• 한국산업융합학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.34-48
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• 2017

This study proposes a new approach to control a trajectory control of vertical type articulated robot arm with six revolution joints by computed torque method for manufacturing process automation. The proposed control scheme takes advantage of the properties of the fuzzy controllers. The proposed method is suitable to control of the trajectory and path control in cartesian space for vertical type articulated robot manipulator for forging manufacturing process automation. The results is illustrated that the proposed fuzzy computed torque controller is more stable and robust than the conventional computed torque controller. This study is included with an analytical methodology of inverse kinematic computation for 6 DOF manipulators. And an intelligent PID based on feed forward fuzzy control structure is applied to control the working path control with disturbances caused by uncertainty parameters of the manipulator dynamic model. Lastly, the validity of proposed is verified by simulations and experiments.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권2호
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• pp.252-261
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• 2013

In this paper, a nonlinear adaptive damping controller based on radial basis function neural network (RBFNN), which can infinitely approximate to nonlinear system, is proposed for thyristor controlled series capacitor (TCSC). The proposed TCSC adaptive damping controller can not only have the characteristics of the conventional PID, but adjust the parameters of PID controller online using identified Jacobian information from RBFNN. Hence, it has strong adaptability to the variation of the system operating condition. The effectiveness of the proposed controller is tested on a two-machine five-bus power system and a four-machine two-area power system under different operating conditions in comparison with the lead-lag damping controller tuned by evolutionary algorithm (EA). Simulation results show that the proposed damping controller achieves good robust performance for damping the low frequency oscillations under different operating conditions and is superior to the lead-lag damping controller tuned by EA.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.82-89
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• 2007

여자제어 시스템의 AVR(Automatic Voltage Regulator) 장치는 발전기의 출력 전압을 일정하게 유지시키기 위하여, 여자기의 전압 또는 전류를 발전기 부하 전류 및 전압 변동에 따라 제어하는 역할을 수행한다. 이러한 AVR 장치의 응답성과 제어 특성은 발전기의 부하 변동 또는 과도 응답 상태에서의 출력 특성을 결정하게 된다. 본 논문에서는 고성능 전동기 제어 시스템에 널리 사용되고 있는 PWM 제어 시스템과 부하 변동에 강인하게 동작할 수 있는 과도 응답 보상기를 적용한 고성능 여자 시스템을 제안한다. 과도 응답 보상기는 발전기의 부하 전류 변동에 따라, 여자기의 제어신호를 PID 제어기의 출력에 더하여 빠른 속응성과 안정성을 가지도록 함으로써, 발전기의 출력 전압을 안정적으로 공급할 수 있도록 제어한다. 제안된 고성능 여자 시스템은 컴퓨터 시뮬레이션과 소형 발전기 시스템에 적용된 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.279-285
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• 2007

The objective of the research is two fold. The first is to design and propose a stable and robust learning control algorithm. The controller is CMAC Learning Controller which consists of a model-based controller, such as LQR or PID, as a reference control and a CMAC. The second objective is to implement a reference control and CMAC at two different sampling rates. Generally, a conventional controller is designed based on a mathematical plant model. However, increasing complexity of the plant and accuracy requirement on mathematical models nearly prohibits the application of the conventional controller design approach. To avoid inherent complexity and unavoidable uncertainty in modeling, biology mimetic methods have been developed. One of such attempts is Cerebellar Model Articulation Computer(CMAC) developed by Albus. CMAC has two main disadvantages. The first disadvantage of CMAC is increasing memory requirement with increasing number of input variables and with increasing accuracy demand. The memory needs can be solved with cheap memories due to recent development of new memory technology. The second disadvantage is a demand for processing powers which could be an obstacle especially when CMAC should be implemented in real-time. To overcome the disadvantages of CMAC, we propose CMAC learning controller with multiple sampling rates. With this approach a conventional controller which is a reference to CMAC at high enough sampling rate but CMAC runs at the processor's unoccupied time. To show efficiency of the proposed method, an inverted pendulum controller is designed and implemented. We also demonstrate it's possibility as an industrial control solution and robustness against a modeling uncertainty.

• 로봇학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.149-158
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• 2024

This paper presents a robust autonomous navigation and reconnaissance system for tracked robots, designed to handle complex multi-floor indoor environments with stairs. We introduce a localization algorithm that adjusts scan matching parameters to robustly estimate positions and create maps in environments with scarce features, such as narrow rooms and staircases. Our system also features a path planning algorithm that calculates distance costs from surrounding obstacles, integrated with a specialized PID controller tuned to the robot's differential kinematics for collision-free navigation in confined spaces. The perception module leverages multi-image fusion and camera-LiDAR fusion to accurately detect and map the 3D positions of objects around the robot in real time. Through practical tests in real settings, we have verified that our system performs reliably. Based on this reliability, we expect that our research team's autonomous reconnaissance system will be practically utilized in actual disaster situations and environments that are difficult for humans to access, thereby making a significant contribution.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1796-1803
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• 2006

본 연구에서는 비선형성이 강한 대표적인 불안정한 시스템으로 새로운 제어 이론의 유효성을 실증하고 평가하기에 적합한 도립 진자 시스템의 강인 안정 및 강인 제어 성능을 확보하기 위하여 $H_{\infty}$ 제어 이론을 도입하여 최적 제어기를 설계하였다. 그리고, 저역통과 필터를 제어 대상 시스템과 종속으로 결합시켜 개루프 전달함수의 형성(loop shaping)을 시도함으로서, 감도함수 및 상보감도함수가 바람직 한 주파수 특성을 갖도록 하였다. 먼저, 설계한 $H_{\infty}$제어기를 도립진자 제어시스템에 적용하여 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 전통적인 기법으로 산업현장에서 널리 사용하고 있는 PID제어기를 채용한 시스템의 출력과 비교하여 그 가능성을 확인하였다. 그런 다음, 설계 한 제어기를 실제 시스템에 적용하여 실험하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해, $H_{\infty}$ 제어기는 모델링 오차, 외란 및 노이즈의 영향을 줄이면서 제어목표를 잘 추종하는 것으로 나타나 안정도 및 제어성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.285-288
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• 2005

신경회로망은 지능제어알고리즘 중의 하나로 학습능력을 가지고 있다. 이러한 학습능력 때문에 많은 분야에서 널리 사용되고 있으나, 지능제어의 단점인 안정도 문제를 수학적으로 증명하기 어렵다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 신경회로망의 한 종류인 RBFN과 적응제어기법을 이용하여 로봇 매니퓰레이터 궤적 제어기를 구성하고 자 한다. 본 논문에서는 RBFN의 파라메터들을 적응제어기법을 이용하여 수학적으로 구하였고, 시스템의 안정도를 수학적으로 UUB를 만족한다는 것을 증명하였다. 그리고 수평다관절로봇 매니퓰레이터 궤적제어기에 적용하였다.