• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1879-1885
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• 2017

본 논문에서는 시간에 따라 방향 속도와 위치가 변하는 무인자동차의 궤적 추적 제어시스템에 대해 논한다. 무인자동차는 운전자의 도움이 없어도 스스로 주위환경을 인식하여 지정된 도로를 주행할 수 있는 자동차로 올바른 주행을 위해 고려해야 할 변수가 다양하다. 무인자동차의 궤적 추적 시스템에서 인식한 정보는 이산적인 값을 가지므로 센스 간의 간격으로 인하여 비연속성 및 비선형성을 가지고 있다. 이로 인하여 목표 궤적을 정확하게 추적하는 것 어렵다. 본 논문은 차량의 운동학 모델링을 통하여 선형오차, 제약 조건, 제어 목표함수의 세 가지 조건을 갖는 무인자동차 궤적 추적시스템을 제안한다. 제안된 궤적 추적시스템을 기반으로 동적 시뮬레이션 소프트웨어-카심(Dynamic Simulation Software-CarSim)의 결합시뮬레이션을 통해 시스템의 성능을 평가하였고, 그 결과로 더욱 정밀하게 목표 궤적을 추적할 수 있음을 확인하였다.

• 유공압시스템학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.23-30
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• 2004

This paper deals with the issue of trajectory tracking control of a hydraulic excavator using disturbance observer in order to compensate external disturbances occuring from coupling between attachment, asymmetry of a single rod cylinder, and deadzone of main control valve. Disturbance compensation control system with disturbance observer has been constructed for the boom and arm respectively. Simulation results were compared with experimental results to validate the computer simulation system of hydraulic excavator itself. Computer simulation shows that disturbance compensation control is effective for compensating system nonlinearity and thus improves positioning accuracy and trajectory tracking performance. Steady state error has been decreased by adding PI controller to this control scheme.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.402-409
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• 2007

본 논문에서는 이동물체의 궤적을 인식하기 위하여 Condensation 알고리즘을 이용하였고, 인식된 궤적을 추적하기 위해서 퍼지추론을 이용한 퍼지제어기를 사용하였다. Condensation 알고리즘은 사전분포(prior distributions)를 통해서 사후분포(posterior distributions)를 얻는 베이지안 조건확률(Bayesian conditional probabilities)을 기반으로 한다. 추적시스템은 요(raw)운동과 롤(roll)운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적 시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 ${\theta}_1$은 $0^{\circ}$ 에서 $360^{\circ}$ 까지 회전할 수 있으며, 관절각 ${\theta}_2$는 $0^{\circ}$ 에서 $180^{\circ}$ 까지 회전할 수 있다. 속도를 가진 움직이는 물체 궤적을 Condensation 알고리즘을 이용하여 거의 에러 없이 인식함을 보였고, 추적 시스템으로 하여, 공간상에서 주어진 궤적에 대해 시뮬레이션를 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제9권1호
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• pp.18-28
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• 1992

시스템의 모델링 과정에서 발생될 수 있는 불확실성(uncertainty) 혹은 미지의 가반중량을 비롯한 외란에 의해 발생되는 불확실성 등을 갖고있는 로봇의 강건 추적제어기 설계를 위해 가변구조시스템(variable structure system) 이론을 적용하였다. 시스템 방정식과 연계하여 슬라이딩 모드가 존재하기 위한 조건을 구했으며, 입력 에 대한 불확실성은 매칭조건(matching condition)을 가정하여 다루었다. 기존의 방법에 비해 제어기 설계과정이 간단 명료하며 요구되는 궤적에 대한 추적제어 효과 또한 매우 우수함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 입증하였다.

• 유공압시스템학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.21-27
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• 2007

This paper deals with the issue of trajectory tracking control of a clamping cylinder for injection moulding machine, which is directly driven by speed controlled hydraulic pump in combination with AC servomotor. As a fundamental step prior to tracking controller design, feedback control system is developed by implementing a position control loop parallel with a system pressure control loop. A sliding mode controller combining velocity feedforward scheme is developed for enhancing the tracking performance. Consequently a significant reduction in tracking error is achieved for both position and pressure control applications.

• 동력기계공학회지
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• 제6권3호
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• pp.49-56
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• 2002

This study suggests a trajectory tracking controller composed of an input output linearization compensator and a linear controller. The input output linearization compensator is derived from the nonlinear equations of a pneumatic control system and it algebraically transforms a nonlinear system dynamics into a linear one, so that input output characteristics of the control system is linearized regardless of the variation of the operating point and linear control techniques can be applied. The results of nonlinear simulations show that the proposed controller tracks the given trajectories more accurately than a state feedback controller does.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권10호
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• pp.110-118
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• 2000

An adaptive controller for trajectory tracking control of a pneumatic cylinder is proposed. The controller is directly derived by using Lyapunov function, and very simple and computationally efficient since it does not require the mathematical model or the parameter values of a pneumatic system. It is also shown that the system is bounded stable with the controller, and the size of tracking errors can be made arbitrarily small. The stability and the performance of the controller is also verified experimentally. The results of the experiments demonstrate that the proposed controller achieves more accurate trajectory tracking performance than a PD controller.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권12호
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• pp.2926-2934
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• 2000

This study presents a direct adaptive controller which is derived by using Lyapunovs direct methods for trajectory tracking control of a pneumatic cylinder. The structure of the controller is very simple and computationally efficient because it does not use either the dynamic model or the parameter values of the pneumatic system. The bounded stability of the system is shown in the presence of the bounded unmodeled dynamics. The bounded size of tracking errors can be made arbitrarily small without giving andy influences on either input or output variables. The trajectory tracking performance and the stability of the control system is verified experimentally. The results of the experiments show that the proposed controller tracks the given trajectories, sine function and cycloidal function trajectories, more accurately than PD controller does, and it stabilizes the system and adaptive variables.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.47-56
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• 2005

본 연구에서는 불확실성과 부하 변동 하에 브러쉬없는 직접구동 전동기의 정확한 사전결정 추적성능을 제공하기 위한 새로운 개선된 강인한 가변구조 추적 제어기를 설계하였다. 리칭 페이즈를 제거하기 위한 특수 적분 슬라이딩 변은 서보 전동기의 초기 위치부터 이상 슬라이딩 모드와 가상 이상 슬라이딩 궤적을 정의한다 . 영이 아닌 슬라이딩 면에 의하여 발생되는 추적오차를 유도하였다. 외란 관측기를 갖는 연속 입력을 제안하여 불확실성과 부하 변동 하에 사전 결정 가상 이상 슬라이딩 궤적을 사전 값 내에 추적하도록 한다. 제안된 알고리듬의 유용성을 부하 변동 하에 브러쉬없는 직접구동 전동기에 대한 비교 시뮬레이션으로 입증한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.55-62
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• 1999

자동화 설비시스템에서 부품의 조립, 가공 등 복잡하고 정교한 임무를 수행시키기위해서는 end-effector의 이동경로 궤적에 대한 추적제어 뿐만 아니라 목표물에 대하여 접촉하는 힘의 궤적에 대한 추적제어가 필수적이다. 본 논문에서는 외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실설 등이 존재하는 자동화 설비시스템을 강인하고 정밀하게 제어할 수 ldT도로 하기 위해 동적 신경망 처리(DNP)라 불리우는 신경망 제어기를 설계하였다. 또한 자동화 설비시스템의 매니플레이터에 역기구학적인 좌표변환을 계산하기 위한 학습구조를 개발하였으며, DNP가 이용될수 있는 예를 설명하고자 한다. 제안된 동적 신경망인 DNP의 구조와 학습 알고리즘을 제시하고 컴퓨터 모의 실험을 통해 DNP를 이용한 제안된 학습법의 성능을 확인한다.