In the maritime container terminal, LMTT (Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system for the yard automation, which has been proposed to take the place of AGV (Automated Guided Vehicle). The system is based on PMLSM (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car (mover). Because of large variant of mover's weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's trouble etc., LMCPS (Linear Motor Conveyance Positioning System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCPS using DR-FNN (Dynamically-constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.
Iterative learning control is an approach to improve the transient response of systems that operate repetitively over a fixed time interval. It is useful for the system where the system output follows the different type input, in case of design or modeling uncertainty In this paper, we introduce the concept of iterative learning control and then apply the learning control algorithm for multi-motor system for performance Improvement.
The integration of intelligent devices, devices-level networks, and software into motor control systems can deliver improved diagnostics, fast warnings for increased system reliability, design flexibility, and simplified wiring. Remote access to motor-control information also affords an opportunity for reduced exposure to hazardous voltage and improved personnel safety during startup and trouble-shooting. This paper presents LonWorks fieldbus networked intelligent induction control system architecture. Experimental bed system with two inverter motor driving system for controlling 1.5kW induction motor is configured for LonWorks networked intelligent motor control. In recent years, MCCs have evolved to include component technologies, such as variable-speed drives, solid-state starters, and electronic overload relays. Integration was accomplished through hardwiring to a programmable logic controller (PLC) or distributed control system (DCS). Devicelevel communication networks brought new possibilities for advanced monitoring, control and diagnostics. This LonWorks network offered the opportunity for greatly simplified wiring, eliminating the bundles of control interwiring and corresponding complex interwiring diagrams. An intelligent MCC connected in device level control network proves users with significant new information for preventing or minimizing downtime. This information includes warnings of abnormal operation, identification of trip causes, automated logging of events, and electronic documentation. In order to show the application of the multi-motors control system, the prototype control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using LonWorks network.
In this study, we used a 16-bit microprocessor, 80C196KC for a control part in order to develop a multi-functional wheel-chair system, and implemented a joy-stick to control this system. For the complete system, we used a commercial electromotive wheelchair as a basic plant, and applied an encoder to get the rotating number of the motor to transfer data to the MCU to control the motor. We used PWM (Pulse Width Modulation) method to control the wheel-chair motor where a H-bridge circuit was configured. We used the fuzzy control algorithm for the operation of DC motor, which was attached to the electromotive wheelchair and manipulated following the change of the joystick position while a user was controlling the joystick. He also could control the speed and direction of DC motor as well as control position information.
This paper presents a new multi-machine robust control based on an electric differential system for electric vehicle (EV) applications which is composed of four in-wheel permanent magnet synchronous motors. It is based on a new master-slave direct torque control (DTC) algorithm, which is used for the control of bi-machine traction systems based on a speed model reference adaptive system observer. The use of an electric differential in the design of a new EV constitutes a technological breakthrough. A classical system with a multi-inverter and a multi-machine comprises a three-phase inverter for each machine to be controlled. Another approach consists of only one three-phase inverter for several permanent magnet synchronous machines. The control of multi-machine single-inverter systems is the subject of this study. Several methods have been proposed for the control of multi-machine single-inverter systems. In this study, a new master-slave based DTC strategy is developed to generate an electric differential system. The entire system is simulated by Matlab/Simulink. The simulation results show the effectiveness of the new multi-machine robust control based on an electric differential system for use in EV applications.
이 논문은 유도전동기 원격제어를 위한 분산 임베디드시스템에 관한 연구로 제어시스템은 CAN통신을 기반으로 하는 네트워크를 구성하였으며 원격제어를 위하여 Ethernet TCP/IP-CAN 게이트웨이를 개발하였다. 이를 통하여 유도전동기 2대의 구동시스템을 제작하여 원격제어실험을 수행하였으며 실험 결과 개발된 알고리즘 및 TCP/IP-CAN 게이트웨이가 매우 우수한 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 모터 기반 피드백 제어 시스템에 대하여 캐스케이드 형태의 제어기를 고려하고 제한된 ADC(Analog to Digital Converter) 자원을 효과적으로 이용하기 위한 자원 할당 방법을 제안한다. 이 방법의 목적은 한정된 ADC 자원으로 모터 위치 측정값의 오차 및 d-q 축 전류 측정값의 오차를 최소화하는 것이다. 다중 모터 기반 피드백 제어 시스템에 대한 캐스케이드 제어 구조는 속도 제어기와 전류제어기로 구성되며, 이러한 구조가 각 모터에 병렬로 적용되어 각 모터의 회전 속도가 독립적으로 제어된다. 다중모터제어기는 추가되는 마이크로컨트롤러 없이 오직 하나의 컨트롤러에 구현된다. 다수의 AC 모터로 구성된 실험환경과 제안된 제어구조 및 ADC 할당방법을 이용함으로써 각 모터의 속도 및 토크가 주어진 속도 지령값을 정밀하게 추종함을 보인다.
With the recent progress in flexible manufacturing systems (FMS) in industry, increasing attention has been given to Automatic Guided Vehicle (AGV) systems. An AGV is a self-powered unit for transporting materials between stations without needing to be controlled by an operator. Such a system has several sensors to recognize the external state, and it is designed to travel between stations automatically without external assistance. To manage each device automatically in real time it requires a distributed controller with a main computer as the host, as well as a number of micro-controllers. In this study, an AGV system with dual motor drive was constructed. A Pentium 4 personal computer was set up as the main host for the distributed control, and this communicated with other micro-controllers in the management of the motor. The speed of each motor was also controlled by a micro-controller.
In this paper, a new multi-fingered robot hand using ultrasonic motors and its control system are developed. The developed robot hand has four fingers and fifteen articulated joints. The distal joint of each finger is directly driven by ultrasonic motor and all joints except the distal joint has low transmission gear mechanism with the motor. The developed robot hand has several advantages in size compared to a hand using conventional DC motors, and in performance compared to a hand using tendons to drive joints. A VME-bus based hand control system and ultrasonic motor driver are also developed. The performance of the hand is confirmed by using the developed control system in real-time.
다중 모터를 효과적으로 제어하기 위하여 신호 측정 및 제어 알고리즘 수행 관련 스케쥴링 방법을 제안하고 제어 성능을 검토한다. 차량 내 전자제어시스템과 연계되어 동작하는 다중 모터 제어기는 CAN(Controller Area Network) 통신을 통하여 위치/속도 지령 값을 전달 받고 각 모터에 대한 위치/속도 제어, 전류 제어 등을 수행한다. 하나의 마이크로컨트롤러를 이용하여 다수 대 모터를 효과적으로 제어하기 위하여 내부 자원과 알고리즘 수행에 대한 적절한 스케쥴링이 중요하다. ADC(Analog to Digital Converter) 타이밍과 제어 알고리즘 수행 타이밍을 다양하게 변화시키며 실제 실험을 통하여 다중 모터 제어기의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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