An asymmetrical cross-coupled compensator to improve the contouring performance is proposed. This is a refinement of the structure suggested by Koren. The position loop is closed with a proportional controller as in the uncoupled system. An additional input term proportional to the component of the contour error along the corresponding axis is included. The controller gains are chosen to give an appropriate frequency response and an optimum range for the damping ratio. The effectiveness of the proposed controller is studied by means of digital simulations of the dynamics of the drives and the controller for 4 types of command trajectories: straight line contour, cornering contour, circular contour, elliptic contour. Substantial improvement in contouring performance is obtained for a range of contouring conditions.
This paper proposes about decentralized control approach based Leader-Follower formation control using LOS (Line of Sight) algorithm and unknown input observer. The position of robots which is a basic information in multi-robot or single robot motion control is determined by localization algorithm fusing UPS (Ultrasonic Position System) and kinematics model. For formation control, a decentralized control approach individually installing a local controller in leader and follower robot is adopted. Leader robot is controlled to track a specified trajectory by LOS algorithm, and the other robots follow the leader by local controller based on tracking platoon level function, self-sensing data and estimated information from unknown input observer. The performance of proposed method is proven through the formation experiment of two vehicle models.
본 논문에서는 클라이언트 PC상에서 다축 모터를 제어하고 그 상태 데이터들을 모니터링 가능한 임베디드 웹 서버 기반의 다축 제어 시스템을 구성하였다. 하드웨어는 ARM 7312 CPU를 사용한 Nanowit사의 NanoWit2 보드를 사용하였다. 웹 서버는 이 보드에 리눅스 OS를 포팅하고 리눅스 프로그램인 GCC를 사용하여 구현하였다. 모션 컨트롤러는 이모션텍(주)의 MCS-40을 사용하여 웹 서버 보드에서 전송되는 제어 신호를 받아 다축 모터를 구동하고 상태 데이터들을 웹 서버 쪽으로 전송한다.
This research is to apply the control of neuron networks for the real-time walking control of Multi-articulated robot. Multi-articulated robot is expressed with a complicated mathematical model on account of the mechanic, electric non-linearity which each articulation of mechanism has, and includes an unstable factor in time of walking control. If such a complex expression is included in control operation, it leads to the disadvantage that operation time is lengthened. Thus, if the rapid change of the load or the disturbance is given, it is difficult to fulfill the control of desired performance. This paper proposes a new mode to implement a neural network controller by installing a real object for controlling and an algorithm for this, which can replace the existing method of implementing a neural network controller by utilizing activation function at the output node. The proposed control algorithm generated control signs corresponding to the non-linearity of Multi-articulated robot, which could generate desired motion in real time.
In the mechanical system, optimization of motion control is very essential in the aspect of automation technique progress. In the servo system, the function of controller is very important but most of the controllers have played only the role of pulse generator because the controller with main function is very expensive. In this thesis, the system was composed of PC, commonly used driver AC servo motor and a produced control board. The PC transmit a gain, a locus data to a driver and controller. At the same time, it converts imformation from the controller and convert them into data and offer an output with graph. The role of a controller is to trasmit a locus data to a driver and counting the pulse on the phase of an encoder to the PC. We have performed the experiment in order to confirm with variable PID parameter capable of the optimization of gain tuning with the counting of feedback control sensor signal with regard to the external interface into the system, such as torque. Based on the experiment result, we have confirmed as follows: First, it was confirmed that we could easily input control factors P.I Gain, constant $K_P,\;K_I$ into PC. Second, not only pulse generator function was possible, but with this pulse it was also possible to count using software with PIC chip. And third, using the multi-purpose PIC micro chip, simple operation and the formation of small size AC Servo Controller was possible.
본 논문에서는 기존의 DSP, MCU, FPGA 기반의 모션 제어기들의 구조적인 문제점을 개선하기 위하여 최신 All Programmable SoC 인 Zynq EPP를 이용한 FPGA + 임베디드 프로세서 기반의 모터 제어기에 대한 하드웨어를 구현하였다. 구현한 모터 제어기는 FPGA와 임베디드 프로세서의 장점을 융합한 제어기로서 고속의 모터 제어용 신호처리 부분은 FPGA 기반의 모터 제어기가 수행한다. 복잡한 소수연산 등의 알고리즘 처리가 요구되는 모션 프로파일 및 기구학 계산 등은 듀얼 코어 기반의 임베디드 프로세서에서 처리하여 하나의 칩에서 분산처리 효과를 실현할 수 있는 구조적인 장점을 가진다. 또한 FPGA 상에 구현된 모터 제어 IP 코어의 추가를 통하여 손쉬운 다축 모터 제어기로의 구성이 가능한 장점도 가진다.
This paper deals with the control of a horizontally placed flexible rotor levitated by electromagnets in a multi-input/multi-output (MIMO) active magnetic bearing(AMB) system. AMB is a kind of novel high performance bearing which can suspend the rotor by magnetic force. Its contact-free manner between the rotor and stator results in it being able to operate under much higher speed than conventional rolling bearings with relatively low power losses, as well as being environmental-friendly technology for AMB system having no wear and no lubrication requirements. In this MIMO AMB system, the rotor is a complex mechanical system, it not only has rigid body characteristics such as translational and slope motion but also bends as a flexible body. Reduced order nominal model is computed by consideration of the first 3 mode shapes of rotor dynamics. Then, the $H_{\infty}$ control strategy is applied to get robust controller. Such robustness of the control system as the ability of disturbance rejection and modeling error is guaranteed by using $H_{\infty}$ control strategy. Simulation results show the validation of the designed control system and the modeling method to the rotor.
For a real-time quadruped robot running control, there are many important objectives to consider. In this paper, the running control architecture based on global states, which describe the cyclic target motion, and central pattern is proposed. The main goal of the controller is how the robot can have robustness to an unpredictable environment with reducing calculation burden to generate control inputs. Additional goal is construction of a single framework controller to avoid discontinuities during transition between multi-framework controllers and of a training-free controller. The global state dependent neuron network induces adaptation ability to an environment and makes the training-free controller. The central pattern based approach makes the controller have a single framework, and calculation burden is resolved by extracting dynamic equations from the control loop. In our approach, the model of the quadruped robot is designed using anatomical information of a cat, and simulated in 3D dynamic environment. The simulation results show the proposed single framework controller is robustly performed in an unpredictable sloped terrain without training.
The higher precision is demanded in modem manufacturing and it requires the more accurate servo controller. Cross-coupling control (CCC) has been developed to improve contouring motion. In this paper we introduce a new nonlinear CCC that is based on contour-error-vector using a parametric curve interpolator. A vector from the actual tool position to the nearest point on the desire path is directly adopted. The contour-error-vector is determined by constructing a tangential vector of nearest point on desired curve and determining the vector perpendicular to this tangential vector from the actual tool position. Moreover, the vector CCC can apply directly and easily to free-form curves include convex and concave form. The experimental results on a three-axis CNC machine center show that the present approach significantly improves motion accuracy in multi-axis motion
Industrial robots are powerful, extremely accurate multi-jointed systems, but they are heavy and highly rigid because of their mechanical structure and motorization. Therefore, sharing the robot working space with its environment is problematic. A novel pneumatic artificial muscle actuator (PAM actuator) has been regarded during the recent decades as an interesting alternative to hydraulic and electric actuators. Its main advantages are high strength and high power/weight ratio, low cost, compactness, ease of maintenance, cleanliness, readily available and cheap power source, inherent safety and mobility assistance to humans performing tasks. The PAM is undoubtedly the most promising artificial muscle for the actuation of new types of industrial robots such as Rubber Actuator and PAM manipulators. However, some limitations still exist, such as the air compressibility and the lack of damping ability of the actuator bring the dynamic delay of the pressure response and cause the oscillatory motion. In addition, the nonlinearities in the PAM manipulator still limit the controllability. Therefore, it is not easy to realize motion with high accuracy and high speed and with respect to various external inertia loads in order to realize a human-friendly therapy robot To overcome these problems a novel controller, which harmonizes a phase plane switching control method with conventional PID controller and the adaptabilities of neural network, is newly proposed. In order to realize satisfactory control performance a variable damper - Magneto-Rheological Brake (MRB) is equipped to the joint of the manipulator. Superb mixture of conventional PID controller and a phase plane switching control using neural network brings us a novel controller. This proposed controller is appropriate for a kind of plants with nonlinearity uncertainties and disturbances. The experiments were carried out in practical PAM manipulator and the effectiveness of the proposed control algorithm was demonstrated through experiments, which had proved that the stability of the manipulator can be improved greatly in a high gain control by using MRB with phase plane switching control using neural network and without regard for the changes of external inertia loads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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