Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.330-335
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1994
In this paper, adaprive control and sliding mode control are combined to implement the proposed adaptive sliding mode control(ASMC) algorithm which is new approach to the control of industrial robot manipulator with external disturbances and parameter uncertainties. Adaptive control algorithm is designed by using the principle of the model reference adaptive control method based upon the hyperstability theory. The contribution of this method is that the parameters of the sliding surface are replaced by time varying parameters whose are calculated by an adaptation algorithm, which forces the errors to follow the behavior of a reference error model. Simulation results show that the proposed method not only improves the performance of the system but also reduces the chattering problem of sliding mode control. Consequently, it is expected that the new adaptive sliding mode control algorithm will be suited for various practical applications.
Kim, Kyeong-Hwa;Baik, In-Cheol;Moon, Gun-Woo;Lee, Dae-Sik;Youn, Myung-Joong
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.1
no.2
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pp.58-66
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1996
An adaptive input-output linearization technique of an interior permanent magnet synchronous motor with a specified output dynamic performance is proposed. The adaptive parameter estimation is achieved by a model reference adaptive technique where the stator resistance and the magnitude of flux linkage can be estimated with the current dynamic model and state observer. Using these estimated parameters, the linearizing control inputs are calculated. With these control inputs, the input-output linearization is performed and the load torque is estimated. The adaptation laws are derived by the Popov's hyperstability theory and the positivity concept. The robustness and the output dynamic performance of the proposed control scheme are verified through the computer simulations.
Kim, Young-Jin;Kim, Eun-Gi;Kim, Yong-Ju;Seo, Young-Soo
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.07b
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pp.1144-1146
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2001
In this paper, describes a rotor speed identification method of induction motor based on the theory of counter EMF MRAS. This method eliminated the pure integrator and we can be expected to rapid responsibility of the speed identification. Therefore, we may improve the initial condition of the integrator and drift problem. The stability of speed estimator is proved on the basis of hyperstability theory. In order to confirm the performance of the proposed system, simulation and experiment is performed.
In this paper, the dynamic modeling and tip position of rotating Timoshenko beam analyzed by means of FEM (finite element method) and Hyperstability MRAC(model referenced adaptive control) technique of each other. The governing equations of the rotating beams are drived from Hamilton's principle. The dynamic model of this multi-link is drived by Lagrange approach. The shear deformation and rotary inertia are incorporated into a finite element model for determining the bending frequencies of the rotating beam. Simulation results for uniform cantilever beams by using the MRAC are compared with the available results. It will be shown that the proposed method offers an accurate and effective one to solve the free vibration problems of rotating beams' stability.
In this paper, describes a rotor speed identification method of induction motor based on the theory of counter EMF MRAS. This method eliminated the pure integrator and we can be expected to rapid responsibility of the speed identification. Therefore, we may improve the initial condition of the integrator and drift problem. The stability of speed estimator is proved on the basis of hyperstability theory. In order to confirm the performance of the proposed system, simulation and experiment is performed.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1999.10a
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pp.148-153
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1999
In this paper, it is proposed the adaptive-sliding mode control technique which is new approach to implement the robust control of industrial robot manipulator with external disturbances and parameter uncertainties. Over the past decade, the design of advanced control systems for industrial robotic manipulators has been a very active area of research and two major design categories have emerged. Sliding mode control is a well-known technique for robust control of uncertain nonlinear systems. The robustness of sliding model controllers can be shown in continuous time, but digital implementation may not preserve robustness properties because the sampling process limits the existence of a true sliding mode. Adaptive control algorithm is designed by using the principle of the model reference adaptive control method based upon the hyperstability theory. The proposed control scheme has a simple structure is computationally fast and does not require knowledge of the complex dynamic model or the parameter values of the manipulator or the payload. Simulation results how that the proposed method not only improves the performance of the system but also reduces the chattering problem of sliding mode control. Consequently, it is expected that the new adaptive sliding mode control algorithm will be suited for various practical applications of industrial robot control system.
The paper describes a new and rigorous mathematical model for the rotor field oriented system with induction motor which uses the estimated speed and rotor flux based on a Model Reference Adaptive System, as well as the real-time approach. The estimated speed and rotor flux is used for the speed and flux feedback control. The stability and the convergence of the estimator are improved on the basis of hyperstability theory for non-linear systems. The real-time controller and estimator are implemented with a sampling period of $926{\mu}s$ using a dual TMS320C44 floating-point digital signal processor. The validity of the proposed method is verified by simulation, and also, the sensorless control was tested on the propulsion system simulator, used for the development of Korean High-Speed Railway Train (KHSRT) [5].
Kim, Kyeong-Hwa;Baik, In-Cheol;Joo, Hyeong-Gil;Youn, Myung-Joong
Proceedings of the KIEE Conference
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1995.07a
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pp.334-336
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1995
An adaptive feedback linearization technique of a PM synchronous motor with specified output dynamic performance is proposed. The adaptive parameter estimation is achieved by a model reference adaptive technique where the stator resistance and flux linkage can be estimated with the current dynamic model and the state observer. Using these estimated parameters, the linearizing control inputs are calculated and a nonlinear coupled model of a PM synchronous motor is input-output linearized. The resultant model has the load torque disturbance. To get ti perfect decoupled model, the load torque is estimated. The adaptation laws are derived by the hyperstability theory and positivity concept. The robustness of the proposed control scheme will be proven through the computer simulations.
Kim, Kyeong-Hwa;Baik, In-Cheol;Kim, Hyun-Soo;Moon, Gun-Woo;Youn, Myung-Joong
Proceedings of the KIEE Conference
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1996.07a
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pp.578-581
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1996
A torque trajectory control of the IPM synchronous motor using an adaptive input-output linearization technique is proposed. The input-output linearization is performed using the estimated torque output with the knowledge of machine parameters. The linearized model gives the output torque error under the variation of the flux linkage. To give a good torque tracking in the presence of the flux linkage variation, the flux linkage will be estimated where the adaptation law h derived by the Popov's hyperstability theory and the positivity concept. This estimated value is also used for the generation of the d-axis current command for the maximum torque control. Thus, a good torque tracking and the exact maximum torque-per-current operation will be obtained.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1997.04a
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pp.131-136
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1997
This paper represent the variable structure adaptive mode control technique which is new approach to implement the robust control of industrial robot manipulator with external disturbances and parameter uncertainties. Sliding mode control is a well-known technique for robust control of uncertain nonlinear systems. The robustness of sliding model controllers can be shown in contiuous time, but digital implementation may not preserve robustness properties because the sampling process limits the existence of a true sliding mode. the sampling process often forces the trajectory to oscillate in the neighborhood of the sliding surface. Adaptive control technique is particularly well-suited to robot manipulators where dynamic model is highly complex and may contain unknown parameters. Adaptive control algorithm is designed by using the principle of the model reference adaptive control method based upon the hyperstability theory. The proposed control scheme has a simple sturcture is computationally fast and does not require knowledge of the complex dynamic model or the parameter values of the manipulator or the payload. Simulation results show that the proposed method not only improves the performance of the system but also reduces the chattering problem of sliding mode control, Consequently, it is expected that the new adaptive sliding mode control algorithm will be suited for various practical applications of industrial robot control system.
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