In trajectory tracking methods, the error values of current position and velocity are compensated to follow the given reference path and velocity. The path tracking for a wheeled mobile robot is treated in this paper. It is very difficult to implement stable trajectory tracking algorithms because mobile robots have kinematically non-holonomic constraints. For solving this problem, a velocity controller is presented in this paper. This velocity controller is designed by a PID controller which could be easily employed. In this case, velocity errors caused by system uncertainties or internal and external disturbances could exist. A neural network is used for compensating the velocity errors. Input variables of this neural network compensator are defined by differences between the velocities of the posture controller and the real velocities of the mobile robot. Simulation results show the effectiveness of the proposed controller.
Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 Particle Image Velocimetry (PIV)를 실험실내의 비교적 규모가 큰 흐름이나 하천에서의 표면유속장의 측정 등 넓은 영역에 적용할 수 있도록 확장시킨 것이다. LSPIV는 PIV의 구성요소를 포함하여 추적자 투하, 조명, 촬영, 이미지 변환, 이미지 처리 및 후처리의 여섯 단계로 구성된다. 본 연구에서는 LSPIV의 모바일 버전인 MLSPIV를 이용하여 하천에서의 유속측정시 각 단계별로 발생가능한 오차성분을 정의하였고, 기존의 연구 결과를 바탕으로 오차의 영향이 정량적으로 밝혀진 것을 정리하였다. 각 단계별로 오차 발생요인을 조사한 결과 27개의 성분오차성분을 파악하였다. 이중에서 5개의 오차요소는 기존에 연구가 진행되었고, 7개의 오차요소는 본 논문에서 적용시의 MLSPIV에는 그 효과가 미치지 않는 것으로 파악하였다. 나머지 15개의 오차성분 중 4가지 오차성분- 샘플링시간, 이미지 해상도, 추적자의 성질, 바람-에 대해서 유속산정시 미치는 영향을 파악하기 위하여 개수로 실험장치를 이용한 실내시험을 실시하였다. 이미지 프로세싱에 이용한 이미지수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1 % 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 세 가지 이미지 해상도로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3 % 가량의 차이를 나타내었다. 추적자의 성질과 바람의 영향에 대해서는 흐름의 평균유속이 큰 경우에는 바람이 추적자에 마치는 영향이 현격히 줄어듬을 보이고 있다. 즉, 유속이 증가함에 따라 바람의 영향은 감소하나, 바람의 영향을 최소화시키기 위해서는 가급적 비중이 큰 물질(0.5
In this paper, we propose cascade-form velocity controller for a permanent magnet synchronous motor (PMSM). The proposed controller consists of a sliding-mode controller (SMC) for the inner current control loop and a model-predictive controller (MPC) for the outer velocity control loop. With SMC, we can ensure that the current tracking error always converges to zero in finite time. The SMC is designed to track the desired currents. Additionally, with MPC, we can obtain the optimal velocity control input which minimizes the cost function. Constraint conditions for input and input variation are included in the MPC design. The simulation results are included to validate the performance of the proposed controller.
Extraction of ocean surface current velocity offers important physical oceanographic parameters especially on understanding ocean environment. Although Remote Sensing techniques were highly developed, the investigation of ocean surface current using Synthetic Aperture Radar (SAR) is not an easy task. This paper presents the results of ocean surface current observation using Doppler Centroid of ERS-1 SAR data obtained off the coast of Korea peninsula. We employed the concept, in which Doppler frequency shift and the ocean surface current are closely related, to evaluate ocean surface current. Moving targets cause Doppler frequency shift of the back scattered radar waves of SAR, thus the line-of-sight velocity component of the scatters can be evaluated. The Doppler frequency shift can be measured by estimating the difference between Doppler Centroid of raw SAR data and reference Doppler Centroid. Theoretically, the Doppler Centroid is zero; however, squinted antenna which is affected by several physical factors causes Doppler Centroid to be nonzero. The reference Doppler Centroid can be obtained from measurements of sensor trajectory, attitude and Earth model. The estimated Doppler Centroid was compensated by considering the accurate attitude estimation of ERS-1 SAR. We could verify the correspondence between the estimated ocean surface current and observed in-situ data in the error bound.
Since the eddy current problem usually depends on the geometry of the moving conductive sheet and the shape of the pole projection area, there is no general method to find out its analytical solution. The analysis of the eddy current in a rotating disk is performed in the case of time-invariant field to find its analytical solution. As a method to solve the eddy current problem, the concept of the Coulomb charge and image method are proposed with the consideration of the boundary condition. Firstly, the line charge is obtained from the volume charge generated in the rotating disk and Coulomb's law is applied. Secondly, the finite disk radius is considered by introducing an imaginary eddy current to satisfy the boundary condition that the radial component of the eddy current is zero at the edge of the relating disk. Thirdly, the braking torque is calculated by applying Lorentz force law. Finally, the computed braking torque is compared with the measured one As a result, it can be said that the proposed model presents fairly accurate results in a low angular velocity range although a large error is observed as the angular velocity of the disk increases.
This paper presents a new dc-motor position control approached by Variable Structure System. In order to eliminate a steady-state position error, we propose a switching function composed of position error, velocity, and current ripple. The switching function has an advantage compared to other ones. To determine the control signal voltage, we use a fuzzy logic method. The simulation results show expected performances.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.299-303
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1993
In an underwater vehicle, the navigation error is mostly caused by the initial misalignment, the bias of a gyro and an accelerometer, and the sea current. Therefore, it is important that these error sources are estimated and compensated in order to reduce the navigation error. In this paper, the E.M.Log aided SDINS is designed by using the E.M.Log which measures the forward velocity of a vehicle. And the system error state equation and the measurement equation are derived and the suboptimal Kalman Filter is established for this aided SDINS. The simulation result showed that this had an important role in estimating and compensating these error sources, thus reducing the navigation error of an underwater vehicle.
This paper presents a new velocity estimation strategy of a non-salient permanent magnet synchronous motor(PMSM) drive without high frequency signal injection or special PWM pattern. This approach is based on the d-axis current regulator output voltage of the drive system which has the information of rotor position error. The rotor velocity can be estimated through a rotor position tracking PI controller that controls the position error to aero. For zero and low speed operation, the PI gains of rotor position tracking controller have a variable structure. The PI tuning formulas are derived by analyzing this control system using the frequency domain specifications such as phase margin and bandwidth assignment.
This paper deals with a fuzzy controller using IA(Immune Algorithm) for Trajectory Tracking of 2-DOF WMR(Wheeled Mobile Robot). The global inputs to the WMR are reference position and reference velocity, which are time variables. The global output of WMR is a current position. The tracking controller makes position error to be converged 0. In order to reduce position error, a compensation velocities on the track of trajectory is necessary. Therefore, a FIAC(Fuzzy-IA controller) is proposed to give velocity compensation in this system. Input variables of fuzzy part are position errors in every sampling time. The output values of fuzzy part are compensation velocities. IA are implemented to adjust the scaling factor of fuzzy part. The computer simulation is performed to get the result of trajectory tracking and to prove efficiency of proposed controller.
In vector control technique, stator currents of an induction motor are transformed to equivalent d-q currents in a reference frame consist of d and q axis, each of which is coincide with flux and torque direction respectively. Since the current in q-axis is related to the torque in a synchronously rotating frame, torque is estimated as a function of q-axis current and flux. In this paper, a method to estimate torque of an induction motor based on the measurement of 3-phase currents and rotating velocity of a rotor is presented. Graphic-programming is used to measure signals, to estimate the torque and to show the result in the form of user friendly graph in window environment. To stabilize the fluctuation of estimated torque caused from the small measurement error of the rotor velocity, the stator current is reconstructed in a program based on measured signals. The experimental results executed under the velocity of 500 rpm, 1500 rpm without load and 1500 rpm with load show that the proposed method estimates the torque very well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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