In this paper we propose the force controller using a neural network for a redundant manipulator. Jacobian transpose matrix of a redundant manipulator constructed by a neural network is trained by using a feedback torque as an error signal. If the neural network is sufficiently trained well, the kinematic inaccuracy of a manipulator is automatically compensated. The effectiveness of the proposed controller is demonstrated by computer simulation using a three-link planar robot.
The automatization by industrial robot of today is merely rely on to the simple position repeating works, but requirements of research and development to the force control which would adapt positively to various restriction or contacting works to environment. In this paper, a learning control algorithm using, neural networks is proposed for the position and force control by a direct-drive robot. The proposed controller is the feedback controller to which the learning function of neural network is added on to and has a character of improving controller's efficiency by learning. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated by the experiment on the hybrid position and force control of a parallelogram link robot with a force sensor.
A dynamic load simulator which can reproduce on-ground the hinge moment of aircraft control surface is and essential rig for the loaded performance test of aircraft test of aircraft acutation system. The hinge moment varies wide in the aricraft flight enveloped depending on specific flight condition and maneuvering status. To replicate the wide spectrum of this hinge moment variation within some accuracy bounds, a force controller is designed based on the Quantiative Feedback Theory (AFT). Through the analysis on hinge moment dynamics, a design specification for the force controller is suggested. The efficacy of QFT force controller is verivied by simulation, in which combined aricraft dynamics/flight control law and hydraulic actuation system dynamics of aircraft control surface are considered.
This paper addresses a feedback linearization control problem for the nonlinear dynamics of an underwater glider system. We consider the buoyancy and moment as control inputs, which come from the mass variation and elevator control, respectively. Moment-to-force coupling increases the nonlinearities, which make the controller design difficult. By using a feedback linearization technique, we convert the nonlinear underwater glider to an equivalent linear model and design a linear controller. The controller for the equivalent converted linear system is designed using sufficient conditions in terms of linear matrix inequalities. Then, the control input of the nonlinear model of an underwater glider is formulated from the linear control input. An experimental examination is implemented to verify the effectiveness of the proposed technique.
The Direct Drive Valve used in this study contains a pressure-feedback-loop in itself, then it can eliminate nonlinearity such as the square-root-term in flow rate calculation and the change of bulk modulus of hydraulic oil. In this study, assuming that the dynamic characteristic of the DDV is modelled as a first order lag system, an parameter identification method using the input data and the output data is applied to obtain DDV's mathematical model. Then, a state feedback controller was designed to implement the force control of hydraulic system, and the control performance was evaluated.
A necessary and suficient conditions is proposed for feedback linearizable SISO systems with unknown constant parameters. It is shown that the systems which satisfy the proposed conditions can be transformed into a controllable linear system with unknown parameter and it can be stabilized using the nonlinear feedback linearizing controller. We also present the analysis and implementation of a nonlinear feedback linearizing control for an Electro-Magnetic Suspension (EMS) system. We show that an EMS system is nonlinear feedback linearizable and satisfies the proposed conditions, and hence that the proposed nonlinear feedback controller for an EMS system is robust against mass parameter perturbation and force disturbance.
In this paper, a levitation controller for a magnetic levitation(MagLev) system is designed and implemented. The target to be controlled is PEM(permanent and electromagnet) type with 4-corners levitation which is open-loop unstable, highly non-linear and time-varying system. The digital control system consists of a VME-based CPU board, AD board, PU board, 4-Quadrant chopper, and gap sensor, accelerometer as feedback sensors. In order to estimate the velocity of the magnet, we used 2nd-order state observer with acceleration and gap signal as input and output, respectively. Using the estimated states, a state feedback control law for the plant is designed and the feedback gains are selected by using the pole-placement method. The designed controller is experimentally validated by step-type gap reference change and force disturbance test.
Asymmetric cylinders are usually used as an actuator of active suspensions. The conventional optimal controller design does not include actuator dynamics as a state. and force controller is needed to track the desired force. But the actuator is not ideal, so performance of an active suspension system is degraded. In this paper, we take account nonlinear actuator dynamics and obtain a linear model using a feedback linearization technique then apply optimal control method. For real time application, gain-scheduling method is used. Effectiveness of proposed method is demonstrated by numerical simulation of 1/4 car model.
한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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pp.428-433
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1997
This paper presents a new control strategy for the position and force control of flexible manipulators. The governing equation of motion of a two-link flexible manipulator which features piezoceramic actuators bonded on each flexible beam is derived via Hamilton's principle. The control torque of the motor to command desired position and force is determined by a sliding mode controller on the basis of the rigid-mode dynamics. In the controller formulation, the sliding mode controller with perturbation estimation(SMCPE) is adopted to determine appropriate control gains. The SMCPE is then incorporated with the fuzzy technique to mitigate inherent chattering problem while maintaining the stability of the system. A set of fuzzy parameters and control rules are obtained from a relation between estimated perturbation and actual perturbation. During the commanded motion, undesirable oscillation is actively suppressed by applying feedback control voltages to the piezoceramic actuators. These feedback voltages are also determined by the SMCPE. Consequently, accurate force and position control of a two-link flexible manipulator are achieved. Computer simulations are undertaken in order to demonstrate the effectiveness of the proposed control methodology.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권4호
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pp.404-413
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1997
Direct-drive robots are suitable to position and force control with high accuracy, but it is difficult to design a controller which gives satisfactory perfonnance because of the system's nonlinearity and link-interactions. This paper is concerned with the force control of direct-drive robots. The pro¬posed algorithm consists of feedback controllers and a neural network. Mter the completion of learning, the outputs of feedback controllers are nearly equal to zero, and the neural network con¬troller plays an important role in the control system. Therefore, the optimum adjustment of parameters of feedback controllers is unnecessary. In other words, the proposed algorithm does not need any knowledge of the controlled system in advance. The effectiveness of the proposed algo¬rithm is demonstrated by the experiment on the force control of a parallelogram link-type direct¬drive robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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