The rear center-hinge bracket is designed for supporting and folding the rear-seat backrest. This bracket needs to be strong enough to be able to rigidly hold the rear-seat backrest and to withstand luggage loads from the car trunk that are generated when a vehicle is driving on the roads. Particularly, current accident studies report that many serious occupant injuries occurred when the rear-seat back easily folded inward toward the car interior, driven by the luggage loads in the trunk. Given this fact, the robust design of the rear center-hinge bracket that mainly supports the rear backrest has become more important for providing customer safety and preventing high warranty and durability problems. However, none of the studies have emphasized its significant role and considered its robust optimization. Therefore, this paper presents how the hinge-bracket design is optimized based on an application of the finite-element method coupled with the parameter design using Taguchi's design experiment. Finally, Taguchi method's application optimizes a robust center-hinge bracket that shows more rigid performance although it has lighter weight and thinner thickness.
In this paper, a robust controller is proposed to achieve an accurate tracking for an uncertain nonlinear plant with actuator dynamics. The extent of parameter uncertainty can be quantified by using linear parameterization technique. A switching controller is proposed to guarantee the global asymptotic stability of the plant. In order to eliminate the chattering caused by the switching controller, a smoothing controller is designed using the boundary layer technique around the sliding surface and guarantees the uniform ultimate boundedness of the tracking error.
We consider a class of uncertain nonlinear systems containing the uncertainties without a priori information except that they are bounded. For such systems, we assume that the upper bound of the uncertainties is represented as a Fredholm integral equation of the first kind and we propose an adaptation law that is capable of estimating the upper bound. Using this adaptive upper bound, a continuous robust control which renders uncertain nonlinear systems uniformly ultimately bounded is designed.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.642-647
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1993
In general, systems contain uncertain elements in the real world; these may be parameters, constant or varying, that are unknown or imperfectly known. When the uncertainty is assumed to satisfy the matching condition and to be cone-bounded, Y.H. Chen[81 proposed an adaptive robust control algorithm which introduced adaptive scheme for a design parameter into robust deterministic controls. In this paper, the above control algorithm is applied to the position tracking control of 2 DOF direct drive SCARA robots, and simulation and experimental studies are conducted to verify the control algorithm and to evaluate control performance.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.477-481
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1993
The aim of this paper is to analyze via computer simulation the robust performance of TDF(Two Degree of Freedom) H.$_{\infty}$ controller for uncertain systems having parameter uncertainty. We apply the TDF H$_{\infty}$ controller to autopilot design. We evaluate the robust performance of the TDF H$_{\infty}$ controller for uncertain systems and present the guaranteed bound of robust performance via computer simulation.on.
The problem of robust control of a underwater vehicle subject to variation of a real parameter and velocity is considered. The controller set which stabilized perturbed plant is chosen using numerical gradient method and the controller is used for nominal performance and robust performance. Simulation results are presented to show that the precise montion control of the controller is accomplished under perturbation in the system.
This paper deals with robust integral tracking control problem based on Lyapunov method via FL(Feedback Linearization) in order to solve a reference tracking problem of nonlinear system with parameter uncertainties. To overcome a restrictive matching condition the uncertainties is characterized in a suitable form. The design procedure which combine FL and LMIs(Linear Matrix Inequalities) based on Lyapunov method to achieve the robust performance and stability is developed. Finally, the performance of proposed controller is demonstrated via simulation of a linear reference tracking problem in the MLS(Magnetic levitating System).
This paper presents the design of simple robust controller for a class of uncertain multivariable systems. We introduce switching dynamics instead of switching logics unlike variable structure control scheme. Also, we can construct the continuous control law from this switching dynamics and consequently remove the chattering motion. The dynamic equations of the range-space of a switching surface matrix C and uniform ultimate boundedness in the presence of parameter uncertainties are described mathematically.
This paper proposes the design of the decentralized adaptive controllers which are an arbitrary interconnection of sub-systems with unknown parameters, nonlinear ities and bounded disturbances. In order to exponentially converge the state and parameter errors, robust decentralized adaptive controllers are developed for stabilization and tracking the parameters. In the simulation studies of the decentralized adaptive control of a two-area interconnected power system, the effectiveness of the proposed adaptive schemes is demonstrated.
Robust design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic values in quality engineering. Taguchi has an idea that mean and variation are handled simultaneously to reduce the expected loss in products and processes. In the Taguchi parameter design, the product-array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. An alternative approach, which is called the combined-array approach, was studied. In these studies, only single quality characteristic (or response) was considered. In this paper we propose how to simultaneously optimize for multiple quality characteristics (or multiresponse) using desirability function when we used the combined-array approach to assign control and noise factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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