Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.18
no.3
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pp.315-322
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2008
This paper presents vibration control performances of a commercial magnetorheological(MR) suspension via new control strategy considering hysteresis of the field-dependent damping force of MR damper. A commercial MR damper which is applicable to high class passenger vehicle is adopted and its field-dependent damping force is experimentally evaluated. Preisach hysteresis model for the MR damper is identified using experimental first order descending(FOD) curves. Then, a feed-forward compensation strategy for the MR damper is formulated and integrated with a linear quadratic regulation(LQR) feedback controller for the suspension system. Control performances of the proposed control strategy for the MR suspension is experimentally evaluated with quarter vehicle test facility.
This paper concerns a SCARA robot with the flexible forearm linked to the rigid upper arm. The equations of motion are derived by the Lagrangian mechanics. For controller design, the perturbation approach is taken to separate the original equations of motion into linear equations describing small perturbed motions and nonlinear equations describing purely rigid motion of the robot. To effect the desired payload motion, open loop control inputs are determined based on the inverse dynamics of the latter. In order to reduce the positional error during maneuver, an active vibration suppression is done. To this end, a feedback control is designed for robustness against disturbance on the basis of the linear equations and the LQR theory modified to have a prescribed degree of stability. The proposed control scheme shows satisfactory performances in experiments as well as in numerical simulations.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.18
no.3
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pp.269-277
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2014
A numerical scheme is proposed to control the BBMB (Benjamin-Bona-Mahony-Burgers) equation, and the scheme consists of three steps. Firstly, BBMB equation is converted to a finite set of nonlinear ordinary differential equations by the quadratic B-spline finite element method in spatial. Secondly, the controller is designed based on the linear quadratic regulator (LQR) theory; Finally, the system of the closed loop compensator obtained on the basis of the previous two steps is solved by the backward Euler method. The controlled numerical solutions are obtained for various values of parameters and different initial conditions. Numerical simulations show that the scheme is efficient and feasible.
Park, Kyung-Yun;Park, Duck-Gee;Chwa, Dong-Kyoung;Hong, Suk-Kyo
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.07d
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pp.1775-1776
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2006
This paper deals with the problem of friction measurement of an inverted pendulum system using the regression analysis and proposes a solution. The approach taken in this study is getting the friction from a regression relational expression between the motor voltage and the cart velocity of an inverted pendulum system. The result to compensate LQR (linear Quadratic Regulator) controller with the friction which is measured in system, improved the performance of the system. Above all, the study has found that the proposed compensation of the friction reduces the oscillation of the cart position. In conclusion, the proposed method is useful when parameters in the given system model are not known.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.40
no.1
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pp.8-19
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2003
Special purpose vessels such as drillship and ocean research vessels install the DPS(Dynamic Positioning System) to maintain the position and heading for long-time operation. This paper deals with the design parameters for the control theory and filter algorithms of DP system. for the environmental loadings wind forces, current forces and wave forces were considered. In order to estimate the low frequency motions without first-order wave motion, the Kalman filter was used and it was assumed that the first-order wave forces correspond to system noises and first-order wave motions are measurement noises. In this simulation, the length of research vessel is 65 meters and it has four thrusters to maintain the position. The ability of keeping position and heading was confirmed. For the calculation of thruster input the LQR and LOI control theory were adopted and the effects of gain were investigated.
Increasing usage of tank cars and their intrinsic instability due to sloshing of contents have caused growing maintenance costs as well as more frequent hazards and defects like derailment and fatigue of bogies and axels. Therefore, varieties of passive solutions have been represented to improve dynamical parameters. In this task, assuming 22 degrees of freedom, dynamic analysis of partially filled tank car traveling on a curved track is investigated. In order to consider stochastic geometry of track; irregularities have been derived randomly by Mont Carlo method. More over the fluid tank model with 1 degree of freedom is also presented by equivalent mechanical approach in terms of pendulum. An active suspension system for described car is designed by using linear quadratic optimal control theory to decrease destructive effects of fluid sloshing. Eventually, the performance of the active suspension system has been compared with that of the passive one and a study is carried out on how active suspension may affect the dynamical parameters such as displacements and Nadal's derailment index.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.7
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pp.29-38
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1997
A closed-loop system modeling of an active/semiactive suspension system has been accomplished through an artificial neural network. A 7DOF full model as a system's equation of motion has been derived and an output feedback linear quadratic regulator has been designed for control purpose. A training set of a sample data has been obtained through a computer simulation. A 7DOF full model with LQR controller simulated under several road conditions such as sinusoidal bumps and rectangular bumps. A general multilayer perceptron neural network is used for dynamic modeling and target outputs are fedback to the a layer. A backpropagation method is used as a training algorithm. Model validation of new dataset have been shown through computer simulations.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2001.09a
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pp.373-380
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2001
In this research, a controller design method based on optimization is proposed that can satisfy constraints on maximum responses of building structures subject to ground excitation modeled by partially stationary stochastic process. The class of controllers to be optimized is restricted to LQR. Weighting matrix on controlled outputs is used as design variable. Objective function constraint functions and their gradients are computed parameterizing control gain with Riccati matrix. Full state feedback controllers designed by Proposed optimization method satisfy various design objectives and their necessary maximum control forces are computed fur the production of actuator. Probabilities of maximum responses match statistical data from simulation results well.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.384-388
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1996
The closed-loop system modeling of an Active/semiactive suspension system has been accomplished through an artificial neural Networks. The 7DOF full model as the system equation of motion has been derived and the output feedback linear quadratic regulator has been designed for the control purpose. For the neural networks training set of a sample data has been obtained through the computer simulation. A 7DOF full model with LQR controller simulated under the several road conditions such as sinusoidal bumps and the rectangular bumps. A general multilayer perceptron neural network is used for the dynamic modeling and the target outputs are feedback to the input layer. The Backpropagation method is used as the training algorithm. The modeling of system and the model validation have been shown through computer simulations.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.5
no.1
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pp.73-80
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2001
구조물이 가지는 에너지의 확률밀도함수를 이용한 능도제어 알고리듬을 제안한다. 구조물의 에너지는 Rayleigh 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 이것은 에너지가 항상 양의 값을 가지고 최소에너지가 발생할 확률은 1이라는 조건을 Rayleigh 확률분포가 만족시킨다는 사실에 근거한다. 제어력의 크기는 가정된 확률밀도함수에 따라 구조물의 에너지가 설계자에 의해 설정된 에너지 임계값을 넘을 확률의 크기에 비례하도록 산정되며, 제어력의 방향은 Lyapunov 제어기 설계기법에 따라 결정된다. 제시된 알고리듬은 LQR 제어기와 비교하여 최대응답을 줄이는 효과를 가지며, 제어력의 임계를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 또한 Lyapunov 제어기에서 발생가능한 채터링(chattering)현상을 피할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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