Accurate tuning of parameter is very important in vector-controlled induction motor. Among the parameters of induction motor, detuning of rotor resistance used in controller design deteriorates drive performance. This paper presents a novel rotor resistance estimation strategy using slip angular velocity in vector-controlled induction motor drives. The slip angular velocity can be calculated by two methods. Firstly, it can be induced from the rotor voltage equation. Secondly, it can be induced from the difference between synchronous angular velocity and rotor angular velocity. The first method includes the rotor resistance, while the second method dose not include this parameter. From this fact, the rotor resistance can be identified by comparing the slip angular velocities in the two methods. In the tuned states of the rotor resistance, performances of flux estimator and speed drive are discussed. The simulation and experimental results are given to verify the validity of the proposed method in various situations.
The common requirements of rough terrain mobile robots are long-term operation and high mobility in rough terrain to perform difficult tasks. In rough terrain, excessive wheel slip could cause an increase in the amount of dissipated energy at the contact point between the wheel and ground or, even more seriously, the robot could lose all mobility and become trapped. This paper proposes a traction control algorithm that can be independently implemented to each wheel without requiring extra sensors and devices compared with standard velocity control methods. The proposed traction algorithm is analogous to the stick-slip friction mechanism. The algorithm estimates the slippage of wheels by angular acceleration change, and controls the increase or decrease state of torque applied to wheels Simulations are performed to validate the algorithm. The proposed traction control algorithm yielded a 65.4% reduction of total slip distance and 70.6% reduction of power consumption compared with the standard velocity control method.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.133-138
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1993
This paper presents neural network based position estimation method in slippery environment as an approach to solve one of problems which are engaged in dead reckoning method. Position estimator is composed of slip detector and linear velocity estimator. Both of them are based on the fact that dynamic characteristic of mobile robot in slippery environment is different from the case without slip. To find out the dynamic relation among driving torque, angular acceleration of driving wheel and linear acceleration of mobile robot, accelerometer is used for measuring acceleration of mobile robot and neural network is used for dynamic system identifier in slippery environment.
This study is concerned with the braking distance estimation using frictional energy rate. First, steady state rolling analysis is performed, and using this result, the braking distance is estimated. Dynamic rolling analysis during entire braking time period is impratical, so that this study divides the vehicle velocity by 10km/h to reduce the analysis time. The multiplication of the slip rate and the shear stress provides the frictional energy rate. Using frictional energy rate, total braking distance is estimated, In addition, ABS(Anti-lock Brake System) is considered, and two type of slip ratios are compared, One is 15% slip ratio for the ABS condition, and the other is 100% slip ratio which leads lo the almost same braking distance as the elementary kinematic theory. A slip ratio is controlled by angular velocity in ABAQUS/Explicit, A 15% slip ratio gives the real vehicle's braking distance when the frictional energy occurred al disk pad is included. Disk pad's frictional energy rate is calculated by the theoretical approach.
In this research any abnormal motion of a vehicle is detected by utilizing the difference between the reference and actual yaw velocities as sell as the information on vehicle slip angle and slip angular velocity. This information is then used as a criterion for execution of the yaw moment control. A yaw moment control algorithm based on the brake control is proposed for improving the directional stability of the vehicle. The controller executes brake controls to provide each wheel with adequate brake pressures, which generate the needed yaw moment. It is shown that the proposed yaw moment control logic can provide excellent cornering capabilities even on low friction roads. This active control scheme can prevent a vehicle from behaving abnormally, and can assist normal drivers in coping with dangerous situations as well as experienced drivers.
Vehicle Stability Control (VSC) system prevents vehicle from spinning or drifting out mainly by braking intervention. Although a control threshold of conventional VSC is designed by vehicle characteristics and centered on average drivers, it can be a redundancy to expert drivers in critical driving conditions. In this study, a manual adaptation of VSC is investigated by changing the control threshold. A control threshold can be determined by phase plane analysis of side slip angle and angular velocity which is established with various vehicle speeds and steering angles. Since vehicle side slip angle is impossible to be obtained by commercially available sensors, a side slip angle is designed and evaluated with test results. By using the estimated value, phase plane analysis is applied to determine control threshold. To evaluate an effect of control threshold, we applied a 23-DOF vehicle nonlinear model with a vehicle planar motion model based sliding controller. Controller gains are tuned as the control threshold changed. A VSC with various control thresholds makes VSC more flexible with respect to individual driver characteristics.
Generally, The position of mobile robot moving on the plane is measured by the method of dead reckoning, using the encoder system coupled on a wheel axis. But it is noted that the encoder system cannot check the slip of a wheel, often occurring in tracking of the mobile robot. In this study, using velocity angular velocity sensor with a tuning fork vibration system, the system is developed which can measure the directional angle of positional variables on the mobile robot. By measuring the variations of tracking direction mobile robot equipped with this system, following result is found; In spite of the slip at a wheel when measuring the tracking directional angle, the error occurs in the range of .+-. 1 (degree).
In conventional Vehicle Stability Control (VSC) System, a control threshold is designed by average driver characteristics. Despite the stabilizing effort, VSC causes redundancy to an expert driver. An advanced VSC which has flexibility on its control property is proposed in this study. By using lateral velocity estimator, a control threshold is determined on side slip angle and angular velocity phase plane. Vehicle planar motion model based sliding controller is modified with respect to various control thresholds. The performance of the proposed VSC algorithm has been investigated by human-in-the-loop simulation using a vehicle simulator. The simulation results show that the control threshold has to be determined with respect to the driver steering characteristics. A VSC with variable control thresholds would provide an improvement compared to a VSC with a constant threshold.
This paper represents an ultra precision rotational device where the smooth impact drive mechanism (SIDM) is utilized as driving mechanism. Linear motions of piezoelectric elements are converted to the rotational motion of disk by frictional forces generated between the rotational disk and the friction part that is attached to the piezoelectric element. This device was designed to drive the rotational disk using slip-slip motion mechanism instead of stick-slip motion mechanism occurred in conventional impact drive mechanism. Experimental results show that the angular velocity is increased in proportion to the magnitude and frequency of supplied voltage to piezoelectric element and decreased as the preload is increased. In our device, the smooth rotational motion was obtained when the driving frequency has been reached to 500Hz under the driving voltage of 100V.
Tracking control of an automatic pipe cutting robot (APCROMB) is studied. Using magnetic force APCROMB, which is designed and developed in Kyung Hee University, binds itself to the pipe and executes unmanned cutting process. The gravity effect on the movement of APCROMB varies as it rotates around the cylindrical pipe laid in the gravitational field. To maintain a constant velocity and consistent cutting performance against the varying gravitational effect, the authors adopt a multi-rate repetitive learning controller (MRLC), which learns the required effort to cancel the repetitive tracking errors caused by nonlinear effect. In addition to the varying gravity effect other types of nonlinear disturbances including backlash in the driving system and the slip between the wheels of APCROMB and the pipe also cause degradation in the cutting process. In order to identify those nonlinear disturbances the position estimation based on the encoder attached at the motor is not good enough. To identify the absolute angular position of APCROMB the authors propose the angular position estimation based on the signals from a MEMS-type two-axis accelerometer mounted on APCROMB. The tracking performances of APCROMB with a MRLC using the encoder-based position estimation is experimentally measured and results are shown. Also the difference between the encoder-based angular displacement measurement and the accelerometerbased angular displacement measurement is included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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