The basic element of the EMS suspension is the electromagnet system, which suspends the vehicle without contact by attracting forces to the rails at the guideway. The suspension of a vehicle by attractive magnetic forces is inherently unstable and consequently it is continuously adjusted by the strength of the suspending electromagnet from rail irregularity and bending of the guideway. In order to improve reliable tracking, it needs to get feedback signals without measurement delay time. In this paper the concept of feedback control system with Kalman Filter in EMS is proposed. The input signals in the feedback control system are an air-gap and an acceleration signal. The air-gap signal with noise from the gap sensor is transformed to the filtered air-gap signal y without measurement delay time by using Kalman Filter. The filtered air-gap signal is transformed to a relative velocity and a relative acceleration signal. Then it multiplies these values by gain matrix in order to get the actuator's reference voltage value. The simulation results show that the dynamic responses of the suspension system can be improved by reducing the influence of measurement delay time of air-gap signals.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제17권5호
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pp.44-53
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1993
In this paper, we discuss on the control algorithm to make the wheeled inverse pendulum type mobile robot move in two dimensional plane. The robot considered in this paper has two independently driven wheels in same axel which suport and move it-self, and is assumed to have the fyro type sensor to know the inclination algle of the body and rotary encoders to know wheel's rotation angular velocity. The control algorithm is divided into three parts. The first part is for the posture and velocity control for forward-backward direction, the second is the steering control, and the last part is for the control of total system to track the given trajectory. We handle the running velocity control of the robot as part of the posture control to keep the balance because the posture relates deeply with the velocity and can be controlled by the velocities of the wheels. The control problem is analyzed as the tracking control, and the controller is realized with the state feedback and feed-forward of the reference velocity. Constructing the control system which contained one intergrator in forward path, we also realized the control system without observer for the estimation of the accumulated errors in the inclination angle of the body. To prevent the robot from being unstable state by sudden variation of the reference velocity when it starts and stops, or changes velocity, the reference velocity of which acceleration is slowly changing, is ordered to the robot. To control its steering, we give the different reference velocities for both wheels which are calculated from the desired angular velocity of the body. Finally, we presents the experimental results of the experimental robot Yamabico Kurara in which the proposed control algorithm had been implemented.
The problem considered in this paper is about the collocation of sensor and actuator for the active control of sound and vibration. It is well-known that a point collocated sensor-actuator pair offers an unconditional stability with very high performance when it is used with a direct velocity feedback (DVFB) control, because the pair has strictly positive real (SPR) property. In order to utilize this SPR characteristics, a matched piezoelectric sensor and actuator pair is considered. but this pair suffers from the in-plane motion coupling problem with the out-of-plane motion due to the piezo sensor and actuator interaction. This coupling phnomenon limits the stability and performance of the matched pair with DVFBcontrol. As a new alternative, a point sensor and distributed piezoelectric actuator pair is also considered, which provides SPR property in all frequency range when the pair is implemented on a clamped-clapmed beam. The use of this sensor-actuator pair is highly expected for the applications to more practical active control of sound and vibration systems with the DVFB control strategy.
본 논문에서는 로봇 말단부에 장착된 카메라 환경에서 시각 궤환을 이용하는 로봇 매니퓰레이터의 자세제어 기법을 제안한다. 자세제어를 위한 기준 관절 속도와 관절 가속도는 외부루프의 특징점을 이용한 영상정보에서 생성된다. 영상평면상에서 특징점을 추종하기 위한 제어 입력은 로봇 동역학을 사용하였다. 영상평면상의 특징점과 관절 각속도 오차를 로봇 구동을 위한 제어입력에 포함시켜 파라미터 불확실성에 강인하도록 하였다. 시스템의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 입증하였다. 제안된 제어기의 성능은 5-링크 2 자유도를 가지는 로봇에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다.
This paper summarizes theoretical work on the multichannel decentralized feedback control of sound radiation from aircraft trim panels using piezoceramic actuators. The aircraft trim panels are generally honeycomb structures designed to meet the design requirement of low weight and high stiffness. They are resiliently-mounted to the fuselage for the passive reduction of noise transmission. It is motivated by the localization of reduction in vibration of single channel active trim panels. 12-channel decentralized feedback control systems are investigated in terms of the reduction of noise and vibration for three configurations of sensor actuator pairs. Local coupling of the closely-spaced sensor and actuator pairs was modeled using single degree of freedom systems. The multichannel control system is characterized using the state-space model. For the stability point of view, the relative stability or robustness is evaluated by comparing the real part of eigenvalues of the system matrix for the three configurations. The control performance is also evaluated and compared for the three configurations. It is found that the multichannel system can lead to the globalization of the reduction in vibration and radiated noise. It does not appear to yield a significant improvement in the vibration because of decreased gain margin. However, the reduction in the radiated noise is remarkably improved due to the variation of the vibration pattern with the actuation configurations.
A controller using a multilayer neural network is proposed to the dynamic control of a PUMA 560 robot arm. This controller is developed based on an error back-propagation (BP) neural network. Since the neural network can model an arbitrary nonlinear mapping, it is used as a commanded feedforward torque generator. A Proportional Derivative (PD) feedback controller is used in parallel with the feedforward neural network to train the system. The neural network was trained by the current state of the manipulator as well as the PD feedback error torque. No a priori knowledge on system dynamics is needed and this information is rather implicitly stored in the interconnection weights of the neural network. In another experiment, the neural network was trained with the current, past and future positions only without any use of velocity sensors. Form this thim window of position values, BP network implicitly filters out the velocity and acceleration components for each joint. Computer simulation demonstrates such powerful characteristics of the neurocontroller as adaptation to changing environments, robustness to sensor noise, and continuous performance improvement with self-learning.
수직 이착륙기와 같은 비행체의 정지비행 도중 비행체의 위치각, 각속도, 각가속도와 같은 상태량을 궤환 시킨 SRFIMF(State Rate Feedback Implicit Model-Following)이론을 이용하여 4개의 팬을 갖는 부상제어시스템을 구성하였다. 이 부상제어시스템의 yaw제어를 행하여, 각 상태궤환이득 및 전향경로 이득을 변화시켜 부상제어시스템의 특정을 해석하였으며, 부상시스템과 같은 제어계에 SRFIMF방식을 적용시켜 그 타당성을 조사하였다.
The velocity measurement error in the velocity-aided SDINS on the maneuvering vehicle is unavoidable and degrades the performance of the SDINS. The characteristics of the velocity measurement error can be modeled as a random bias. This paper proposes a new method for estimating the velocity measurement error in the SDINS. The generalized likelihood ratio test is used for detecting the error and a modified separate-bias Kalman filter in the feedback configuration is suggested for estimating the magnitude of the velocity measurement error.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.386-393
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2008
A position control method for interpolating aspherical grinding and polishing tool path was reviewed and experimented in a nano precision machine. The position-base algorithm was reformed from the time-base algorithm, proposed in the previous study. The characteristics of the algorithm were in the velocity control loop with position feedback. The aspherical surface was divided by an interval at which each velocity and acceleration were calculated. The theoretical velocity was corrected by position error during processing. In the experiment, a machine was constructed and nano-scale linear encoders were installed at each axis. Relation between process parameters and the variation of position error was monitored and discussed. The best result from optimized parameters showed that the accuracy was 150nm and improved from the previous report.
In this paper, we present a BLDC Motor control for needle positioning and velocity control in the industrial sewing machine. In the industrial sewing machine, the fast acceleration control is needed, especially for a person who has a skill in operation of sewing machine for more products. And it is also needed to have a less noise and vibration. But the system which is made in a low price has no feedback system for a current control. Therefore we propose the method of velocity pattern that has an acceleration of velocity and Anti-windup algorithm. By the experiment, we confirmed that these manner have a good performance for low noise, low vibration and fast acceleration in the industrial sewing machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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