We propose an adaptive nonlinear control algorithm for high precision tracking and stabilization of LOS(Line-of-Sight). The friction parameters of the LOS gimbal are estimated by off-line evolutionary strategy and the friction is compensated by estimated friction compensator. Especially, as the nonlinear control input in a small tracking error zone is enlarged by the nonlinear function, the steady state error is significantly reduced. The proposed algorithm is a direct adaptive control method based on the Lyapunov stability theory, and its convergence is guaranteed under the limited modeling error or torque disturbance. The performance of the pro-posed algorithm is verified by computer simulation on the LOS gimbal model of a moving vehicle.
In this paper, a robust adaptive controller is proposed for trajectory tracking of robot manipulators with the unknown friction coefficient and bounded disturbance. A new adaptive control law is developed based on sliding mode and derived from the Lyapunov stability analysis. The introduction of a boundary layer solves the problem of chattering. The proposed adaptive controller is globally asymptotically stable and guarantees zero steady state error for joint positions. The estimated friction coefficients can also approach the actual coefficients asymptotically. A simulation example is provided to demonstrate the performance of the proposed algorithm.
A robust adaptive position control algorithm is proposed for servomotor drive system with uncertainties and load disturbance. The proposed controller is comprised of a nominal controller and a robust control. The nominal controller is designed in the condition without all the external load disturbance, nonlinear friction and unpredicted uncertainties. The robust controller containing lumped uncertainty approximator using fuzzy-neural network(FNN) is designed to dispel the effect of uncertainties and load disturbance. The interconnection weight of the FNN can be online tuned in the sense of the Lyapunov stability theorem thus asymptotic stability of the proposed control system can be guaranteed. Finally, simulation results verify that the proposed control algorithm can achieve favorable tracking performance for the induction servomotor drive system.
This paper is concerned with the design of a robust tracking controller using a state observer on a robotic manipulator under the disturbance. The controller is designed to follow a step or ramp reference input without steady state error in the presence of a disturbance and a system parameter variation. In most cases, since all the state vectors are not measured, unmeasurable state vectors must be estimated or reconstructed. A reduced order observer is proposed to estimate unmeasurable state vectors of the non-linear system. Some problems are caused by the Coulomb friction, the disturbance, and the spring effect of a link between the drive motor and the manipulator arm. The state variables, directly measured and estimated by the reduced order observer, are fed back to the controller. When the robot system exhibits the 'limit cycle, the feedback gains initially obtained by optimal control theory are changed. As a result, the limit cycle is eliminated by the new controller gains,
Butterfly valves are usually used by the plumbing systems in plant engineering field. Valves are used for controlling the flow rate and pressure of fluid. In order to control the flow rate using butterfly valve, the position control of valve disc should be designed. However, since there are lots of uncertain disturbance in plumbing system, the robust control system should be considered. Therefore, the sliding mode control system using neural network algorithm is proposed in this paper. The proposed control system provides the estimating method using neural network for the unmeasurable disturbance in the plumbing system. The performance of the proposed control system is evaluated through computer simulations.
Ball screw drives are widely used in industry, and many studies have been devoted on precise, fast and robust control of ball screw drives. In this study, a novel position control algorithm for ball screw drives is proposed, which consist of a PD controller, a friction feedforward and a disturbance observer. The dynamics and the position error of such controller are analyzed to establish an error model, which can be used to predict the resulting position error of the given desired trajectory. Using the proposed error model, the desired trajectory can be modified so that the predicted position error can be compensated in a feedforward manner. The proposed algorithm does not require the model of the system for the error prediction, and thus can be easily applied to conventional control systems. The performance of the system is verified through simulations and experiments.
Incorrections between model and plant are parameter, system order uncertainties and modeling error due to disturbance like friction. Therefore to achieve a good tracking performance, adaptive discrete time sliding mode tracking controller is used under time-varying desired position. Based on the diophantine equation, a new discrete time sliding function is defined and utilized for the control law. Robustness is increased by using both a recursive least-square method and a sliding function-based nonlinear feedback. The effectiveness of the proposed control algorithm is proved by the results of simulation and experiment.
This paper proposes a method to reduce the limit cycle phenomenon that appears in the steady-state response of a pendubot system, when it is controlled by a state feedback controller based on the linearized system model. For this, we employed the compensator which estimates the friction based on the LuGre model in the LQR control. The proposed compensation method is validated by experiments for a pendubot system, which shows that the external disturbance as well can be efficiently compensated.
The object of this paper is to study the shear characteristics of the weathered granite soil. To this end, a series of consolidated undrained triaxial compression tests are carried out to investigate the shear parameters-cohesion and internal friction angle-for the degree of saturation and degree of weathering. From the results, it is found that the shear parameters of weathered granite soil are influenced on the degree of saturation, degree of weathering and disturbance. Especially, internal friction angle is more influenced on the upper factors than cohesion. And shear parameters are more acted on the degree of saturation than the degree of weathering in the test range. It is, therefore, recommended that must be considered the conditions of granite soil-degree of saturation, degree of weathering and disturbance etc-in case of the calculation of bearing capacity, stability analysis and other designs with shear parameters.
As well known when the linear machine is operated between two points repeatedly under positioning control, there are various positioning error at the moment of zero speed owing to the non-linear disturbance like as unpredictable friction force. To remove this positioning error, a simple least order disturbance observer is introduced and is actually implemented in this study. Due to this simple algorithm the over-all machine system can be modified to simple arbitrary given one-mass load without any disturbance. So, the total construction process for positioning control system is much easier than old one. Moreover, to generate a proper effective position profile with the limited actual machine force, a very powerful on-line mass identification algorithm using the load force estimator is presented. In the proposed mass identification algorithm, the exact load mass can be calculated during only one moving stage under a normally generated position profile. All presented algorithm is verified with experimental result with commercial linear servo machine system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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