable oscillation is actively suppressed by applying a feedback control voltage to the piezoceramic actuator. Consequently, an accurate compliant motion control of the flexible manipulator is achieved. Computer simulations are undertaken in order to demonstrate the effectiveness of the proposed control methodology.
In this paper, a neural network controller that can be implemented in parallel with a PD controller is suggested for motion control of a hydraulic servo cylinder. By applying a self-excited oscillation method, the system design parameters of open loop transfer function of servo cylinder system are identified. Based on system design parameters, the PD gains are determined for the desired closed loop characteristics. The Neural Network is incorporated with PD control in order to compensate the inherent nonlinearities of hydraulic servo system. As an application example, a motion control using PD-NN has been performed and proved its superior performance by comparing with that of a PD control.
In this paper, a new revolute mobile robot arm with five degree of freedom (d.o.f) was developed for autonomous moving robots. As a control system for the robot arm, a distributed control system composed of the main controller and five motor controllers for arm joints was developed. The main controller and the motor controllers w ε re developed using the ARM microprocessor and the TMS320c2407 microprocessor, respectively. A new trajectory tracking algorithm for the motor controllers was devised employing pre-generated off-line trajectory data. Also, a 3-D simulator based on the openGL software to simulate the motion of the robot arm was developed. To validate the performance of the robot system, experiments to track a specified trajectory were performed.
A need fer stable and comfortable cabins in the high-speed passenger ships has increased. For active control of the motion of the ship cabin, a few control algorithms have been applied to the three dimensional real models in the vibration basin. Experimental results show that the feedforward neural network with a linear feedback controller is one of the promising control algorithms for this active control.
A robust minimum-time control (RMTC) strategy is addressed and it is extended to the dual-stage servo design. Rather than conventional switching type sub-optimal controls, it is a reference following control approach where the predetermined minimum-time trajectory (MTT) is tracked by the perturbation compensator based feedback controller. First, the minimum-time trajectory for a mass-damper system is derived. Then, the perturbation compensator to achieve robust tracking performance in spite of model uncertainty and external disturbance is suggested. The RMTC is also applied to the dual-stage positioner which consists of coarse actuator and fine one. To best utilize the actuation redundancy of the dual-stage mechanism, a null-motion controller to actively regulate the relative motion between the two stages is formulated. The performance of RMTC is validated through simulation and experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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