Boundary scan architecture test methodology was introduced to facilitate the testing of complex printed circuit board. The boundary scan architecture has a tremendous potential for real time monitoring of the operational status of a system without interference of normal system operation. In this paper, a new type of embedded controller for real time monitoring of the operational status of a system is proposed and designed by using boundary scan architecture. The proposed real time monitoring embedded controller consists of test access port controller and an embedded controller proposed real time monitoring embedded controller using boundary scan architecture can save the hard-wire resource and can easily interface with boundary scan architecture chip. Experimental results show that the real time monitoring using proposed embedded controller is more effective then the real time monitoring using host computer.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.4
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pp.267-275
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2004
This research is concerned with the development of a real-time adaptive PPF controller for the active vibration suppression of smart structure. In general, the tuning of the PPF controller is carried out off-line. In this research, the real-time learning algorithm is developed to find the optimal filter frequency of the PPF controller in real time and the efficacy of the algorithm is proved by implementing it in real time. To this end, the adaptive algorithm is developed by applying the gradient descent method to the predefined performance index, which is similar to the method used popularly in the optimization and neural network controller design. The experiment was carried out to verify the validity of the adaptive PPF controller developed in this research. The experimental results showed that adaptive PPF controller is effective for active vibration control of the structure which is excited by either impact or harmonic disturbance. The filter frequency of the PPF controller is tuned in a very short period of time thus proving the efficiency of the adaptive PPF controller.
This paper is concerned with the real-time automatic tuning of the multi-input multi-output positive position feedback controllers for smart structures by the genetic algorithms. The genetic algorithms have proven its effectiveness in searching optimal design parameters without falling into local minimums thus rendering globally optimal solutions. The previous real-time algorithm that tunes a single control parameter is extended to tune more parameters of the MIMO PPF controller. We employ the MIMO PPF controller since it can enhance the damping value of a target mode without affecting other modes if tuned properly. Hence, the traditional positive position feedback controller can be used in adaptive fashion in real time. The final form of the MIMO PPF controller results in the centralized control, thus it involves many parameters. The bounds of the control Parameters are estimated from the theoretical model to guarantee the stability. As in the previous research, the digital MIMO PPF control law is downloaded to the DSP chip and a main program, which runs genetic algorithms in real time, updates the parameters of the controller in real time. The experimental frequency response results show that the MIMO PPF controller tuned by GA gives better performance than the theoretically designed PPF. The time response also shows that the GA tuned MIMO PPF controller can suppress vibrations very well.
The paper, introduce the real time controller Design method of heavy load 6-DOF motion simulator. And also, introduce the Geometric design of 6-DOF Motion generation, real time control A algorithm and the configuration method of real time controller H/W and S/W.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.6
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pp.295-301
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2013
In this paper, we propose a real-time centralized soft motion control system for high speed and precision robot control. The system engages EtherCAT as high speed industrial motion network to enable force based motion control in real-time and is composed of software-based master controller with PC and slave interface modules. Hard real-time control capacity is essential for high speed and precision robot control. To implement soft based real time control, The soft based master controller is designed using a real time kernel (RTX) and EtherCAT network, and servo processes are located in the master controller for centralized motion control. In the proposed system, slave interface modules just collect and transfer all sensor information of robot to the master controller via the EtherCAT network. It is proven by experimental results that the proposed soft motion control system has real time controllability enough to apply for various robot control systems.
We propose a new technique to the design and real-time implementation of an adaptive controller for robotic manipulator based on digital signal processors in this paper. The Texas Instruments DSPs(TMS320C80) chips are used in implementing real-time adaptive control algorithms to provide enhanced motion control performance for dual-arm robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from model reference adaptive control principle based on the improved direct Lyapunov method. The proposed adaptive controller consists of an adaptive feed-forward and feedback controller and time-varying auxiliary controller elements. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for real-time control. Moreover, this scheme does not require any accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the proposed adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a dual arm robot consisting of two 4-d.o.f. robots at the joint space and cartesian space.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.4
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pp.373-380
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1997
In order to implement the real-time operating systems for robot controller, this paper proposes a systematic method for implementing the real-time kernel under the DOS environment. So far, we designed the robot control software and its own operating system simultaneously. Though robot operating systems have simple structure, it allows the developer to have a surplus time and effort to implement complete robot systems. In addition to this, in most cases of this type, operating systems does not support multitasking function, thus, low level hardware interrupts are used for real-time execution. Subsequently, some kinds of real-time tasks are hard to implement under this environment. Nowadays, the operating systems for robot controller requires multitasking functions, intertask communication and task synchronization mechanism, and rigorous real-time responsiveness. Thus, we propose an effective and low costs real-time systems for robot controller satisfying the various real-time characteristics. The proposed real-time systems are verified through real implementation.
We propose a new technique to the design and real-time implementation of an adaptive controller for robotic manipulator based on digital signal processors in this paper. The Texas Instruments DSPs(TMS320C80) chips are used in implementing real-time adaptive control algorithms to provide enhanced motion control performance for dual-arm robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from model reference adaptive control principle based on the improved direct Lyapunov method. The proposed adaptive controller consists of an adaptive feed-forward and feedback controller and time-varying auxiliary controller elements. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for real-time control. Moreover, this scheme does not require any accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the proposed adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a dual arm robot consisting of two 4-d.o.f. robots at the joint space and cartesian space.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.57
no.2
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pp.109-114
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2008
In this paper, a dynamic learning controller for robot manipulator is implemented using real-time operating system with capabilities of multitasking, intertask communication and synchronization, event-driven, priority-driven scheduling, real-time clock control, etc. The controller hardware system with VME bus and related devices is developed and applied to implement a dynamic learning control scheme for robot manipulator. Real-time performance of the proposed dynamic learning controller is tested and evaluated for tracking of the desired trajectory and compared with the conventional servo controller.
This paper is concerned with the real-time automatic tuning of the positive position feedback controller for smart structures by the genetic algorithms. The genetic algorithms haute proven its effectiveness in searching optimal design parameters without falling into local minimums thus rendering globally optimal solutions. The advantage of the positive position feedback controller is that if it is tuned properly it can enhance the damping value of a target mode without affecting other modes. In this paper, we develop for the first time a real-time algorithm for determining a tuning frequency of the PPF controller based on the genetic algorithms. To this end, the digital PPF control law is downloaded to the DSP chip and a main program, which runs the genetic algorithms in real time, updates the parameter of the controller in real time. Hence, any kind of control including the positive position feedback controller can be used in adaptive fashion in real time. Experimental results show that the real-time tuning of the positive position feedback controller can be achieved successfully. so that vibrations are suppressed satisfactorily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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