This paper examines methods to estimate torque and angle in shoulder flexion from surface electromyography(sEMG) signals for intuitive and delicate control of robotic assistance device. Five muscles on the upper arm, three for shoulder flexion and two for shoulder extension, were used to offer favorable sEMG recording conditions in the estimation. The methods tested were the mean absolute value (MAV) with linear regression and the artificial neural network (ANN) method. An optimal condition was sought by varying combination of muscles used and the parameters in each method. The estimation performance was evaluated using the correlation values and normalized root mean square error values. In addition, we discussed their possible use as an estimation of motion intent of a user or as a command input in a physical human-machine interaction system.
The vector controlled induction motor(I.M) with speed sensor has been widely used for variable speed drive systems. In these application fileds, speed sensorless control are expected strongly to progress reliability, simplicity and cost performance of I.M and to expand its application part. This paper describes a novel speed sensorless control method of I.M based on feedforward quick torque response control technique. Especially, this paper aimed at the realization of sensorless control in the very low speed region, The proposed method can be formulated simply from a motor circuit equation and conducted easily by detecting primary motor currents and a voltage command at every sampling time. Throughout some results of numerical simulations with the assumption of using a pulse width modulation(PWM) voltage source inverter, the validity of the method was successfully confirmed.
This paper describes current controlled PWM technique of PM synchronous motors for a wide variety of speed control applications. They are however limited in their ability to operate in the power limited regime where the available torque is reduced as the speed is increased above its base value. This paper reviews the operation of the PMSM drives when they are constrained to be within the permissible envelope of maximum inverter voltage and current to produce the rated power and to provide this with the highest attainable rotor speed. The optimal field-weakening control algorithm is the use of phase current and d-axis current feedback to reduce of error between the d-axis current command and real current and to improve the torque characteristics. The improved torque characteristics of speed control strategy with optimal field weakening control algorithm is analyzed and the performance is investigated by the computer simulation and experimental results. (author). refs., figs.
This paper presents an implementation of high-dynamic performance control system of Reluctance Synchronous Motor(RSM) drives for an industrial servo drive system with direct torque control(DTC). The estimation of the stator flux and torque are obtained by using flux observer which a saturated inductance Ld and Lq of d-q axises can be compensated by using the neural network from measuring the modulus and angle of the stator current space vector. To obtain fast torque response and maximum torque/current, the reference command flux is ensured by imposing Ids=Iqs. The control strategy is proposed to fast response and optimal efficiency for RSM drive. The developed digitally high-performance control system are shown a good response characteristic of control results and high performance features using 1.0kW RSM.
This paper presents an implementation of high-dynamic performance of position sensorless motion control system of Reluctance Synchronous Motor(RSM) drives for an industrial servo system with direct torque control(DTC), The problems of DTC for high-dynamic performance and maximum efficiency RSM drive due to a saturated stator linkage flux and nonlinear inductance curve with various load currents, The accurate estimation of the stator flux and torque are obtained using stator flux observer of which a saturated inductance Ld and Lq can be compensated by adapting from measurable the modulus and angle of the stator current space vector. To obtain fast torque response and maximum torque/current with varying load current, the reference command flux is ensured by imposing Ids=Iqs. This control strategy is proposed to fast response and optimal efficiency for RSM drive. In order to prove rightness of the suggested control algorithm, the actual experiment carried out at ${\pm}$20 and ${\pm}$1500 rpm. The developed digitally high-performance control system are shown some good response characteristic of control results and high performance features using 1.0kW RSM of which has 2.57 Ld/Lq salient ratio.
영구자석 동기전동기를 단위 전류 당 최대 토크 운전 점에서 운전하기 위해서는 전동기의 상전류 및 온도에 따라 변화하는 인덕턴스 및 역기전력 상수와 같은 전동기의 파라미터들에 대한 정확한 값을 알고 있어야 한다. 전동기 파라미터의 온라인 추정을 위한 적응 추정 기법은 정확한 값을 추정하는 데 어려움이 있고 복잡한 수학 연산을 필요로 하기 때문에 실질적인 응용에는 적합하지 못하다. 본 논문의 목적은 느린 동적 부하를 가지는 벡터 제어 영구자석 동기전동기 구동장치를 위한 단순한 단위 전류 당 최대 토크 운전 점 추적 제어 전략을 제안하는 것이다. 제안된 방식은 전류 위상각을 조절하고 지령 전력의 변화를 관측함으로써 단위 전류 당 최대 토크 운전 점들을 찾아간다. 전류 위상각 조절 전략은 부하 변동이 지령 전력에 미치는 영향을 감지할 수 있도록 설계된다. 따라서, 제안된 방식은 부하 변동에 관계없이 영구자석 동기전동기의 단위 전류 당 최대 토크 운전 점들을 추적할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방식의 효용성을 보인다.
In this work, 4-DOF ER haptic master is proposed and integrated with a slave robot for minimally invasive surgery(MIS). Using a controllable ER fluid, the haptic master can generate a repulsive force/torque with the 4-DOF motion. For realization of master-slave robot system, the motion command of the haptic master is realized by slave surgery robot. In order to follow the 4-DOF motion of the haptic master, novel mechanism of slave surgery robot with gimbal joint is devised. Accordingly, the haptic master-slave robot system is established by incorporating the slave robot with the haptic master device in which the desired repulsive force/torque and position are transferred to each other via wireless communications. In order to obtain the desired force/torque and position trajectories, tracking controllers for haptic master and slave robot are designed and implemented, respectively. It has been demonstrated that the desired effective torque tracking control performance is well achieved using the proposed haptic master-slave robot system.
In this work, 4 DOF ER haptic master is proposed and integrated with a slave robot for minimally invasive surgery (MIS). Using a controllable ER fluid, the haptic master can generate a repulsive force/torque with the 4-DOF motion. For realization of master-slave robot system, the motion command of the haptic master is realized by slave surgery robot. In order to follow the 4 DOF motion of the haptic master, novel mechanism of slave surgery robot with gimbal joint is devised. Accordingly, the haptic master-slave robot system is established by incorporating the slave robot with the haptic master device in which the desired repulsive force/torque and position are transferred to each other via wireless communications. In order to obtain the desired force/torque and position trajectories, tracking controllers for haptic master and slave robot are designed and implemented, respectively. It has been demonstrated that the desired effective torque tracking control performance is well achieved using the proposed haptic master-slave robot system.
An induction motor operated with a conventional direct self controller(DSC) shows a sluggish response during startup and under changes of torque command. Fuzzy logic controller(FLC) is used in conjection with DSC to minimize these problems. A FLC chooses the switching states based on a set of fuzzy variables. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as fuzzy state variables. Fuzzy rules are determinated by observing the vector diagram of flux and currents. This paper proposes hybrid fuzzy controller for direct torque control(DTC) of induction motor drives. The speed controller is based on adaptive fuzzy learning controller(AFLC), which provide high dynamics performances both in transient and steady state response. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as FLC state variables. The speed is estimated with model reference adaptive system(MRAS) based on artificial neural network(ANN) trained on-line by a back-propagation algorithm. This paper is controlled speed using hybrid fuzzy controller(HFC) and estimation of speed using ANN. The performance of the proposed induction motor drive with HFC controller and ANN is verified by analysis results at various operation conditions.
Switched reluctance motor (SRM) is suitable for electric vehicle (EV) applications with the advantages of simple structure, good overload capability, and inherent fault-tolerance performance. The SRM dynamic simulation model is built based on torque, voltage, and flux linkage equations. The EV model is built on the basis of the analysis of forces acting on a vehicle. The entire speed range of the SRM drive is then divided into constant torque and constant power areas. The command torque of the motor drive system is given according to the accelerator pedal coefficient and motor operation areas. A novel adaptive variable angle control is proposed to avoid the switching chattering between the current chopping control and angle position control modes in SRM drives for EV applications. Finally, simulation analysis and experimental results are conducted to verify the accuracy of the proposed simulation model and control strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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