For precise tracking control of a servo system with nonlinear friction, a robust friction compensation scheme is presented in this paper. The nonlinear friction is difficult to identify the friction parameters exactly through experiments. Friction parameters can be also varied according to contact conditions such as the variation of temperature and lubrication. Thus, in order to overcome these problems and obtain the desired position tracking performance, a robust adaptive back-stepping control scheme with a dual friction observer is developed. In addition, to estimate lumped friction uncertainty due to modeling errors, a DEKF recurrent neural network and adaptive reconstructed error estimator are also developed. The feasibility of the proposed control scheme is verified through the experiment fur a ball-screw system.
A recurrent adaptive model-free intelligent control with a friction estimation law is proposed to enhance the positioning performance of the mover in PMLSM system. For the PMLSM with nonlinear friction and uncertainty, an adaptive recurrent fuzzy neural network(ARFNN) and compensated control law in $H_{\infty}$ performance criterion are designed to mimic a perfect control law and compensate the approximated error between ideal controller and ARFNN. Combined with friction observer to estimate nonlinear friction parameters of the LuGre model, on-line adaptive laws of the controller and observer are derived based on the Lyapunov stability criterion. To analyze the effectiveness our control scheme, some simulations for the PMLSM with nonlinear friction and uncertainty were executed.
유도전동기의 가변속 구동시스템에서 자속 축 기준제어를 이용하는 경향이 증가하고 있으며 설치환경, 가격 등의 제약으로 인하여 위치 및 속도센서가 없는 센서리스 속도제어가 많이 연구되고 있다. 본 논문은 유도전동기의 센서리스 제어에 관한 연구로서 과도상태에서 슬라이딩모드 관측기를 사용함으로써 속응성이 빠르고 파라미터의 변동에 강인하며, 정상상태에서는 적응상태관측기를 사용함으로써 채터링을 감소하는 센서리스 제어를 제시한다. 시뮬레이션 및 실험결과에서 과도상태와 정상상태에서 양호한 성능을 나타내었다.
본 글에서는 일차원 음장에서의 능동소음제어를 위한 적응필터 알고리즘 들 과 이의 응용 예를 주로 다루었다. 앞으로의 세기에서는 환경관련 기술이 산업화의 앞날을 좌우할 수 있는 핵심기술이 될 것이므로 능동소음제어에 관한 연구가 더욱 활발해지리라 예상된다. 공조 시스템에서의 능동소음제어 기술은 미국, 유럽 등지에 서 상품화 된지 10여년이 지났고 국내에서도 수년전에 ANC Technology사에서 상품화 를 하였으나, 아직은 가격이 비싸고 덕트의 크기나 소음원의 특성 등에 따라 성능이 제안을 받고 있어 방송국, 공연장 등 소음이 민감한 곳에서 부분적으로 사용되고 있을 뿐이나 앞으로 프로세서의 가격이 싸지고 좀 더 강인성이 보장된 알고리즘을 개발하여 성능을 향상시킬 경우 많은 응용이 기대된다. 엔진의 배기관에의 응용은 이제 시작 단계에 있으며 발전소 등과 같은 대용량 엔진에서는 어느 정도 실용성이 입증되고 있으나 자동차 엔진 등과 같은 소용량 엔진에서는 시스템의 가격이 지나치 게 비싸 이직은 적용하지 못하고 있어 저 가격화에 대한 연구가 필요하리라 생각된다. 능동소음제어 분야는 미국, 영국, 일본 등 선진국에서도 시작한지 10년 내외되는 신기술 분야로 실제 플랜트에 응용되고 사용 제품을 생산하기 시작한 것은 불과 수년 밖에 안되었으므로 앞으로 더욱 연구가 진행되면 더욱 종은 결과가 기대된다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 강의실 자동화를 실현하기 위한 서비스 제어 구조와 사용자 인터페이스를 설계한다. 서비스 제어를 위하여 UPnP 프로토콜을 기반으로한 서비스 제어구조를 제안하고 강의실에서의 서비스 시나리오를 설계하고 이를 위한 사용자 인터페이스를 설계하였다. 제안한 유비쿼터스 환경에서의 미래의 강의실 환경은 상황인지 컴퓨팅 능력을 이용하여 이용자에게 적응적인 사용자 인터페이스를 제어하고 사용자의 동작 이벤트를 인지하여 지능적인 강의 콘텐츠의 제작을 가능하게 함을 보여준다.
무선센서네트워크에서 사용되는 혼잡제어 방식은 일반적인 네트워크 방식과는 다르게 고려해야할 사항이 있다. 문제 해결에 사용할수 있는 자원이 한정적이며, 중앙에서 혼잡 제어를 할 경우 지나친 통신 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 집단지성(Swarm Intelligence)의 일종인 새 떼의 행동양식을 무선센서네트워크에 적용한 혼잡제어 기법을 살펴보고, 기존 기법에서 발생하는 에너지 소비 불균형을 해결하기 위한 기법에 대해 기술한다. 본 논문을 통해 무선센서네트워크에 새 떼의 간단한 행동양식을 적용함으로써 강인하고 확장 가능하며 자가 적응이 가능한 혼잡제어가 가능함을 확인하고, 집단지성이 우리가 직면하고 있는 다양한 연구 과제의 해결 도구가 될 수 있는 가능성을 보인다.
비선형 시스템의 제어를 위해서 일반적으로 사용하는 하나의 동작점에서 얻은 선형모델에 기초한 제어기는 여러 가지 선형제어기법을 응용할 수 있다는 장점이 있지만 파라미터 변동에 대해 적절히 대처하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 제어대상의 시스템 파라미터가 변동하는 경우에도 제어기가 적응적으로 작동하기 위한 방법으로 보간-LQ 제어기법을 제안한다. 보간-LQ 제어기는 다수개의 서브-LQ 제어기를 설계하고, 이들의 이득을 다시 보간하는 방법을 사용하기 때문에 파라미터 변동에 따라 제어기의 이득이 지속적으로 조정되는 제어기이다. 제안한 방법은 파라미터 변동이 존재하는 컨테이너 크레인 시스템에 적용하여 유효성을 살펴본다.
본 연구는 부하변동이 갖은 유도 전송기 속도제어 시스템에 적합한 최소분산제어 알고리즘을 제안하고 구현을 실제적인 파라미터 추정방법을 제안한다. 그리고 고속 연산 신호처리요 프로세인 TMS 320C25를 이용한 제어 시스템을 구성한다. 적응칙은 선택적 망각인자를 갖는 순환형 최소자승법이 실제적 구현의 관점에서 언급되며, 일반적인 망각인자 알고리즘과 비교분석한다. 제어칙은 최소분산 제어 알고리즘으로 한다. 제어시스템은 알고리즘의 적용이 용이하도록 PC에 기초한 DSP제어 시스템으로 설계 제작한다. 시뮬레이션과 실험을 통하여, 본 연구의 초소분산제어 시스템이 부하변동에 강인한 구조를 갖고 있으며 유도전동기 제어에 실제적 구현이 가능함을 입증한다.
This paper proposes an adaptive robust control method for an acrobot system in the presence of input disturbance. The acrobot system is a typical example of the underactuated system with complex nonlinearity and strong dynamic coupling. Also, disturbance can cause limit cycle phenomenon which appears in the acrobot system around the desired unstable equilibrium point. To minimize the effect of the disturbance, we apply a fuzzy disturbance estimation method for the swing-up and balancing control of the acrobot system. In this paper, both disturbance observer and controller for the acrobot system are designed and verified through mathematical proof and simulations.
This paper presents a novel robust adaptive AC8B exciter system against synchronous generators for ships. A PID (proportional integral derivative) control framework, which is a part of the AC8B exciter system, is simply composed of nominal and auxiliary control configurations. For selecting these proper parameter values, the former is conventionally chosen based on the experience and knowledge of experts, and the latter is optimally estimated via a neural networks optimization procedure. Additionally, we propose an online parameter learning-based auxiliary control to practically cope with deterioration of control performance owing to uncertainty in electric generator systems. Such a control mechanism ensures the robustness and adaptability of an AC8B exciter to enhance control performance in real-time implementation. We carried out simulation experiments to test the reliability of the proposed robust adaptive AC8B exciter system and prove its superiority through a comparative study in which a conventional PID control-based AC8B exciter system is similarly applied to our simulation experiments under the same simulation scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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