The purpose of this paper is to develop a scalable grey predictive controller with unavoidable random delays. Grey prediction is proposed to solve problems caused by incorrect parameter selection and to eliminate the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOFs) in nonlinear systems. To address the stability problem, this study develops an improved gray-predictive adaptive fuzzy controller, which can not only solve the implementation problem by determining the stability of the system, but also apply the Linear Matrix Inequality (LMI) law to calculate Fuzzy change parameters. Fuzzy logic controllers manipulate robotic systems to improve their control performance. The stability is proved using Lyapunov stability theorem. In this article, the authors compare different controllers and the proposed predictive controller can significantly reduce the vibration of offshore platforms while keeping the required control force within an ideal small range. This paper presents a robust fuzzy control design that uses a model-based approach to overcome the effects of modeling errors. To guarantee the asymptotic stability of large nonlinear systems with multiple lags, the stability criterion is derived from the direct Lyapunov method. Based on this criterion and a distributed control system, a set of model-based fuzzy controllers is synthesized to stabilize large-scale nonlinear systems with multiple delays.
This paper presents an intelligent autopilot for STT missiles with multiple controllers. The mixed H$_{2}$/H$_{\infty}$ control technique is applied for each controller and implemented by using the genetic searching algorithm. To facilitate automatic switching of multiple controllers under different operating conditions, an error based switching scheme is also combined with the multiple controllers at the higher level, which constitutes a hierarchical intelligent control system. It is shown via computer simulation that the proposed autopilot outperforms the conventional one..
We developed a wireless communication system for multiple instrumentation system. The developed system has a function of remote instrumentation and PLC(Programmable Logic Controller) control. The system consists of CC(Control and Communication) protocol, wireless media access and physical media system. For multiple wireless communication, we propose a hub polling protocol based on master-slave control concept. To show the validity of the developed system, several experiments are illustrated.
A wireless communication module for multiple PLC was developed. The function of the developed system are dual communication, concurrent multiple communication. PLC control, d interpretation of PLC command, and A/D D/A converting. The multiple communication approach is based on master-slave control concept. To show validity of the developed module, severial experiments are illustrated.
In this paper, we propose a fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model so as to model the nonlinear characteristics of controlling the traffic light. It use a degree of the traffic congestion of the preceding roads as an input so that it can cope with traffic congestion appropriately, which causes the loss of fuel and our discomfort. First, in order to construct fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model, we model the control process of the traffic light by using Mamdani`s fuzzy model, which has the uniform membership functions of the same size and shape. Second, we make Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions so that it can exactly reflect the knowledge of experts and operators. Last, we construct the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by learning from the input/output data, which is retrieved from Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions. We compared and analyzed the fixed traffic light controller, the fuzzy traffic controller of Mamdani`s fuzzy model and the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by using the delay time and the proportion of the entered vehicles to the occurred vehicles. As a result of comparison, the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model showed the best performance.
인간형 로봇을 구동하기 위해서 로봇 내부에는 많은 수의 모터와 센서가 사용된다. 다수의 구동기를 연결할 때 생기는 배선의 문제를 해결하기 위해 통신 네트워크에 기반한 제어기를 사용해왔는데 구성 비용면에서 유리하고, 신뢰성이 높은 통신 프로토콜인 CAN이 주로 사용되었다. 제어기의 구조 측면에서 상위 제어기에 알고리즘을 탑재하기 쉬운 속도 제어형 구조가 선호되고 있는데, 이때 CAN의 낮은 통신 대역폭이 문제가 되며, 충분한 통신 대역폭을 얻기 위해 이전에는 다수의 CAN 네트워크로 분리해서 통신망을 구성하였다. 본 논문에서는 높은 통신 대역폭을 얻기 위해 고속의 FlexRay와 저속의 CAN 통신망이 계층적으로 연결된 다중 모터 제어 시스템에 대해 전송시간 지연에 대한 안정도 분석을 수행하고 허용된 전송시간 내에 센서 정보와 구동 신호를 전달하기 위한 게이트웨이의 구성과 노드 할당 방법에 관하여 연구한다. 제안된 계층적 네트워크 기반 제어시스템은 다중 모터제어 시스템의 제어성능을 높이고 안정도를 확보하는 데 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 오류센서 보정 기능을 갖춘 태양광 조명용 정밀 태양 추적제어기 개발에 대하여 기술하였다. 태양 위치에 대한 광역범위 추적과 미소범위에서의 정밀추적 제어를 위하여 대범위 센서군과 소범위 센서군으로 나뉜 센서모듈을 개발하였다. 태양위치의 정밀 추적을 위하여 소범위 센서군의 응답특성을 분석하여 퍼지 제어엔진을 개발하였으며, 주축성분 분석법(Principal Component Analysis)을 적용하여 오류센서의 감별 및 복원을 하였다. 개발된 시스템의 실외 태양추적 실험을 통하여 본 연구의 유용성을 입증하였다.
This paper deals with the State-Dependent Riccati Equation (SDRE) Technique for the design of helicopter nonlinear waypoint guidance controller. To generate the flight guidance through multiple waypoints, we use the trigonometric spline. The controller design and its validation is based upon a level 2 simulation helicopter model and the designed SDRE controller is applied to the trajectory tracking problems. To validate the designed SDRE controller, the simulation environment of high fidelity helicopter model is developed using three independent computers. This paper focuses on the validation the present SDRE controller through the helicopter waypoint guidance simulation.
This paper proposes a method of avoiding obstacles and tracking a moving object continuously and simultaneously by using new concepts of virtual tow point and fuzzy danger factor for differential wheeled mobile robots. Since differential wheeled mobile robot has smaller degree of freedom to control and are non-holonomic systems, there exist multiple solutions (trajectories) to control and reach a target position. The paper proposes 'fuzzy danger factor' for obstacles avoidance, 'virtual tow point' to solve non-holonomic object tracking control problem for unique solution and three kinds of fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller is policy decision controller with fuzzy danger factor to decide which controller's result is more valuable when the mobile robot is tracking a moving object with obstacles to be avoided.
The root-locus method is often employed when a controller is designed to find controller gain. It is usually used to determine one parameter gain while most controllers for industrial applications have more than one controller gain. For example PID controller has three controller gains, i.e. P, I, and D gains. Thus the conventional root-locus technique cannot complete the design of a controller with more than one controller gain. One way to overcome this drawback has been to apply the root-locus technique for one parameter while other parameters are assumed to be proportional to the parameter or to be constant. However this approach could lead to limited performance of the controller and if we try to adjust the proportional ratio or constants then it could be a long and tedious process of trial and error. Thus it is required to find an effective method for the root-locus technique to design controllers with more than one parameter. To this end this paper proposes an extended root-locus method for controllers with two parameters. In this paper Matlab is used as a computation tool to show the effectiveness of our method by solving examples numerically. As a result we obtained an extended root-locus illustrated in two-dimensional space for a control system with two parameters. The paper then presents how to find two controller gains based on this result of the extended root-locus. The main idea is that we can find the parameters by approaching the desired poles. It is expected that the proposed idea will help control engineers to easily design control systems using the root-locus technique, resulting in more accurate and faster control systems. Note that the extended root-locus idea can be applied to controller design problems with multiple parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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