Today, reduction of $CO_2$ exhaustion gas for global-warming prevention becomes important issues in all industrial fields. Hydraulic systems have been widely used in industrial applications due to high power density and so on. However hydraulic pump is always being operated by engine or electric motor in the conventional hydraulic system. Therefore most of the conventional hydraulic system is not efficient system. Recently, an electro-hydraulic hybrid system, which combines electric and hydraulic technology in a compact unit, can be adapted to a wide variety of force, speed and torque requirements. In the electro-hydraulic hybrid system, hydraulic pump is operated by electric motor only when hydraulic power is needed. Therefore the electro-hydraulic system can reduce the energy consumption drastically when compared to the conventional hydraulic systems. This paper presents a new kind of hydraulic load simulator which is composed of electro-hydraulic hybrid system. Disturbances in the real working condition make the control performance decrease or go bad. QFT controller is designed to eliminate or reduce the disturbance and improve the control performance of the electro-hydraulic load simulator. Experimental results show that the proposed controller is verified to apply for electro-hydraulic hybrid system with varied external disturbances.
연구의 목적은 컴퓨터 도움 없이 독립으로 서보시스템의 퍼지제어를 위한 퍼지제어기 하드웨어 회로 개발이다 본 논문은 $\alpha$-레벨 퍼지집합 분해에 기초하여 DC 서보 시스템의 퍼지제어를 위해 퍼지 추론 연산의 하드웨어에 대하여 나타내었다. 퍼지추론에서 비퍼지화까지 일체적으로 퍼지추론 연산에 의해 직접 PWM 조작신호를 얻는 방법이 제안되었다. 이 방법은 아날로그 회로로 쉽게 구현할 수있다. 퍼지제어기 입출력 특성과 직류서보 전동기 퍼지제어 응답특성에서 $\alpha$-레벨 양자화 효과에 대하여 검토한 결과 양자화 수 $\alpha$=4 단계가 충분한 것을 알 수 있다. 제안한 하드웨어 방법은 실 직류 서보시스템의 적용에서 실험을 통하여 그 효과를 나타내었다.
최근 머신러닝의 높은 관심과 더불어 물리적 장치에 연동하기 위한 교육용 컨트롤러의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 기존 컨트롤러는 교육용으로서의 고비용과 활용 영역면에서 제한적이다. 본 논문에서는 학생들의 머신 러닝 학습을 목적으로 뇌파를 이용한 동작 제어 컨트롤러를 제안한다. 특정 행위를 상상할 때 발생하는 뇌의 동작 상상 뇌파를 측정하여 표본화 한 후, Tensor Flow를 통하여 표본값을 학습시키고 게임 등의 콘텐츠에서 동작을 인식할 수 있도록 설계하였다. 동작 인식을 위한 움직임 변이는 상하좌우의 방향성과 점프 동작으로 구성된다. 인식 동작의 식별 정보를 언리얼 엔진으로 제작한 게임에 전송하여 게임 속 캐릭터를 동작시키는 절차로 이루어 진다. 구현된 컨트롤러는 뇌파 외에도 입력 신호에 따라 다양한 분야에 활용될 수 있으며 머신 러닝 학습 등의 교육적 용도로 사용될 수 있을 것이다.
In this paper, we design an optimal model following ${\mu}-$synthesis control system for fuel-injection of diesel engine which has robust performance and satisfactory command tracking performance in spite of uncertainties of the system. To do this, we give gain and dynamics parameters to the weighting functions and apply genetic algorithm with reference model to the optimal determination of the weighting functions that are given by the D-K iteration method which can design ${\mu}-$synthesis controller in the state space. These weighting functions are optimized simultaneously in the search domain which guarantees the robust performance of the system. The ${\mu}-$synthesis control system for fuel-injection designed by the above method has not only the robust performance but also a better command tracking performance than those of the ${\mu}-$synthesis control system designed by trial-and-error method. The effectiveness of this ${\mu}-$synthesis control system for fuel-injection is verified by computer simulation.
최근에는 차량 진단을 위한 방법으로 차량 내 네트워크 방식이 사용되고 있으며, CAN(Controller Area Network), MOST, LIN, FlexRay와 같은 차량 프로토콜의 사용 증대로 인해 차량에 대한 분산 제어와 원하는 데이터를 실시간 모니터링 하기 위한 방법들이 모색되고 있다. 현재의 자동차의 경우 자가진단 점검단자인 OBD2(On Board Diagnostics)표준 DLC(Data Link Connector)커넥터를 이용한 진단용 모듈(스캐너)을 통해 차량을 진단 한다. 그러나 엔진과 동력전달 계통(Powertrain) 부분으로 진단이 국한되어 있고, 사용자 측면을 고려하지 못하였다. 따라서, 본 논문에서는 Ethernet port를 이용한 차량 진단 모니터링 시스템을 설계하여 CAN 프로토콜 차량 데이터를 송수신하고 PC를 이용하여 보다 간편하게 차량의 상태와 정보를 제공하고 진단할 수 있는 모니터링 시스템을 구현한다.
본 논문에서는 BLDC 모터로 구동되는 오일 펌프 제어 시스템을 설계하고 구현하는 문제를 다룬다. 제안된 오일 펌프는 하이브리드 차량에 장착되어 엔진 클러치와 변속기에 충분한 양의 작동유를 공급하는 역할을 한다. BLCD 모터로 구동되는 제어기를 단순화하여 전원 전압을 PWM 방식으로 직접 제어하는 일반적인 방법을 사용함으로써 응답성 및 정확성을 향상시키는 것을 주목적으로 한다. 제안된 제어 기법은 오일 펌프 장치의 효율성과 신뢰성을 높인다. BLCD 모터의 회전과 오일 펌프 가동 실험을 실시하여 제안된 기법의 성능을 검증한다.
This study is to investigate the dispersion characteristics of diesel fuel spray in the initial stage of the beginning of the injection under the condition of room temperature and atmospheric pressure. It is difficult to analyse that the diesel fuel spray in diesel engine has unsteady intermittent spray. So author installed a fuel accumulator and an electromagnetic controller in order to keep the constant fuel injection rate with the time variation. With this modified fuel injection system, spray tip penetration, spray angle and initial spray development process are investigated by instantaneous photographic method. The results obtained in this study are as follows : 1) The initial shape of injection of diesel fuel spray shows the form of non-disintegrated intact core, but the formation of ligaments increasingly grows as the time increases. It can also be shown that fine droplets become disintegrated out from the ligaments. 2) The slope of spray tip penetration was changed to two different tendencies with time. The transition point of the slope is shown at the time of around between 0.09 msec and 0.4 msec from the beginning of injection. This is transition time from non-disintegrated intact core to formation of ligaments.
본 논문은 PDA(개인용 휴대용 단말기)를 이용하여 원격제어하는 이동로봇 시스템을 구현하였다. 현재 급속도로 발전하는 인터넷 개발 기술 때문에 이를 기반으로 하는 많은 원격 제어 방법들이 제안되어 왔다. 주변환경을 인지 못하는 상황하에서 안내와 인터넷을 통한 이동 로봇 제어를 위하여 PDA를 활용한 제어를 제안한다 이에 제안하는 시스템은 사용자 인터페이스인 PDA와 이동로봇의 컨트롤러인 노트북과 통신을 한다. 이를 위해 TCP/IP 프로토콜을 이용한다. 회전각도 조절방향과 속도에 대한 정보가 PDA에서 이동로봇에 피드백 되며 퍼지 추론엔진으로부터 출력된 새로운 제어값을 PDA가 보내게 된다
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제7권2호
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pp.137-144
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2006
The objective of this paper is to present trajectory guidance and control system with a dynamic inversion for a small unmanned aerial vehicle (UAV). The UAV model is expressed by fixed-mass rigid-body six-degree-of-freedom equations of motion, which include the detailed aerodynamic coefficients, the engine model and the actuator models that have lags and limits. A trajectory is generated from the given waypoints using cubic spline functions of a flight distance. The commanded values of an angle of attack, a sideslip angle, a bank angle and a thrust, are calculated from guidance forces to trace the flight trajectory. To adapt various waypoint locations, a proportional navigation is combined with the guidance system. By the decision logic, appropriate guidance law is selected. The flight control system to achieve the commands is designed using a dynamic inversion approach. For a dynamic inversion controller we use the two-timescale assumption that separates the fast dynamics, involving the angular rates of the aircraft, from the slow dynamics, which include angle of attack, sideslip angle, and bank angle. Some numerical simulations are conducted to see the performance of the proposed guidance and control system.
This paper presents a new attitude stabilization and control of an unmanned helicopter based on neural network compensation. A systematic derivation on the dynamics of an unmanned small-scale helicopter is performed. Combined rotor-fuselage-tail dynamics is derived in body-fixed reference frame with its origin at the C.G. of the helicopter. And the resulting nonlinear equation of motion consists of 6-DOF air vehicle dynamics as well as the rotor flapping and engine torque equations. A simulation model was modified using the existing simulator for an unmanned helicopter dynamic model, which reflects the unmanned test helicopter(CNUHELI). The dynamic response of the refined model was compared with the flight test data. It can be shown that a good coincidence was accomplished between the real unmanned helicopter system and the mathematical model. This dynamic model was linearized for classical controller design using small perturbation method. A Neuro-PD control system was designed for both longitudinal and lateral flight modes, and the results were compared with the PD-only control response. Simulation results show that the proposed Neuro-PD control system demonstrates better performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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