The aims of this paper is to develop a modular agricultural robot and its autonomous driving algorithm that can be used in field farming. Actually, it is difficult to develop a controller for autonomous agricultural robot that transforming their dynamic characteristics by installation of machine modules. So we develop for the model based control algorithm of rotary machine connected to agricultural robot. Autonomous control algorithm of agricultural robot consists of the path control, velocity control, orientation control. To verify the developed algorithm, we used to analytical techniques that have the advantage of reducing development time and risks. The model is formulated based on the multibody dynamics methods for high accuracy. Their model parameters get from the design parameter and real constructed data. Then we developed the co-simulation that is combined between the multibody dynamics model and control model using the ADAMS and Matlab simulink programs. Using the developed model, we carried out various dynamics simulation in the several rotation speed of blades.
A mathematical model was developed for a continuous re-actor in which free radical polymerization of methyl methacrylate (MMA) occurred. Elementary reactions considered in this study were initiation, propagation, termination, and chain transfers to monomer and solvent. The reactor model took into account the density change of the reactor contents and the gel effect. A control system was designed for a continuous reactor using extended Kalman filter (EKF) based non-linear model predictive controller (NLMPC) to control the conversion and the weight average molecular weight of the polymer product. Control input variables were the jacket inlet temperature and the feed flow rate. For the purpose of validation of the control strategy, on-line digital control experiments were conducted with densitometer and viscometer for the measurement of the polymer properties. Despite the com-plex and nonlinear features of the polymerization reaction system, the EKF based NLMPC performed quite satisfactorily for the property control of the continuous polymerization reactor.
Conventional disturbance rejection methods have to derive the inverse model of a system. However, the inverse model of n nonholonomic system is not unique, because an inverse it changes depending on initial conditions and desired values. A kind of internal model control (IMC) using feedback error learning is discussed for the motion control of nonholonomic mobile robots in this paper, The present method is different from a conventional IMC whose control system consists of an inverse model, a direct model and a filter. The present disturbance rejection method need not use a direct model, where the remaining two elements are composed of the same inverse model based on neural networks.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권7호
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pp.791-799
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2006
The aim of this paper is to design an adaptive speed control system of a marine diesel engine by fusion of hard computing based proportional integral derivative (PID) control and soft computing based fuzzy control methods. The model of a marine diesel engine is considered as a typical non oscillatory second order system. When its model and the actual marine diesel engine ate not matched, it is hard to control the speed of the marine diesel engine. Therefore, this paper proposes two methods in order to obtain the speed control characteristics of a marine diesel engine. One is an efficient method to determine the PID control parameters of the nominal model of a marine diesel engine. Second is a reference adaptive speed control method that uses a fuzzy controller and derivative operator for tracking the nominal model of the marine diesel engine. It was found that the proposed PID parameters adjustment method is better than the Ziegler & Nichols' method, and that a model reference adaptive control is superior to using only PID controller. The improved control method proposed here, could be applied to other systems when a model of a system does not match the actual system.
This paper presents an adaptive control against uncertainties in tail-controlled STT (Skid-to-Turn) missiles. We derive an analytic uncertainty model from a parametric affine missile model developed by the authors. Based on this analytic model, an adaptive feedback linearizing control law accompanied by a sliding mode control law is proposed. We provide analyses of stability and output tracking performance of the overall adaptive missile system. The performance and validity of the proposed adaptive control scheme are demonstrated by simulation.
An adaptive predictive level control of waste heat steam boiler was studied by using mathematical models considering the inverse response. The simulation experiments of the model identification were performed by using linear and bilinear models. From the results of simulations it was found that the bilinear model represented the actual dynamic behavior of steam boiler very well. ARMA model was used in the model identification and the adaptive predictive controller. To verify the performance and effectiveness of the adaptive predictive controller used in this study the simulation results of the adaptive predictive level control for waste heat steam boiler based on bilinear model were compared to those of P, PI and PID controller. The results of simulations showed that the adaptive predictive controller provides the fast arrival to setpoint of liquid level.
인터넷과 웹이 활성화됨으로써 사용자는 문서, 디렉토리, 데이터베이스, 웹 페이지 등과 같은 자원들을 액세스하는 것이 훨씬 더 쉬워졌다. 그러나 이로 인하여 네트워크의 인증, 자원들을 액세스하기 위한 권한의 허가, 데이터의 정책과 보안 그리고 보안 시스템의 무결성과 같은 중대한 보안 문제들이 생기게 되었다. 본 논문에서는 기업 환경의 접근제어를 위하여 시간(기간과 주기)에 따른 제약으로 자원의 사용을 제한할 수 있는 GTRBAC(Generalized Temporal Role Based Access Control) 모델에 부역할(sub-role) 개념과 PBDM(Permission Based Delegation Model) 개념을 적용한 확장된 GTRBAC 위임(Ex-GTRBAC Delegation)모델을 제안한다. 제안 모델은 부역할을 사용하여 하위 역할에 할당된 권한을 상위 역할에 할당된 사용자가 모두 상속하여 실행할 수 없도록 하여 권한의 남용을 방지하여 최소권한의 원칙을 지킬 수 있도록 하고, 기업 환경에서 빈번히 발생하는 권한의 위임에 대해서 사용자 대 사용자 위임, 역할 대 역할 위임, 다단계 위임, 다중 위임과 같은 기능을 제공하여 기업 환경의 특성에 따라 다양하고 정교한 접근제어 정책을 적용할 수 있도록 한다.
This paper presents vehicle stability control algorithm based on 3-DOF vehicle model. The brake control inputs have been directly derived from the sliding control law based on a three degree of freedom plane vehicle model with differential braking. The simulation has performed using a full nonlinear 3-dimensional vehicle model and the performance of the controller has been compared to that of a direct yaw moment controller. Simulation results show that the proposed controller can provide a vehicle with better performance than conventional controller with respect to brake actuation without compromising stability at critical driving conditions.
This paper addresses the design of sliding model fuzzy-model-based controller using genetic algorithms. In general, the construction of fuzzy logic controllers has difficulties for the lack of systematic design procedure. To release this difficulties, the sliding model fuzzy-model-based controllers was presented by authors. In this proposed method, the fuzzy model, which represents the local dynamic behavior of the given nonlinear system, is utilized to construct the controller. The overall controller consists of the local compensators which compensate the local dynamic linear model and the feed-forward controller which is designed via sliding mode control theory. Although, the stability and the performance is guaranteed by the proposed method, some design parameters have to be chosen by the designer manually. This problem can be solved by using genetic algorithms. The proposed method tunes the parameters of the controller, by which the reasonable accuracy and the control effort is achieved. The validity and the efficiency of the proposed method are verified through simulations.
In this paper, we propose a systematic method for intelligent digital redesign of a fuzzy-model-based controller for continuous-time nonlinear system which may also contain system uncertainties. The continuous-time uncertain TS fuzzy model is first contructed to represent the uncertain nonlinear system. A parallel distributed compensation(PDC) technique is then used to design a fuzzy-model-based controller for both stabilization. The designed continuous-time controller is then converted to an equivalent discrete-time controller by using a globally intelligent digital redesign method. This new technique is designed by a global matching of state variables between analog control system and digital control system. This new design technique provides a systematic and effective framework for integration of the fuzzy-model-based control theory and the advanced digital redesign technique for nonlinear systems with uncertainties. Finally, Chaotic Lorenz system is used as an illustrative example to show the effectiveness and the feasibility of the developed design method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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