Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.12
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pp.1086-1092
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2000
To realize a visual servo control of slender manipulators, two problems to be solved are analysed. The stability problem on so-called noncolocation control and the infinite order problem of the real Jacobian matrix caused by the elastic deformation are discussed. By considering the dynamic relations between rigid and elastic modes, a Jacobian operator is derived and the physical meaning is also explained. Then, for practical control, a simple control scheme using an approximate Jacobian is proposed and its stable conditions are proven by means of the $L_$2$ stability theory. The scheme is structurally similar to the conventional PD control laws, but external sensors(e. g. visual sensor) are used for positioning and internal sensors for damping. A good performance is obtained via control experiments of a slender two link manipulator.
This paper presents in image-based visual servo control scheme for tracking a workpiece with a hand-eye coordinated robotic system using the fuzzy-neural-network. The goal is to control the relative position and orientation between the end-effector and a moving workpiece using a single camera mounted on the end-effector of robot manipulator. We developed a fuzzy-neural-network that consists of a network-model fuzzy system and supervised learning rules. Fuzzy-neural-network is applied to approximate the nonlinear mapping which transforms the features and theire change into the desired camera motion. In addition a control strategy for real-time relative motion control based on this approximation is presented. Computer simulation results are illustrated to show the effectiveness of the fuzzy-neural-network method for visual servoing of robot manipulator.
In this paper, GMDH(Group Method of Data Handling) algorithm, which is based on heuristic self organization to predict and identify the complex system, is applied to the control system of DC servo motor. The mathematical relation between input voltage and motor speed is obtained by GMDH algorithm. A design method of model following control system based on GMDH algorithm is developed. As a result of applying this method to DC servo motor, the simulation and experiment have shown that the developed method gives a good performance in tracking the reference model and in rejection of disturbance, in spite of constant load and changing load.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.10
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pp.888-893
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2000
This paper deals with the development of an automatic design software for DC servo motor control, which provides good performance with rapid response and velocity control accuracy. In the proposed method, the design is automatically executed using Matlab, and iterative learning control algorithms are used in the design process. We applied this method to 50W, 100W, 200W, 300W, 500W, 750W, 1.8kW and 4.5kW DC servo motors which are widely used in the industry. We compare the results of the manual tuning design method with that of the automatic design method presented in this paper. From the experimental results, we can find that the performance of the proposed method is better than that of the manual tuning design method.
An effective visual servo control system for robotic manipulators based on neural networks is proposed. For this control system, firstly, one neural network is used to learn the mapping relationship between the robot's joint space and the video image space. However, in the proposed control scheme, this network is not used in itself, but its first and second derivatives are used to generate servo commands for the robot. Secondly, an adaptive Adaline network is used to identify the dynamics of the robot and also to generate the proper torque commands. Computer simulation has been performed indicating its superior performance. As far as the authors know, this is the first time attempt of the use of neural networks for a visual servo control of robots that compensates for their changing dynamics.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.10
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pp.899-906
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2004
In this paper, fault tolerant algorithm is presented for a servo manipulator system. For fault tolerance of a servo manipulator system, reconfiguration algorithm accommodating a motor's failure has been presented. The algorithm considers a transport's degree of freedoms as redundant joints of a servo manipulator. The reconfiguration algorithm recovers the end effector's motion in spite of one motor's failure A modified pseudo inverse redistribution method has been proposed for the reconfiguration algorithm. Numerical examples and hardware tests have been presented to verify the proposed methods.
Conventional gain-tuning methods such as Ziegler-Nickels methods, have many disadvantages that optimal control ler gain should be tuned manually. In this paper, modified PID controllers which include self-tuning characteristics are proposed. Proposed controllers automatically tune the PID gains in on-1ine using neural networks. A new learning scheme was proposed for improving learning speed in neural networks and satisfying the real time condition. In this paper, using a nonlinear mapping capability of neural networks, we derive a tuning method of PID controller based on a Back propagation(BP)method of multilayered neural networks. Simulated and experimental results show that the proposed method can give the appropriate parameters of PID controller when it is implemented to DC Motor.
The direct drive servo valve(DDV) is composed of a DC rotor, link, valve spool and displacement sensor(LVDT) where the spool is directly coupled to the DC motor through the link. Since the DDV is a kind of one-stage valve, the robust controller is required to overcome the flow force effect on the spool motion. The mathematical equations are derived and the stability, accuracy and response speed of a DDV are investigated analytically using a linearized system block diagram. Proportional control, PID control. Time-Delay control, Sliding Mode control, and Proportional control using the load pressure are applied to DDV to find which one shows the best control performance. The digital computer simulation results show that the proportional control using the load pressure satisfies the design requirement of response speed and steady state error regardless of the variation of load pressure,
This paper deals with the issue of motion control of a single rod cylinder-load system using simple adaptive control (SAC) method. Prior to controller design, the experiment of open-loop response has been performed. Based on it, design parameters of transfer function are obtained. The effect of parallel feedforward compensator has been investigated by computer simulation, suppressing the oscillatory motion. Through experiments it is conformed that the SAC method gives good tracking performance compared to the PD control method.
수치제어(NC : numerical control) 기술은 공장자동화를 위한 중요 기술이다. 우리 산업현장에 공장 자동화가 확장되면서 NC 공작기계, 산업용 로봇, 삼차원 좌표측정기 등의 사용이 매우 증 가되고 있다. 이러한 수치제어용 기계에서는 자동 위치제어를 위하여 길이변위와 회전각도 감 지용 센서인 NC 엔코더가 매우 중요한 부품이다. NC 엔코더에는 선형 엔코더(NC-스케일)와 회전 엔코더가 있으며, 각각 직선운동과 회전운동을 제어하기 위해서 필요한 자동화 부품이다. 그림 1에서는 CNC 위치제어 시스템에서 정확한 위치로 이동을 목표로하여 서보 제어할 때 기 계축의 위치를 감지하는 센서가 NC 엔코더임을 보여주고 있다. 선형 엔코더는 직선운동의 변 위를 감지하며 NC-스케일 이라고도 말한다. 우리나라에서는 아직 엔코더 제작기술을 개발하지 못하여 전량수입에 의존하고 있다. 이러한 NC 엔코더의 수요는 해외 시장뿐만 아니라 국내시 장에서도 급격히 증가되고 있으며 국산화 개발이 시급하다. 이 글에서는 엔코더의 종류별 작동 원리를 설명하고 또한 NC-스케일 제조기술을 개발하기 위하여 실험하였던 결과를 정리하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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