This paper describes a precise position synchronous control of two axes rotating system using BLDC motors and a cooperative control based on decoupling technique and PI control law. The system is required performances both good speed following and minimum position synchronous errors simultaneously. To accomplish these goals, the three kinds of controllers are designed. At first, the current and speed controller are designed very simply to compensate the influences of disturbances and to follow up speed references quickly. Especially, the two degree of freedom PI controller is used considering both good tracking for speed reference input and quick rejection of disturbances in speed controller. Finally, a position synchronous controller is designed as a simple proportional controller to minimize position synchronous errors. The validity of the proposed method is confirmed through some numerical simulations. Moreover, the results are compared to the conventional master-slave control ones to show the effectiveness of the proposed system.
내삽형 부스터의 분리 운동 수학모델을 소개하였다. 부스터 분리 운동을 시뮬레이션 하기 위하여 3자유도 2물체 운동모델을 정립하였다. 유도탄과 공기중에 노출되는 부스터 영역의 공력모델을 개발하였다. 그리고, 부스터를 밀어내는 가스발생기도 모델링하였다. 이 모델을 시뮬레이션하기 위하여 유도탄이 부스터 분리과정에서 계속 1g 수평비행 조건을 유지한다는 가정을 세우고, 이를 기반으로 유도탄과 부스터간의 작용력을 분리 단계별로 정의 할 수 있었다. 단계 0: 초기, 단계 1: 선형이동, 단계 2: 자유운동. 이 시뮬레이션을 통하여 부스터를 안전하게 분리할 수 있는 유도탄의 마하수 및 고도의 범위를 제안할 수 있었다.
An optimal capturing trajectory for a moving object is proposed in this paper based on the observation that a single-curvature path is more accurate than double-or triple-curvature paths. Moving distance, moving time, and trajectory error are major factors considered in deciding an optimal path for capturing the moving object. That is, the moving time and distance are minimized while the trajectory error is maintained as small as possible. The three major factors are compared for the single and the double curvature trajectories to show superiority of the single curvature trajectory. Based upon the single curvature trajectory, a kinematics model of a mobile robot is proposed to follow and capture the moving object, in this paper. A capturing scenario can be summarized as follows: 1. Motion of the moving object has been captured by a CCD camera., 2. Position of the moving object has been estimated using the image frames, and 3. The mobile robot tries to follow the moving object along the single curvature trajectory which matches positions and orientations of the moving object and the mobile robot at the final moment. Effectiveness of the single curvature trajectory modeling and capturing algorithm has been proved, through simulations and real experiments using a 2-DOF wheel-based mobile robot.
An innovative multi-story Semi-Active Tuned Mass Damper (SATMD) building system is proposed to control seismic response of existing structures. The application of adding new stories as large tuned mass and semi-active (SA) resettable actuators as central features of the control scheme is derived. For the effective control of the structures, the optimal tuning parameters are considered for the large mass ratio, for which a previously proposed equation is used and the practical optimal stiffness is allocated to the actuator stiffness and rubber bearing stiffness. A two-degree-of freedom (2-DOF) model is adopted to verify the principal efficiency of the suggested structural control concept. The simulations for this study utilizes the three ground motions, from SAC project, having probability of exceedance of 50% in 50 years, 10% in 50 years, and 2% in 50 years for the Los Angeles region. 12-story moment resisting frames, which are modified as '12+2' and '12+4' story structures, are investigated to assess the viability and effectiveness of the system that aims to reduce the response of the buildings to earthquakes. The control ability of the SATMD scheme is compared to that of an uncontrolled and an ideal Passive Tuned Mass Damper (PTMD) building system. From the performance results of suggested '12+2' and '12+4' story retrofitting case studies, SATMD systems shows significant promise for application of structural control where extra stories might be added.
해상환경에서 감시장비의 운용시 원치 않는 외란 운동으로 장비의 안정화 성능이 저하된다. 본 논문에서는 선상 2축 감시장비의 정밀한 목표물 지향를 위해 자세정보의 좌표변환을 통해 움직임을 보상해주는 기구적 안정화를 적용하였다. 적용 결과, MEMS 센서의 떨어지는 정밀도와 기구적인 제약에 의해 오차를 더 줄일 없어 보완적인 기능으로 영상 안정화를 도입하였다. 또한 본 이중 안정화 방식의 실시간 실행을 위해 6축 운동 시뮬레이터를 포함한 테스트 베드를 구축하였으며, 하드웨어 포함 시뮬레이션 수행을 통해 본 방식의 유용성을 검증하였다.
이동단말기에 적용되는 카메라의 단 초점에서 자동초점으로 적용이 점차 화대 되고 있다. 본 논문에서는 이동단말기에 적용되는 카메라에서의 자동초점기능을 구현하기 위한 기본 원리 및 실제 구현을 a적으로 하다. 자동초점을 위해서는 Image Sensor, Lens, Lens구동을 위한 CCM(Camera Control Module)이 필요한 구성이다 현재까지 적용되는 AF용 CCM에는 VCM방식과 Piezo 방식이 있다. 본 논문에서는 적용된 방식은 VCM적용 방식이다. Camera Control을 위해서 적용될 수 있는 MCU는 ISP(혹은 DSP)나 Base Band Core에서 직접 Control할 수 있겠다.
In this study, a wavelet-based covariance-driven system identification technique is proposed for damage assessment of structures under ambient excitation. Assuming the ambient excitation to be a white-noise process, the covariance computation is shown to be able to separate the effect of random excitation from the response measurement. Wavelet transform (WT) is then used to convert the covariance response in the time domain to the WT magnitude plot in the time-scale plane. The wavelet coefficients along the curves where energy concentrated are extracted and used to estimate the modal properties of the structure. These modal property estimations lead to the calculation of the stiffness matrix when either the spectral density of the random loading or the mass matrix is given. The predicted stiffness matrix hence provides a direct assessment on the possible location and severity of damage which results in stiffness alteration. To demonstrate the proposed wavelet-based damage assessment technique, a numerical example on a 3 degree-of-freedom (DOF) system and an experimental study on a three-story building model, which are all under a broad-band excitation, are presented. Both numerical and experimental results illustrate that the proposed technique can provide an accurate assessment on the damage location. It is however noted that the assessment of damage severity is not as accurate, which might be due to the errors associated with the mode shape estimations as well as the assumption of proportional damping adopted in the formulation.
In this paper, we propose a two-degree-of-freedom snake robot head system and an I-PID (Intelligent Proportional-Integral-Derivative)-based controller utilizing RBF (Radial Basis Function) neural network and adaptive robust terms as a control strategy to reduce rotation occurring in the snake robot head. This study proposes a two-degree-of-freedom snake robot head system to avoid complex snake robot dynamics. This system has a control system independent of the snake robot. Subsequently, it utilizes an I-PID controller to implement a control system that can effectively manage rotation at the snake robot head, the robot's nonlinearity, and disturbances. To compensate for the time delay estimation errors occurring in the I-PID control system, an RBF neural network is integrated. Additionally, an adaptive robust term is designed and integrated into the control system to enhance robustness and generate control inputs responsive to signal changes. The proposed controller satisfies stability according to Lyapunov's theory. The proposed control strategy was tested using a 9-degreeof-freedom snake robot. It demonstrates the capability to reduce rotation in Lateral undulation, Rectilinear, and Sidewinding locomotion.
Many of the current visual odometry algorithms suffer from some extreme limitations such as requiring a high amount of computation time, complex algorithms, and not working in urban environments. In this paper, we present an approach that can solve all the above problems using a single camera. Using a planar motion assumption and Ackermann's principle of motion, we construct the vehicle's motion model as a circular planar motion (2DOF). Then, we adopt a 1-point method to improve the Ransac algorithm and the relative motion estimation. In the Ransac algorithm, we use a 1-point method to generate the hypothesis and then adopt the Levenberg-Marquardt method to minimize the geometric error function and verify inliers. In motion estimation, we combine the 1-point method with a simple least-square minimization solution to handle cases in which only a few feature points are present. The 1-point method is the key to speed up our visual odometry application to real-time systems. Finally, a Bundle Adjustment algorithm is adopted to refine the pose estimation. The results on real datasets in urban dynamic environments demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm.
Kim, Il-Hwan;Stanley Fok;Kingsley Fregene;Lee, Dong-Hoon;Oh, Tae-Seok;David W. L. Wang
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권1호
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pp.83-91
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2004
The purpose of this paper is to obtain an accurate nonlinear system model to test various control schemes for a motion control system that requires high speed, robustness and accuracy. An industrial sewing machine equipped with a Brushless DC motor is considered. It is modeled by a neural network that is configured as an output-error dynamical system. The identified model is essentially a one step ahead prediction structure in which past inputs and outputs are used to calculate the current output. Using the model, a 2 degree-of-freedom PID controller to compensate the effects of disturbance without degrading tracking performance has been de-signed. In this experiment, it is not preferable for safety reasons to tune the controller online on the actual machinery. Experimental results confirm that the model is a good approximation of sewing machine dynamics and that the proposed control methodology is effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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