In the mechanical system, optimization of motion control is very essential in the aspect of automation technique progress. In the servo system, the function of controller is very important but most of the controllers have played only the role of pulse generator because the controller with main function is very expensive. In this thesis, the system was composed of PC, commonly used driver AC servo motor and a produced control board. The PC transmit a gain, a locus data to a driver and controller. At the same time, it converts imformation from the controller and convert them into data and offer an output with graph. The role of a controller is to trasmit a locus data to a driver and counting the pulse on the phase of an encoder to the PC. We have performed the experiment in order to confirm with variable PID parameter capable of the optimization of gain tuning with the counting of feedback control sensor signal with regard to the external interface into the system, such as torque. Based on the experiment result, we have confirmed as follows: First, it was confirmed that we could easily input control factors P.I Gain, constant $K_P,\;K_I$ into PC. Second, not only pulse generator function was possible, but with this pulse it was also possible to count using software with PIC chip. And third, using the multi-purpose PIC micro chip, simple operation and the formation of small size AC Servo Controller was possible.
This paper presents the motion control of a mobile robot with arc sensor for lattice type welding. Its dynamic equation and motion control method for welding speed and seam tracking are described. The motion control is realized in the view of keeping constant welding speed and precise target line even though the robot is driven along a straight line or corner. The mobile robot is modeled based on Lagrange equation under nonholonomic constraints and the model is represented in state space form. The motion control of the mobile robot is separated into three driving motions of straight locomotion, turning locomotion and torch slider controls. For the torch slider control, the proportional integral derivative (PID) control method is used. For the straight locomotion, a concept of decoupling method between input and output is adopted and for the turning locomotion, the turning speed is controlled according to the angular velocity value at each point of the comer with range of $90^{\circ}$ constrained to the welding speed. The experiment has been done to verify the effectiveness of the proposed controllers. These results are shown to fit well by the simulation results.
In this paper, an intelligent sliding-mode position controller (ISMC) for achieving favorable decoupling control and high precision position tracking performance of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The intelligent position controller consists of a sliding-mode position controller (SMC) in the position feed-back loop in addition to an on-line trained fuzzy-neural-network model-following controller (FNNMFC) in the feedforward loop. The intelligent position controller combines the merits of the SMC with robust characteristics and the FNNMFC with on-line learning ability for periodic command tracking of a PMSM servo drive. The theoretical analyses of the sliding-mode position controller are described with a second order switching surface (PID) which is insensitive to parameter uncertainties and external load disturbances. To realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics, an on-line trained FNNMFC is proposed. The connective weights and membership functions of the FNNMFC are trained on-line according to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM servo drive system. The FNNMFC generates an adaptive control signal which is added to the SMC output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter uncertainties and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed intelligent sliding mode position controller. The results confirm that the proposed ISMC grants robust performance and precise response to the reference model regardless of load disturbances and PMSM parameter uncertainties.
In this paper, the authors propose a method to easily recognize and reproduce the robot motion made by an operator. This method is targets for applications similar to painting and welding, and it is based on a process of that identifies a family of plants, by control design and by conducting an experimental evaluation. In this study, the models and controllers for all joints of 3DOF robot system are obtained individually. And a robust control system for motion control of the individual joints is designed based on $H_{\infty}$ control framework. An experimental comparison is made between the proposed control method and existing PID control method. And the results indicate that the proposed designing method is more efficient and useful than conventional method.
The existing underwater vehicle controller design is applied by linearizing the nonlinear dynamics model to a specific motion section. Since the linear controller has unstable control performance in a transient state, various studies have been conducted to overcome this problem. Recently, there have been studies to improve the control performance in the transient state by using reinforcement learning. Reinforcement learning can be largely divided into value-based reinforcement learning and policy-based reinforcement learning. In this paper, we propose the roll controller of underwater vehicle based on Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG) that learns the control policy and can show stable control performance in various situations and environments. The performance of the proposed DDPG based roll controller was verified through simulation and compared with the existing PID and DQN with Normalized Advantage Functions based roll controllers.
In order for the underwater vehicle to perform various tasks, it is important to control the depth, course, and roll of the underwater vehicle. To design such a controller, it is necessary to construct a dynamic model of the underwater vehicle and select the appropriate hydrodynamic coefficients. For the controller design, since the dynamic model is linearized assuming a limited operating range, the control performance in the steady state is well satisfied, but the control performance in the transient state may be unstable. In this paper, in order to overcome the problems of the existing controller design, we propose a A2C(Advantage Actor-Critic) based roll controller for underwater vehicle with stable learning performance in a continuous space among reinforcement learning methods that can be learned through rewards for actions. The performance of the proposed A2C based roll controller is verified through simulation and compared with PID and Dueling DDQN based roll controllers.
Most of the work of construction equipment and agricultural machinery is done in off-road conditions. Autonomous driving required in these conditions uses GPS sensors, and PID controllers to control their speed and position. The hydrostatic steering, which is composed of a PSU, hydraulic hoses, and cylinders, rather than a mechanical coupling is used in these equipments. The PSU plays a key role in hydrostatic steering. Precise control of the position under various conditions requires detailed behavioral analysis of the basic components and operation. Two Gerotor PSU is now a commonly used safer option. The components of the PSU can be divided into mechanical and hydraulic actuating elements by its behavior. Since the system is combined by mechanical and hydraulic elements, the modelings are performed using Amesim, which is one of the most effective for the multi-domain dynamic system analysis. To confirm the validity of the model, input torque and pressures are checked with varying steering speed. The opening and the steering speed of normal and newly designed control valve set is investigated with the effect of centering spring force and friction. Finally, simulation results with fully detailed model with two gerotors are analyzed and compared with simple model.
Planing hull type ships are often equipped with interceptor or trim tab to improve the excessive trim angle which leads to poor resistance and sea keeping performances. The purpose of this study is to design a controller to control the attitude of the ship by controllable stern interceptor and validate the effectiveness of the attitude control by the towing tank test. Embedded controller, servo motor and controllable stern interceptor system were equipped with planing hull type model ship. Prior to designing the control algorithm, a model test was performed to identify the system dynamic model of the planing hull type ship including the stern interceptor. The matrix components of model were optimized by Genetic Algorithm. Using the identified model, PID controller which is a classical controller and sliding mode controller which is a nonlinear robust controller were designed. Gain tuning of the controllers and running simulation was conducted before the towing tank test. Inserting the designed control algorithm into the embedded controller of the model ship, the effectiveness of the active control of the stern interceptor was validated by towing tank test. In still water test with small disturbance, the sliding mode controller showed better performance of canceling the disturbance and the steady-state control performance than the PID controller.
본 연구에서는 다단제어(Cascade Control)를 위한 안티 와인드업(Anti-windup) 기술을 개발하였다. 다단제어는 외란을 보다 효과적으로 제어하기 위해 내부에 되먹임(Feedback) 제어루프를 추가한 제어구조이다. 단일루프제어(Single-loop Control)와는 다르게 두 개의 제어루프로 이루어져 내부의 종속제어루프(Secondary Control)가 외부의 주제어루프(Primary Control)에 영향을 미치는 특징을 가지고 있다. 산업현장에서 다단제어에 적용하는 기존의 안티 와인드업 기술은 주로 주제어기(Primary Controller)와 종속제어기(Secondary Controller)에 각각 로컬 역연산법(Back Calculation)을 적용하는 것이다. 하지만 이 방법은 종속제어기의 제어출력이 포화되었을 때 발생하는 주제어기의 적분누적(Integral-windup) 현상을 효과적으로 제거하지 못한다. 이를 해결하기 위해 기존 로컬 안티 와인드업 기술을 확대 적용한 두 가지의 다단제어용 안티 와인드업 기술을 제안한다. 첫 번째는 다단 조건부 적분법(Cascade Conditional Integration)이고 두 번째는 다단 역연산법(Cascade Back Calculation)으로 단일루프제어에 적용되어 왔던 로컬 조건부 적분법과 역연산법을 다단제어로 확대 적용하여 다단제어 시스템에서 PID제어기의 적분누적 현상을 방지하고자하였다. 개발한 다단 조건부 적분법과 다단 역연산법은 간단하고 직관적이면서도 종속제어기의 제어출력의 포화로 인해 발생한 적분누적현상을 효과적으로 방지할 수 있고 공정이나 제어기 형태에 상관없이 우수한 제어성능을 유지할 수 있었다. 향후 실제 공정 적용을 통해 신뢰성을 확보한다면 산업현장의 다단제어기 성능을 개선하는데 크게 기여를 할 수 있을 것이다.
The characteristic ratio assignment (CRA) method〔1〕 is new polynomial approach which allows to directly address the transient responses such as overshoot and speed of response time in time domain specifications. The method is based on the relationships between time response and characteristic ratios($\alpha_i$ ) and generalized time constant (T), which are defined in terms of coefficients of characteristic polynomial. However, even though the CRA can apply to developing a linear controller that meets good transient responses, there are still some fundamental questions to be explored. For the purpose of this, we have analyzed several sensitivities of a linear system with respect to the changes of coefficients itself and $\alpha_i$ of denominator polynomial. They are (i) the unnormalized root sensitivity : to determine how the poles change as $\alpha_i$ changes, and (ii) the function sensitivity to determine the sensitivity of step response to the change of o, and to analyze the sensitivity of frequency response as o, changes. As an other important result, it is shown that, under any fixed T and coefficient of the lowest order of s in denominator, the step response is dominantly affected merely by $\alpha_1, alpha_2 and alpha_3$ regardless of the order of denominator higher than 4. This means that the rest of the$\alpha_i$ s have little effect on the step response. These results provide some useful insight and background theory when we select $\alpha_i$ and T to compose a reference model, and in particular when we design a low order controllers such as PID controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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