In this paper, we propose a robust visual feedback controller with integral action for tracking control of n-link robot manipulators in the presence of constant bounded parametric uncertainties. The proposed control input has robustness to the parametric uncertainty and reduces tracking error in the steady-state. The stability of the closed-loop system is shown by Lyapunov method. The effectiveness of the proposed method is shown by simulation results on the 5-link robot manipulators with two degree of freedom.
Rigid plate elastically supported at the edges is modeled and the performance of the optimal vibration control under sinusoidal excitation is tested. The controller based on the linear quadratic regulator with output feedback is designed to control the multi-degree of freedom vibration. Relative weighting parameters are considered as design constraints to determine the limitation of maximum control force and state parameters. Control force calculated by proportional output feedback of the displacement and velocity is used to suppress the vibration induced by the sinusoidal external force. The active vibration control of vibrating plate by the LQR controller is examined through the numerical simulations that show the effectiveness of optimal control scheme on the three degrees of freedom structure.
Recently, research of visual control is getting more essential in robotic application, and acquiring 3D informations from the 2D images is becoming more important with development of vision system. For this application, we propose the effective way of controlling stereo vision tracking system for target tracking and calculating distance between target and camera. In this paper we address improved controller using dual-loop visual servo which is more effective compared with using single-loop visual servo for stereo vision tracking system. The speed and the accuracy for realizing a real time tracking are important. However, the vision processing speed is too slow to track object in real time by using only vision feedback data. So we use another feedback data from controller parts which offer state feedback ...
Kim Yeung-Shik;Kim Gi-Man;Roh Cheal-Ha;Fuller C. R.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.6
no.4
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pp.37-43
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2005
This paper presents a hybrid control algorithm for the active noise control in the rectangular enclosure using an active/passive foam actuator. The hybrid control composes of the adaptive feedforward with feedback loop in which the adaptive feedforward control uses the well-known filtered-x LMS(least mean square) algorithm and the feedback loop consists of the sliding mode controller and observer. The hybrid control has its robustness for both transient and persistent external disturbances and increases the convergence speed due to the reduced variance of the jiltered-x signal by adding the feedback loop. The sliding mode control (SMC) is used to incorporate insensitivity to parameter variations and rejection of disturbances and the observer is used to get the state information in the controller deign. An active/passive smart foam actuator is used to minimize noise actively using an embedded PVDF film driven by an electrical input and passively using an absorption-foam. The error path dynamics is experimentally identified in the form of the auto-regressive and moving-average using the frequency domain identification technique. Experimental results demonstrate the effectiveness of the hybrid control and the feasibility of the smart foam actuator.
The objective is to explore design concept for MIESF(Modified Integral error and State Feedback) controller. A method is outlined for designing MIESF controller that provides robust performance despite real parameter uncertainties in the process model. Insight into the design process is gained by viewing the MIESF from the perspective of IMC(Internal Model Control).
In this paper, we provide an approach of controller synthesis for input-saturated linear systems by a linear parameter varying (LPV) framework. Using directly the saturation nonlinearity as scheduling parameters, we propose an LPV-stabilizer with parameter-dependent dynamic state-feedback controller concept. Especially, the synthesis conditions are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs) that can be solved very efficiency.
Most of studies on control of beams containing piezoelectric sensors and actuators have been based on linear quadratic regulator (LQR) with state feedback or output feedback law. The aim of this study is to develop velocity-acceleration feedback law in the optimal control of smart piezoelectric beams. A new controller which is an optimal control system with velocity-acceleration feedback is presented. In finite element modeling of the beam, the variation of mechanical displacement through the thickness is modeled by a sinus model that ensures inter-laminar continuity of shear stress at the layer interfaces as well as the boundary conditions on the upper and lower surfaces of the beam. In addition to mechanical degrees of freedom, one electric potential degree of freedom is considered for each piezoelectric element layer. The efficiency of this control strategy is evaluated by applying to an aluminum cantilever beam under different loading conditions. Numerical simulations show that this new control scheme is almost as efficient as an optimal control system with state feedback. However, inclusion of the acceleration in the control algorithm increases practical value of a system due to easier and more accurate measurement of accelerations.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.54
no.2
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pp.73-79
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2005
This paper is proposed hybrid artificial intelligent (HAI) controller based on the vector controlled induction motor drive system. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed estimation of induction motor using a closed-loop state observer. The rotor position is calculated through the stator flux position and an estimated flux value of rotation reference frame. A closed-loop state observer is implemented to compute the speed feedback signal. The results of analysis prove that the proposed control system has strong robustness to rotor parameter variation, and has good steady-state accuracy and transitory response.
This paper studies a variable structure adaptive model following control system which can control a plant in which the parameters of the controlled plant can not be estimated because they vary with time and in which the controlled plant has noise. The values of the feedback gain matrices for given states are obtained the equivalent control law, and the adaptive controller has been designed using the adaptive mechanism which switches the matrices. The adaptive controller minimizes the state error vector, that is, the difference between the state vector of the model and the state vector of the controlled plant. A controlled plant which has time varying parameters, a controlled plant which has only noise, and a controlled plant which has both have been controlled by the designed adaptive controller. The continuous single input-output system has been analysed by computer. This control system may be used to control practical systems by the addition of a microcomputer.
In this paper, we present an observer-based robust controller which achieves not only robust stability but also an performance robustness for linear uncertain discrete-time systems. The performance robustness means that comparing the transient behavior of the uncertain system with a desired one generated by the nominal system, the deterioration of control performance (i.e. the error between the real response and the desired one) is suppressed without excessive control input. The control law consists of a state feedback law for the nominal system and a compensation input given by a feedback form of an estimated error signal. In this paper, we show that conditions for the existence of the observer-based controller are given in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, a numerical example is given to illustrate the proposed technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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