A standalone LED lighting system in using solar energy has been used usually less than 70W of lighting power because of a troublesome installation and maintenance. In this system, as more and more LED lighting power increases, the capacity of photovoltaic panel does proportionally, and to improve the charging efficiency of solar energy, MPPT(Maximum Power Point Tracking) techniques is used frequently, but the solar tracker is not. In this paper, a solar tracker which traces the light of the sun in varying hour to hour is studied to apply to the standalone LED lighting system. This solar tracker consists of twin axis for tracing the azimuth and altitude respectively, and it has a robust structure with safe mode to stand a strong wind. As a result of analysis, generating efficiency of the traced type has improved on the fixed one 28.84% on average.
A road recognition system or Lane departure warning system is an early stage technology that has been commercialized as early as 10 years but can be optional and used as an expensive premium vehicle, with a very small number of users. Since the system installed on a vehicle should not be error prone and operate reliably, the introduction of robust feature extraction and tracking techniques requires the development of algorithms that can provide reliable information. In this paper, we investigate and analyze various real-time road detection algorithms based on color information. Through these analyses, we would like to suggest the algorithms that are actually applicable.
기존 2D 추적기들은 영상에서 특정 평면 영역을 원근 투영하에서 만족할 만한 추적결과를 보여주었다. 하지만 2D 추적기는 2D 영역들로 이루어진 3D물체를 영상에서 추적하는 경우, 물체자신의 회전에 의해 가려지거나 새로 나타나는 영역에 대해 대응하지 못하여 추적에 실패하게 되지만, 3D 정보를 이용한다면 이러한 사라짐과 나타나는 영역을 예측하고 완벽하게 추적할 수 있게 된다. 본 연구에서는 일련의 영상으로부터 3D 모델과 2D 텍스쳐맵을 추출하고, 이를 이용하여 3D 물체의 회전과 평행이동 움직임을 추적한다. 또한 카메라의 줌 파라미터를 모델링하고 추적기 알고리즘에 추가하여, 물체의 3차원 파라미터의 추적과 동시에 카메라 줌 파라미터를 추적하였다.
This paper presents the tracking control method of robotic systems with uncertainties using self recurrent wavelet neural network (SRWNN) via the backstepping design technique. The SRWNN is used as the uncertainty observer of the robotic systems. The adaptation laws for weights of the robotic systems are induced from the Lyapunov stability theorem, which are used for on-line controlling robotic systems. Computer simulations of a three-link robot manipulator with uncertainties verify the validity of the proposed SRWNN controller.
The paper treats the nonlinear robust control of Chua's circuit having Chuar's diode as an element based on the internal model principle. The Chua's diode has unknown nonlinear parameters and the circuits parameters are alos assumend unknown. Nonlinear regulator equations are established to obtain 3-fold equilibrium equations on which the output error is zero. Also an internal model of the 3-fold exosystem is constructed for obtaining the control law. Pole Placement method is used for obtaining the feeback control law. Simulation results are presented for tracking the sinusoidal and constant reference input signal. Asymptotic trajectory control and the suppression of chaotic motion in spite of uncertainties in the system are accomplished.
The sliding-mode control technique could make a system unstable which external disturbance and uncertainty exists in. This paper suggests a robust sliding-mode control algorithm which can be applied to a linear system with parameter uncertainties. To reduce the chattering effect, the whole system is comprised of using a state variable in which the state's estimated value is added. The condition of estimated state results from state observer. The proposed control algorithm uses the optimal feedback controller following the dynamic system equation which consists of a state variable resulting from its own state variable, controller input, estimated state variable. Through comparison with the time optimal control algorithm using simulation, the suggested algorithm shows the improved stability and robustness while it manifests the fast tracking characteristics.
This paper combines the disturbance accommodating control(DAC) and nonlinear model inversion control for a skid-to-turn(STT) missile. The missile autopilot may be designed to be robust with respect to a variety of uncertainties. We proposes the two step control design method. Nonlinear model inversion control is used as the main design method. Due to the model uncertainties and external disturbances, the exact nonlinear model inversion can not be achieved. DAC is designed to detect, to identify, and to compensate these uncertainties. DAC's disturbance observer is linear. Thus it is easy to implement. It does not cause the convergence problem due to coexistence between the modeling uncertainties and external disturbances. 6 DOF simulation results show that the proposed method may improve the missile tracking performance.
An integrated Robot control system for SCARA robot is developed. The system consists of an off-line programming(OLP), software and a robot controller using four digital signal processor(TMS32OC50). The OLP has functions of teaching task, dynamic simulator, three dimensional animation, and trajectory planning. To develop robust dynamic control algorithm, a new sliding mode control algorithm for the robot is proposed. The trajectory tracking performance of these algorithm is evaluated by implementing to SCARA robot(SM5 type) using DSP controller which has conventional PI-FF control algorithm. To make SCARA robot operate according to off-line teaching, an interface between OLP and robot controller in the integrated system is designed. To demonstrate performance of the integrated system, the proposed control algorithm is applied to the system.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권2호
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pp.95-105
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2001
In this paper, in order to control uncertain chaotic system, an adaptive fuzzy control(AFC) scheme is developed for the multi-input/multi-output plants represented by the Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy models. The proposed AFC scheme provides robust tracking of a desired signal for the T-S fuzzy systems with uncertain parameters. The developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop system. In addition, the chaotic state tracks the state of the stable reference model(SRM) asymptotically with time for any bounded reference input signal. The suggested AFC design technique is applied for the control of an uncertain Lorenz system based on T-S fuzzy model such as stabilization, synchronization and chaotic model following control(CMFC).
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권3호
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pp.159-163
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2001
An input constrained receding horizon predictive control algorithm for uncertain systems with nonzero set points is proposed. for constant nonzero set points, models with uncertainty can be converted into an augmented incremental system through the use of integrators and the problem is transformed into a zero-state regulation problem for the incremental system. But the original constraints on inputs are converted into constraints on the sum of control inputs at each time instants, which have not been dealt in earlier constrained robust receding horizon control problems. Recursive state bounding technique and worst case minimizing strategy developed in earlier works are applied to the augmented incremental system to yield an offset error free controller. The resulting algorithm is formulated so that it can be solved using LP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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