Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.6
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pp.55-61
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2003
Control of multi-link robot arms is a challenging and difficult problem because of the highly nonlinear dynamics. Independent joint adaptive scheme is developed for control of robot manipulators based on Sugeno-type of fuzzy logic. Fuzzy logic system is used to approximate the coupling forces among the joints, coriolis force, centrifugal force, gravitational force, and frictional forces. The proposed scheme does not require an accurate manipulator dynamic, and it is proved that closed-loop system is asymptotic stable despite the gross robot parameter variations. Numerical simulations for three-axis PUMA robot are included to show the effectiveness of controller.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.4
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pp.377-384
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2004
Nowadays, control systems consist of smart sensors, smart actuators, and controllers connected via fieldbus. Some devices such as motors in plant environments generate high degrees of EMI or noise. This noise may cause communication errors and make the successful transmission of data longer. Therefore, the noise condition has to be considered at the design of a reliable control system based on a network. This paper presents a scheduling method of task and message to guarantee the given end-to-end constraints under noise environments. A noise model with multi-sources of noise is used, and the analysis method of message's response time is presented when the noise model is applied to CAN (Controller Area Network). Two kinds of noise models are applied to an example system, and the effect to each control loop s end-to-end response time is analyzed. We believe that the proposed method help system designers design the control system guaranteeing its requirements under noise environment.
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.
Field robot represented by excavator can be applied for various working in manufacturing, construction, agriculture etc. Because of the flexibility of its multi-joint mechanism and the high power of hydraulic actuators. Since the excavator operates in the hazardous working circumstance, operators exposed in harmful environment. Therefore, automation system has been investigated to protect from the harmful environment. In this paper, the method to construct the remote control system is proposed. The remote control system is consisted of a manual and auto mode. Manual mode controls a hydraulic cylinder as open loop control. and auto mode controls the end effecter of excavator using tracking control system. The efficiency of remote control system was evaluated through the field test.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.2
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pp.184-189
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2014
In this paper, a new design method of vibration suppression controller for multi-inertia (especially, 3-ineritia) resonance systems is proposed. The controller consists of a digital fuzzy controller for speed loop and a digital PI controller for current minor loop. The three scaling factor of the fuzzy controller and two PI controller gains are determined by Differential Evolution (DE). The DE is one of optimization techniques and a kind of evolutionary computation technique. In this paper, we have applied the DE/rand/1/bin strategy to design the optimal controller parameters. Comparing with the conventional design algorithm, the proposed method is able to shorten the time of the controller design to a large extent and to obtain accurate results. Finally, we confirmed the effectiveness of the proposal method by the computer simulations.
Kim, Bo-Gyeong;Lee, Jun-Young;Lee, Soon-Sinl;Jung, Jee-Hoon
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.1
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pp.40-47
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2017
In this paper, a small signal model for grid-connected inverter with unipolar pulse width modulation method is presented. Small-signal analysis allows to predict the stability and dynamics of the inverter. To regulate output voltage and to achieve power factor correction, inverter has two control loops. Loop gains are useful to identify the stability for multi-loop controlled system. Based on small-signal model, controllers are designed to improve audio susceptibility and output impedance characteristics. Proposed small-signal model and controllers are verified by PSIM simulation and experiments.
전력수요의 증대로 발전기 전압제어를 통해 전력계통의 안정과 양질의 전력공급의 중요한 역할을 하는 여자시스템의 중요성이 한층 더 증대되었다. 본 논문은 선진 외국 제작사 기술에 전적으로 의존하고 있는 발전기 제어시스템을 순수 국내기술로 개발하여 교체하기 위해 제어시스템의 개발내용과 모의시험 및 현장 적용을 통한 시험 및 성능을 평가한 내용을 기술하였다.
Kim, Beom-Soo;Kim, Young-Joong;Chang, Sae-Kwon;Lim, Myo-Taeg
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.07d
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pp.2155-2157
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2002
In this paper, we present a stabilizing controller for the singularly perturbed discrete time bilinear systems. The proposed control method guarantees the robust stability for the resulting closed loop system with multi-input. We verify the proposed algorithm by a numerical example.
As a means of improving the reliability of the analog type controller for the thermal power plant, an efficient method is proposed, which is to place the hardware redundancy, i.e. a back-up controller with fault detecting capability. FTCS is implemented by using multi-processors and it is experimentally verified that the back-up controller takes over the role of the original controller, controlling the faulty loop.
We propose a neuron computer for tracking motion of particles in multi-dimensional space. The neuron computer is constructed of neural networks and their connections, which is a simplified model of the brain. The neuron computer is assemblage of neural networks, it includes a control unit, and the actions of the unit are represented by instructions. We designed a neuron computer to recognize and predict motion of particles. The recognition unit is constructed of neuron-array, encoder, and control part. The neuron-array is a model of the retina, and particles crease an image on the array, where the image is binary. The encoder picks one particle from the array, and translates the particle's location to Cartesian coordinates, which is scaled in [0, 1] intervals. Next, the encoder picks another particle, and does same process. The ordering and reduction of complex processes are executed by instructions. The instructions are held in the control part. The prediction unit is constructed of a multi-layer neural network and a feedback loop, where real time learning is executed. The particles' future locations are forecasted by coordinate values. The neuron computer can chase maximum 100 particles that take evasions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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