This paper presents the optimal motion control for 3-axis SCARA robot by using $LabVIEW^{(R)}$. Specifically, for optimal motion control of 3-axis SCARA robot, we study velocity profile based on finite jerk(the first derivative of acceleration) and optimal gain tunig based on frequency response method by using $LabVIEW^{(R)}$. The velocity optimization with finite jerk aims at generating the smooth velocity profile of robot. Velocity profile based on finite jerk is acquired and applied to 3-axis SCARA robot by using $LabVIEW^{(R)}$. DSA(Dynamic Signal Analyzer) for frequency response method is programed by using $LabVIEW^{(R)}$. We obtain the bode plot of transfer function about 3-axis SCARA robot by using DSA, and perform the gain tuning considering dynamic characteristic based on the bode plot. These experiments have shown that the proposed motion control can reduce vibration displacement and response error rate each 33.7% and 51.7% of 3-axis SCARA robot.
In the present study, the effect of opening patterns of a flow control valve on underwater discharge systems using a linear pump was investigated numerically. For that, a improved mathematical model was developed. The improvement is to separate a middle tank from a water cylinder because the cross-section area of the inlet of the middle tank is an important parameter. To validate the improved model, calculation results were compared with a previous study. The results showed that $2^{nd}$ order or more polynomial opening patterns had an advantage over ramp opening patterns. Higher an order of polynomial resulted in wider operating limits. An escape velocity and a maximum acceleration of underwater vehicle were affected by time derivative of the cross-section area of the flow control valve. Besides, as a velocity profile of the vehicle got closer to linearity, the escape velocity got faster and the maximum acceleration got smaller. And velocities of the vehicle and piston had similar variation trend.
A controller using a multilayer neural network is proposed to the dynamic control of a PUMA 560 robot arm. This controller is developed based on an error back-propagation (BP) neural network. Since the neural network can model an arbitrary nonlinear mapping, it is used as a commanded feedforward torque generator. A Proportional Derivative (PD) feedback controller is used in parallel with the feedforward neural network to train the system. The neural network was trained by the current state of the manipulator as well as the PD feedback error torque. No a priori knowledge on system dynamics is needed and this information is rather implicitly stored in the interconnection weights of the neural network. In another experiment, the neural network was trained with the current, past and future positions only without any use of velocity sensors. Form this thim window of position values, BP network implicitly filters out the velocity and acceleration components for each joint. Computer simulation demonstrates such powerful characteristics of the neurocontroller as adaptation to changing environments, robustness to sensor noise, and continuous performance improvement with self-learning.
A design of PIDA(Proportional-Integral-Derivative-Acceleration) controller for the third-order plant using the CDM(Coefficient Diagram Method) is presented. Using CDM, the closed-loop system with the designed PIDA controller can be made stable and satisfied both the transient and steady state response specifications without any adjustment. The effect of output step disturbance can also be lastly rejected. The fast step response of the controlled system can be achieved by reducing the equivalent time constant. The MATLABs simulation results show that the performances of the designed controlled system using CDM is better than the performance of the controlled system using PIDA controller designed by its own technique.
In this paper, the convergence and the learning accuracy of the back-propagation (BP) method in neural network are investigated by 1) analyzing the reason for decelerating the convergence of BP method and examining the rapid deceleration of the convergence when the learning is executed on the part of sigmoid activation function with the very small first derivative and 2) proposing the modified logistic activation function by defining, the convergence factor based on the analysis. Learning on the output patterns of binary as well as analog forms are tested by the proposed method. In binary output patter, the test results show that the convergence is accelerated and the learning accuracy is improved, and the weights and thresholds are converged so that the stability of neural network can be enhanced. In analog output patter, the results show that with extensive initial transient phenomena the learning error is decreased according to the convergence factor, subsequently the learning accuracy is enhanced.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권2호
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pp.146-152
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2014
In this paper, a new adaptive nonsingular terminal sliding mode control theory based impact angle guidance law for intercepting maneuvering targets was documented. In the design procedure, a new adaptive law for target acceleration bound estimation was presented, which allowed the proposed guidance law to be used without the requirement of the information on the target maneuvering profiles. With the aid of Lyapunov stability criteria, the finite-time convergent characteristics of the line-of-sight angle and its derivative were proven in theory. Numerical simulations were also performed under various conditions to demonstrate the effectiveness of the proposed guidance law.
This paper presents a new variable structure model following control algorithm for control of manipulators. The reference model is a simple double integrators and the acceleration input for the robot manipulator consists of a proportional and derivative controller for the purpose of trajectory tracking. The control algorithm is derived by using Lyapunov stability theory instead of S.S < O, as is usual in the current VSS controller design. This proposed control algorithm does not require good knowledge of the parameter in the inertia matrix and is easily extendable to robot manipulators with a higher number of links. Also, the new algorithm is computationally fast because of not requiring the matrix inversion. The computer simulation was carried out to evaluate the performance of the proposed VSMFC.
This paper focuses on attitude stabilization performance improvement of the quadrotor flying robot. First, the dynamic model of quadrotor flying robot was estimated through PEM (Prediction Error Method) using experimental input/output data. And attitude stabilization performance was improved by increasing the generation frequency of PWM signal from 50 Hz to 500 Hz. Also, the controller is implemented using a standard PID (Proportional-Integral-Derivative) controller augmented with feedback on angular acceleration, allowed the gains to be significantly increased, yielding higher bandwidth. Improved attitude stabilization performance is verified by experiment.
It is found that there are many serious errors in deriving the existing governing equations of motion for a wheel-axle set negotiating an arbitrarily changing radius curve by Vijay K. Garg and Rao V. Dukkipati. Among other things, despite the hypothesis on arbitrarily changing radius of curve, there had been no taking a time derivative of the radius R in the first half of the derivation. Even if the D'lambert force arising from the centrifugal acceleration of vehicle body or bogie was appropriately taken into account while calculating cant deficiency, it is unnecessarily duplicated in the force vectors of governing equations. The graphical model given in Fig. 5.15 is not enough to follow those developed expressions from both physical and structural points of view. Besides, there are some blunders in assigning plus or minus sign not to be regarded as simple typographic ones and similar mistakes are committed in deriving creep force expressions as in the case of a wheel-axle set on a tangent track.
A nonlinear control algorithm for the depth control of underwater vehicles is presented. In order to consider the deadzone effect of the flow control valve, a nonlinear fuzzy logic controller (FLC) is synthesized and combined with a linear proportional-derivative-acceleration (PDA) controller, which is called the PDA/FLC controller. And to show the effectiveness of the PDA/FLC control system, it is compared with the linear PDA control system through computer simulation. It is found that the PDA/FLC control system is suitable one to maintain the desirable depth of underwater vehicles with deadzone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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