The robust servo controller is designed by the procedure of LQG/LTR method in the continuous-time domain. This design results is equivalently converted to the discrete-time suboptimal LQG in order to implement by the microcomputer system. The LTP, condition of the discrete-time LQG is analyzed and approved by the experiments against the uncertainty of real plant, the discretized LQG /LTR control shows the good robustness.
In this paper, we have space vector PWM(Pulse Width Modulation) circuits on the FPGA(Field Programmable Gate Arry) chip designed by VHDL(Very high speed integrated circuit Hardware Description Language). This circuit parts was required at controlling the AC servo motor system and should have been designed with many discrete digital logics. In the result of this study, peripheral circuits are to be simple and the designed logic terms are robust and precise. Because of it's easy verification and implementation, we could deduced that the customize FPGA chip show better performance than that of circuit modules parts constituted of discrete IC.
이 논문에서는 잘 모르는 플랜트에 대하여 TDC를 위한 관측기를 설계하고, 이 관측기와 TDC제어기가 연결된 전체 계의 안정화에 대하여 해석한다. 그리고 이 관측 기와 TDC제어기를 DC서보 모터 시스템에 적용하여, 모터에 가해지는 외란과 내부의 매개변수 변동에 강힌한 재어기를 설계하고 그 성능을 실험한다.
This paper is concerned with the position control of the ond degree-of freedom manipulator using pneumatic artificial muscle actuator which is built to have a proper compliance. For t his pneumatic artificial muscle actuator though, it is difficult to make an effective control scheme due to the nonlinearity and uncertainties on the dynamics of the actuator. In this paper, a third-order equation of motion is derived for the actuator including the dynamics of the pneumatic servovalve. Later, various modeling uncertainties due to the nonlinearity and unmodeled dynamics of the servo vlave and the actuator are taken care of, as a trade-off between the closed-loop performance of the controlled system and its robustness to uncertainties. A controller using .mu. synthesis thchnique is designed, and robust performance against measurement noise, various modeling uncertainties due to the dynamics of the servo valve and actuator is achieved. The effectiveness of the proposed control methods is illustrated through simulations and experiments.
Permanent magnet synchronous motor (PMSM) is receiving increased attention for servo drive applications in recent years because of its high torque to inertia ratio, superior power density and high efficiency. Vector-controlled PMSM has the same operating characteristics as separately excited dc motor. The drive system of servo motor is requested to have an accurate response for the speed reference and a quick recovery for the disturbance such as load torque. However the dynamics of PMSM drive change greately by parameter variations. Morever, when the unkown and inaccessible disturbances are imposed on PMSM, the drive system is given a significant effect by them. As a result, the drive system with both a fast drive performance and a reduced sensitivity to parameter variations is requested. In this paper, the robust control system of PMSM with torque feedforward using load torque observer is presented. In the proposed system, load torque is estimated by the reduced order observer, and the robust control system against load torque variation is realized using the torque feedforward. Moreover, the design of speed controller with the torque observer is discussed. Simulation results show that the proposed method is effective for suppression of parameter variations and load disturbance.
In this paper, we design the optimal PD control system which has the robust performance. This PD control system is designed by applying genetic algorithm (GA) to the determination of proportional gain KP and derivative gain KD that are given by PD servo controller, to make the output of plant follow the output of reference model optimally. These proportional and derivatibe gains are simultaneously optimized in the search domain guaranteeing the robust performance of system. And, this PD control system is compared with $\mu$ -synthesis control system for the robust performance. The PD control system designed by the proposed method has not only the robust performance but also the better command tracking performance than that of the $\mu$ -synthesis control system. The effectiveness of this control system is verified by computer simulation.
The energy saving is one of the most important factors for profit in marine transportation. In order to reduce the fuel oil consumtion the ship's propulsion efficiency must be increased as possible. The propulsion efficiency depends upon a combination of an engine and a propeller. The propeller has better efficiency as lower rotational speed. This situation led the engine manufacturers to design the engine that has low speed, long stroke and a small number of cylinders. Consequently, the variation of rotational torque became larger than before because of the longer delay-time in fuel oil injection process and an increased output per cylinder. As this new trends the conventional mechanical-hydrualic governors for engine speed control have been replaced by digital speed controllers which adopted the PID control or the optimal control algorithm. But these control algorithms have not enough robustness to suppress the variation of the delay-time and the parameter perturbation. In this paper we consider the delay-time and the perturbation of engine parameters as the modeling uncetainties. Next we design the robust servo controller which has zero offset in steady state engine speed, based on H sub($\infty$) control theory. The validity of the controller was investigated through the response simulation. We used a personal computer and an analog computer as the digital controller and the engine (plant) part respectively. And, we could certify that the designed controller maintains its robust servo performance even though the engine parameters may vary.
In this paper, an intelligent robust control system (IRCS) for precision tracking control of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The IRCS comprises a recurrent wavelet-based interval type-2 fuzzy-neural-network controller (RWIT2FNNC), an RWIT2FNN estimator (RWIT2FNNE) and a compensated controller. The RWIT2FNNC combines the merits of a self-constructing interval type-2 fuzzy logic system, a recurrent neural network and a wavelet neural network. Moreover, it performs the structure and parameter-learning concurrently. The RWIT2FNNC is used as the main tracking controller to mimic the ideal control law (ICL) while the RWIT2FNNE is developed to approximate an unknown dynamic function including the lumped parameter uncertainty. Furthermore, the compensated controller is designed to achieve $L_2$ tracking performance with a desired attenuation level and to deal with uncertainties including approximation errors, optimal parameter vectors and higher order terms in the Taylor series. Moreover, the adaptive learning algorithms for the compensated controller and the RWIT2FNNE are derived by using the Lyapunov stability theorem to train the parameters of the RWIT2FNNE online. A computer simulation and an experimental system are developed to validate the effectiveness of the proposed IRCS. All of the control algorithms are implemented on a TMS320C31 DSP-based control computer. The simulation and experimental results confirm that the IRCS grants robust performance and precise response regardless of load disturbances and PMSM parameters uncertainties.
Kim, Chang-Hyun;Ahn, Hanwoong;Lee, Ju;Lee, Hyungwoo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권2호
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pp.944-949
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2017
Recently, the demand of maglev systems in the manufacturing industry for LCD and OLED display panels, which are required to be very clean and possess vacuum systems, has been increasing due to their characteristics such as being non-contact, noise free and eco-friendly. However, it is still a challenge to simultaneously control both the propulsion and levitation for their interactive effect difficult to be exactly measured. In this paper, we proposed a new tuning method for controlling the magnetic levitation force robustly against the levitation disturbance caused by a propulsion system, based on LQ servo optimal control. The disturbance torque of the LSM propulsion system is calculated through FEM analysis in such a way that the LQ servo controller is determined in order to minimize the effect of the disturbance. The robust performance of the proposed LQ servo control method for the in-track type magnetic levitation systems is demonstrated via simulations and experiments.
Generally, PI control is simple and easy to implement and gains of PI control are determined by specifying a dynamics of the servo driver system. However, the gain-tuning is so difficult that it is relied on an expert's effort. This paper presents a gain auto-tuning method for PI controllers based on a fuzzy inference mechanism. First, the proposed fuzzy inference system identifies a system moment of inertia and adjusts control gains by using the difference in speed responses between a real plant and a reference model. Second, this paper proposes an improved fuzzy PI controller. To reduce the speed overshoot, we adapt a control method that selects a proper PI gains with respect to the load inertia variation. To prove the validity of the proposed gain tuning algorithm and the feasibility of the servo drive, a high performance servo drive will be implemented by DSP(TMS320C31) and intelligent power module (IPM). The proposed controller is applied to the speed control of the 300W AC servo motor. Some simulations and experimental results show that the proposed fuzzy PI controller is more robust than the conventional PI controller against the load inertia variation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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