본 연구에서는 기준 모델 적응제어 방식에서 직접 적응제어 방식을 사용하여 부하의 변동 및 외란이 발생할 경우에도 매니퓰레이터의 정확한 궤적의 추종 및 속도 의 실시간 제어가 가능한 적응제어시스템을 설계하고자 한다. 제2절에서는 로봇 매니퓰레이터의 기구학적 이론 및 동적 모델링에 대한 기본이론을 전개하고, 제3절 에서는 제어시스템의 설계를 위한 제어 알고리즘과 초안정(hyperstability)이론을 통한 안정성 해석을 다룬다. 그리고 제4절에서는 제안된 제어기의 성능 평가를 위해 6관절 로봇인 스탠포드 로봇 매니퓰레이터에 대한 시뮬레이션을 통한 결과를 토오크 계산법(computed torque method)에 의한 결과와 비교 검토함으로서 제안된 제어기의 성능을 예증한다.
Hyperstability 이론에 의한 연속시간 시스템의 제어 알고리즘을 이산시간 선형시변 시스템의 적응제어에 직접 이용하여 시스템의 설계를 간단하게 하였다. 기준인력으로서 계단함수와 램프함수를 인가하여 설계된 시스템의 동작특성을 조사해 본 결과 공정의 출력이 모델의 출력에 적응함을 알 수 있었다.
This paper deals with the robust controller design of robotic manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of unmodelled dynamics in cause of nonlinearity and parameter uncertainty. The approach followed in this paper is based on model reference adaptive control technique and convergence on hyperstability theory but it does away with assumption that process is characterized by a linear model remaining time invariant during adaptation process. A computer simulation has been performed to demonstrate the performance of the designed control system in task coordinates for stanford manipulator with payload and disturbances.
This study proposed a new method to design a robot manipulator control system capable of tracking the trajectories of joint angles in a reasonable accuracy to cover with actual situation of varying payload, uncertain parameters, and time delay. The direct adaptive model following control method has been used to improve existing industrial robot manipulator control system design. The proposed robot manipulator controller is operated by adjusting its gains based on the response of the manipulator in such a way that the manipulator closely matches the reference model trajectories predefined by the designer. The manipulator control system studied has two loops: they are an inner loop on adaptive model following controller to compensate nonlinearity in the manipulator dynamic equation and to decouple the coupling terms and an outer loop of state feedback controller with integral action to guarantee the stability of the adaptive scheme. This adaptation algorithm is based on the hyperstability approach with an improved Lyapunov function. The coupling among joints and the nonlinearity in the dynamic equation are explicitly considered. The designed manipulator controller shows good tracking performance in various cases, load variation, parameter uncertainties. and time delay. Since the proposed adaptive control method requires only a small number of parameters to be estimated, the controller has a relatively simple structure compared to the other adaptive manipulator controllers. Therefore, the method used is expected to be well suited for a high performance robot controller under practical operation environments.
In this paper, a generalized adaptive law is proposed which uses a rational function type operator for parameter adjustment. To satisfy the passivity condition of the adaptation block, we introduce a constant feedback gain into the adaptation block. This adaptation scheme is applied to the model reference adaptive control of a continuous-time, linear time-invariant, minimum-phase system whose relative degree is 1. We prove the asymptotic stability of the output error of this adaptive system by hyperstability method. It is shown that by digital computer simulations this law can give a better output error transient response in some cases than the conventional gradient adaptive law. And the output error responses for the several types of the proposed adaptation law are examined in the presence of a kind of unmodeled dynamics.
The MRAS proposed by Schauder [8] is modified to improve robustness to the change of load torque and/or the variation of the stator resistance. The difference between the voltage and the current model is fed into the current model via proportional and integral gains. In order to generalize the MRAS, supposing that the rotor speed is time varying, we add a compensating term to the current model. It does not alter the Popov's integral inequality condition. Also, the asymptotic stability of the modified MRAS (MMRAS) is shown with the stability proof technique as in the original paper. By the simulation works, it is verified that the MMRAS obtains improved performance than the original MRAS.
An adaptive control scheme has been recognized as an effective approach for a robot manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of nonliearity and parameter uncertainty in robot dynamics model. In this paper, an adaptive control scheme for a robot manipulator is proposed to design robust controller using model reference adaptive control technique and hyperstability theory but it does away with] assumption that the process is characterized by a linear model remaining time invariant during the adaptation process. The performance of controller is demonstrated by the simulation about position and speed control of a six-link manipulator with disturbance and payload variation.
In this paper, a new adaptive control scheme is proposed that uses a special form of rational function-type linear operator in the parameter adaptation and that removes the augmenting signal terms of the control input components. This adaptation scheme is applied to the MRAC of continuous-time, linear time-invariant, minimum-phase plants whose relative degrees are arbitrary. This scheme can be applied without any change of the controller structure to the adaptive systems regardless of the relative degree if it is greater than 1. And this scheme does not require any signal augmentation for arbitrary relative-degree plants if the reference model has no zeros. The asymptotic stability of the adaptive systems controlled by this scheme is shown by a hyper-stability method.
A robust speed control scheme for a brushless DC(BLDC) motor using an adaptive input-output linearization technique is presented. By using this technique, the nonlinear motor model can be linearized in Brunovski canonical form, and the desired speed dynamics can be obtained based on the linearized model. This control technique, however, gives an undesirable output performance under the mismatch of the system parameters and load conditions. For the robust output response, the controller parameters will be estimated by a model reference adaptive technique where the disturbance torque and flux linkage are estimated. The adaptation laws are derived by the Popov's hyperstability theory and positivity concept. The proposed control scheme is implemented on a BLDC motor using the software of DSP TMS320C30 and the effectiveness is verified through the comparative experiments.
Kim, Kyeong-Hwa;Baik, In-Cheol;Kim, Hyun-Soo;Youn, Myung-Joong
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권3호
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pp.113-122
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1997
An adaptive input-output linearization technique for a robust speed control of a brushless C(BLDC) motor is presented. By using this technique, the nonlinear moro model can be effectively linearized in Brunovski canonical form, an the desired speed dynamics can be obtained based on the linearized model. This control technique, however, gives an undesirable output performance under the mismatch of the system parameters and load conditions caused by the incomplete linearization. for the robust output response, the controller parameters will be estimated by a model reference adaptive technique where the disturbance torque and flux linkage are estimated. The adaptation laws are derived by the Popov's hyperstability theory nd positivity concept. The proposed control scheme is implemented on a BLDC motor using the software of DSP TMS320C30 and the effectiveness is verified through the comparative simualtions and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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