Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.4
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pp.191-202
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2013
A control structure that makes possible the integration of a kinematic controller and a fuzzy logic (FL) deadzone compensator for mobile robots is presented. A tuning algorithm is given for the fuzzy logic parameters, so that the deadzone compensation scheme becomes adaptive, guaranteeing small tracking errors and bounded parameter estimates. Formal nonlinear stability proofs are given to show that the tracking error is small. The fuzzy logic deadzone compensator is implemented on a mobile robot to show its efficacy.
A deadzone compensator is designed for a positioning system using fuzzy logic. The classification property of fuzzy logic systems make them a natural candidate for the rejection of errors induced by the deadzone, which has regions in which it behaves differently. A tuning algorithm is given for the fuzzy logic parameters, so that the deadzone compensation scheme becomes adaptive, guaranteeing small tracking errors and bounded parameter estimates, formal nonlinear stability proofs are given to show that the tracking error is small. The fuzzy logic deadzone compensator is implemented on a positioning system to show its efficacy. 1. Deadzone Compansation 2. XY positioning table 3. Fuzzy Logic 4. Actuator nonlinearity
Kim, Han-Me;Choi, Jeong-Ju;Lee, Young-Jin;Kim, Jong-Shik
Proceedings of the KSME Conference
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2003.04a
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pp.893-898
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2003
Coulomb friction is an important factor for precise position tracking control systems. The control systems with friction causes the steady state error because of being sensitive to the change of system condition and highly nonlinear characteristics. To overcome these problems, we use an estimation scheme of Coulomb friction to experiment for it's compensating. The estimated factor for Coulomb friction is used as a feed-forward compensator to improve the tracking performance of ball-screw systems. The tracking performance was improved by compensating the estimated friction torque in the feed-forward term. And, the sliding mode control which is derived from the Lyapunov stability theorem is applied for robust stability and reducing chattering. The experimental results show that the sliding mode controller with adaptive friction compensator has a good tracking performance compared with the friction uncompensated controller.
In this paper, we newly propose a predictor model which is a method to overcome the time-varying delay in a system and we verify that the predictor model is well suited for the time-delayed system and improves the stability a lot through the experiments. The proposed predict compensator compensates uncertain time delays and minimizes variance of system performance. Therefore it is suitable for the control of uncertain systems and nonlinear systems that are difficult to be modeled. The simulation conditions are set for the cases of various input time delays and simulations are applied for the 2-axis robot arms which are drawing a circle on the plane. Conclusively, the proposed predict compensator represents stable properties regardless of the time delay. As a future research, we suggest to develope a robust control algorithm to compensate the random time delay which occurs in the tole-operated systems.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.2
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pp.17-28
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2004
A deadzone compensator is designed for a XY positioning table using fuzzy logic. The classification property of fuzzy logic systems makes them a natural candidate for the rejection of errors induced by the deadzone, which has regions in which it behaves differently. A tuning algorithm is given for the fuzzy logic parameters, so that the deadzone compensation scheme becomes adaptive, guaranteeing small tracking errors and bounded parameter estimates. Formal nonlinear stability proofs are given to show that the tracking error is small. The fuzzy logic deadzone compensator is implemented on a XY positioning table to show its efficacy.
Proper installation of Flexible AC Transmission Systems (FACTS) devices in existing transmission networks can enable power systems to accommodate more power transfer with less network expansion cost. The problem to maximize transmission system loadability by determining optimal locations and settings for installations of two types of FACTS devices, namely static var compensator (SVC) and thyristor controlled series compensator (TCSC), is formulated as a mixed discrete-continuous nonlinear optimization problem (MDCP). For solving the MDCP, in the paper, the proposed method with fitness sharing technique involved in the updating process of the particle swarm optimization (PSO) algorithm, can diversify the particles over the search regions as much as possible, making it possible to achieve the optimal solution with a big probability. The modified IEEE-14 bus network and a practical power system are used to validate the proposed method.
A novel active input unbalance voltage compensator with harmonic current compensating capability is proposed and the operating principle of the proposed system is presented in the 3-phase power system. The proposed system performs both the voltage regulation of the load and the compensation of the harmonic currents generated due to nonlinear load such as diode rectifier. The system to compensate unbalanced voltage and hramonic currents is composed of a 3-phase voltage source inverter, LC filter, series transformer and passive devices at the load side of the line. The compensating voltage to regulate the load voltage and to remove the harmonic current components is transmitted to the line by the series transformer. The validity of the line by the series transformer. The validity of the proposed system is proved by the results of computer simulation.
This thesis propose the prefilter type control strategies using modified chaotic neural networks #or the trajectory control of robotic manipulator. Since the structure of chaotic neural networks and neurons, chaotic neural networks can show the robust characteristics for controlling highly nonlinear dynamics like robotic manipulators. For its application, the trajectory controller of the three-axis PUMA robot is designed by CNN. The CNN controller acts as the compensator of the PD controller. Simulation results show that learning error decrease drastically via on- line learning and the performance is excellent. The CNN controller have much better controllability and shorter calculation time compared to the RNN controller. Another advantage of the proposed controller could be attached to conventional robot controller without hardware changes.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.19
no.3
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pp.394-401
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2010
In this article, we investigate a robust friction compensation scheme for the purpose of accomplishing precision positioning performance a servo mechanical system with nonlinear dynamic friction. To estimate the friction state and tackle robustness problem for uncertainty, a RFNN and reconstructed error compensator as well as a robust friction state observer are developed. The asymptotic stability of the series of friction compensation methodologies are verified from the Lyapunov's stability theory. Some simulations and experiments on a servo mechanical system were carried out to evaluate the effectiveness of the proposed control scheme.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.1
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pp.58-61
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2003
A loop power system has a nonlinear characteristics. Also it is very hard to analyse through a equation if a discontinuous characteristic of the ULTC is added to a system. However, the problem which is hard to analyse by equations can acquire the useful result with what use the genetic algorithm (GA) which is a multi-point search program. In this paper, we proved through a simulation that the proposed method can reduce an operation frequency of tap changers and improving the quality of voltage of the buses by decreasing the deviation between the actual voltage and the reference voltage through the coordinated control of the ULTC that use GA in the loop power system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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