This paper presents a adaptive fuzzy control suitable for motion control of multi-link robot manipulators with uncertainties. When joint velocities are available, full state adaptive fuzzy feedback control is designed to ensure the stability of the closed loop dynamic. If the joint velocities are not measurable, an observer is introduced and an adaptive output feedback control is designed based on the estimated velocities. To reduce the number of fuzzy rules of the fuzzy controller, we consider the properties of robot dynamics and the decomposition of the unknown input gain matrix. The proposed controller is robust against uncertainties and external disturbances. The validity of the control scheme is demonstrated by computer simulations on a two-link robot manipulator.
CTBA(Coupled Torsion Beam Axle) has been adapted as the rear suspension of a compact car. Because that has the advantage of cost and weight in comparison with multi-link type. But CTBA has the disadvantage in vehicle stability to become oversteer occurring toe-out of the rear wheel when cornering and braking. In this study, we suggested CTBA Geometry Compensation System to overcome the disadvantage of CTBA. We predicted braking and cornering vehicle performance from proposed equation and numerical simulation. And also, the results were compared to objective and subjective evaluation in vehicle.
This paper proposes the MIMO indirect adaptive fuzzy controller to control the two-link manipulators. The input-output linearization technique, equivalent control input plus integral term, augmented error model and recursive least square adaptive law are used fer the controller. The linear type of fuzzifier-defuzzifier fuzzy logic system used for nonlinear function makes easy to farm the error model and able to follow the adaptive system approach. Such that control approach, the control system is not required joint speed and accerelation measurement and easy to implement and tune. The simulation results showed that the proposed controller has good control performance, stability, very small tracking error, decoupling, fast convergence, robust to parameter variation and load.
The direct drive servo valve(DDV) is composed of a DC rotor, link, valve spool and displacement sensor(LVDT) where the spool is directly coupled to the DC motor through the link. Since the DDV is a kind of one-stage valve, the robust controller is required to overcome the flow force effect on the spool motion. The mathematical equations are derived and the stability, accuracy and response speed of a DDV are investigated analytically using a linearized system block diagram. Proportional control, PID control. Time-Delay control, Sliding Mode control, and Proportional control using the load pressure are applied to DDV to find which one shows the best control performance. The digital computer simulation results show that the proportional control using the load pressure satisfies the design requirement of response speed and steady state error regardless of the variation of load pressure,
Several routing algorithms use the link lengths that reflect the traffic conditions on the links to route messages. The idea is to assign a large length to a congested link so that they will tend not to use it as part of a routing path. When these lengths depend on current traffic conditions, dynamic behavior such as stability, convergence and the speed of convergence are of interest. But it sometimes induces the possibility of violent oscillation. This paper is the one that analyze these issues systematically.
To solve the problem of unbalanced loads and the short network lifetime of heterogeneous wireless sensor networks, this paper proposes a node-selection algorithm based on energy balance and dynamic adjustment. The spacing and energy of the nodes are calculated according to the proximity to the network nodes and the characteristics of the link structure. The direction factor and the energy-adjustment factor are introduced to optimize the node-selection probability in order to realize the dynamic selection of network nodes. On this basis, the target path is selected by the relevance of the nodes, and nodes with insufficient energy values are excluded in real time by the establishment of the node-selection mechanism, which guarantees the normal operation of the network and a balanced energy consumption. Simulation results show that this algorithm can effectively extend the network lifetime, and it has better stability, higher accuracy, and an enhanced data-receiving rate in sufficient time.
In this paepr, we present a soft switching PWM inverter as reducing switching loss and stress at high power application. The PWM inverter is designed by space voltage about 2$\sqrt{3}$ times (15%) than conventional SPWM method. To reduce switching loss and stress. The DC link requires a capacitor, an inductor and two additional switches. Therefore proposed inverter performs trun PWM operation under the soft switching condition. As a result of soft switching we can reduce switching loss and ensure stability of switching devices. For approach to real time, control system is realized by 8 bit single-chip microprocessor. Therefore, we can construct system is with simplified volumn and structure by eliminating carrier wave and referrence wave generator of conventional SPWM method.
Generally, biped walking is difficult to control because a biped robot is a nonlinear system with various uncertainties. In this paper, we propose a hybrid sliding-mode control method using a WNN uncertainty observer for stable walking of the 5-link biped robot with model uncertainties and the external disturbance. In our control system, the sliding mode control is used as main controller for the stable walking and a wavelet neural network(WNN) is used as an uncertainty observe. to estimate uncertainties of a biped robot model, and the error compensator is designed to compensate the reconstruction error of the WNN. The weights of WNN are trained by adaptation laws that are induced from the Lyapunov stability theorem. Finally, the effectiveness of the proposed control system is verified through computer simulations.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권3호
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pp.269-282
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2007
This paper presents a robust control method via the intelligent adaptive backstepping design technique for stable walking of nine-link biped robots with unknown model uncertainties and external disturbances. In our control structure, the self recurrent wavelet neural network(SRWNN) which has the information storage ability is used to observe the uncertainties of the biped robots. The adaptation laws for all weights of the SRWNN are induced from the Lyapunov stability theorem, which are used for on-line controlling biped robots. Also, we prove that all signals in the closed-loop adaptive system are uniformly ultimately bounded. Through computer simulations of a nine-link biped robot with model uncertainties and external disturbances, we illustrate the effectiveness of the proposed control system.
A natural admittance control system design is presented for a particular type of interaction controller that achieve high-performance and guarantees stability. The admittance control Significantly improves performance when Coulomb friction is present in the one link robot system. The technique requires a careful choice of the target impedance. Experimental performance results are presented for a two-mass system with internal Coulomb friction. Results demonstrate that the admittance control law is successful in rejecting internal Coulomb friction force disturbances. The controller was designed and implemented on our system that we set up one link robot system and hardware configuration system, and performance results are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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