This paper presents a precise tracking control scheme for the proposed parallel robot using artificial neural network. This control scheme is composed of three feedback controllers and one feedforward controller. Conventional PD controller and artificial neural network are used as feedback and feedforward controller respectively. A backpropagation learning strategy is applied to the training of artificial neural network, and PD controller outputs are used as target outputs. The PD controllers are designed at the robot dynamics based on inter-relationship between active joints and moving platform. Feedback controllers insure the total stability of system, and feedforward controller generates the control signal for trajectory tracking. The precise tracking performance of proposed control scheme is proved by computer simulation.
This paper aims at demonstrating the feasibility of active control of beams with a multiobjective state-feedback control technique. The multiobjective state-feedback controller is designed on a linear matrix inequality (LMI) approach for the multiobjective synthesis. The design objectives are to achieve a mix of Hoo performance and H2 performance satisfying constraints on the closed-loop pole locations in the face of model uncertainties. The controller is also designed to reject the effects of the noise and external of disturbances. For the theoretical analysis, the governing equation of motion is derived by Hamilton's principle to describe the dynamics of a smart structural system. Numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of the integrated robust controller in damping out the multiple vibration modes of the piezo/beam system.
This paper presents a LMI(linear matrix inequality)-based fuzzy approach of modeling and active vibration control of geometrically nonlinear flexible plates with piezoelectric materials as actuators and sensors. The large-amplitude vibration characteristics and dynamic partial differential equation of a piezoelectric flexible rectangular thin plate structure are obtained by using generalized Fourier series and numerical integral. Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model is employed to approximate the nonlinear structural system, which combines the fuzzy inference rule with the local linear state space model. A robust fuzzy dynamic output feedback control law based on the T-S fuzzy model is designed by the parallel distributed compensation (PDC) technique, and stability analysis and disturbance rejection problems are guaranteed by LMI method. The simulation result shows that the fuzzy dynamic output feedback controller based on a two-rule T-S fuzzy model performs well, and the vibration of plate structure with geometrical nonlinearity is suppressed, which is less complex in computation and can be practically implemented.
The external feedback effect on the relative intensity noise (RIN) characteristics of blue InAlGaN laser diode has been analyzed taking into account the spontaneous emission noise and the injection current for the high frequency modulation. A Langevin diffusion model was exploited to characterize its relative intensity noise. The simulation parameters were quantitatively evaluated from the optical gain properties of the InAlGaN multiple quantum well active regions by using the multiband Hamiltonian for the strained wurtzite crystals. The extracted parameters were then applied to the rate equations taking into account the external feedback and the high frequency modulation current. The RIN characteristics were investigated to optimize the low frequency laser diode noise characteristics.
본 연구에서는 선단의 각속도를 측정하여 궤환함으로써 유연한 로봇팔의 진동 을 억제함과 동시에 선단의 위치를 제어하고자 한다. 선단에 레이트 자이로를 설치 하여 선단의 각속도를 측정하였다. 레이트 자이로는 이미 비행체의 제어에 널리 사 용되고 있는 정밀 각속도 센서로 소형이면서 가벼워 회전 진동측정이 매우 쉽고 편리 한 장점이 있다. 또한 유연한 로봇팔을 선단에 집중질량이 있는 오일러보로 가정하 여 모델링을 하였으며, 실험에서는 1차진동 모드까지만 고려하였다.
Recently, many active queue management (AQM) algorithms have been proposed to address the performance degradation. of end-to-end congestion control under tail-drop (TD) queue management at Internet routers. However, these AQM algorithms show performance improvement only for limited network environments, and are insensitive to dynamically changing network situations. In this paper, we propose an adaptive queue management algorithm, called PID-controller, that uses proportional-integral-derivative (PID) feedback control to remedy these weak-Dalles of existing AQM proposals. The PID-controller is able to detect and control congestion adaptively and proactively to dynamically changing network environments using incipient as well as current congestion indications. A simulation study over a wide range of IP traffic conditions shows that PID-controller outperforms other AQM algorithms such as Random Early Detection (RED) [3] and Proportional-Integral (PI) controller [9] in terms of queue length dynamics, packet loss rates, and link utilization.
This paper presents a self.levelling system for a mass, which undergoes a severe acceleration, with integrated displacement feedback control. After a general description of such a system, theoretical analysis is investigated to design an active control device. The self-levelling system can be used to reduce the "quasi-static" deflection while isolating the "dynamic" vibration. A computer simulation model of 45 kg with two air spring mounts is considered to predict the performance of the control system. Important control parameters were acquired to meet the requirement of the system. The results showed the controller can reduce the displacement of the mass to the level of about 1/5 after control. Thus the self-levelling system can be applied usefully to reduce the displacement of a mass which experiences a high g dynamics.
This paper develops a 7 DOF vehicle model to study the effects of the active suspension on ride. The model is used to derive a control law for the active suspension using a full state linear optimal control technique. A wheelbase preview type active suspension is also considered in the control law derivation. The time delay between wheelbases is approximated using Pade approximation technique. The ride model is extended to a 14 DOF handling model. The 14 DOF handling model includes lateral, longitudinal, yaw and four wheel spin motions in addition to the 7 DOF ride model. A control law which is derived considering only ride related parameters is used to study the effects of the active suspension on a vehicle handling. J-turn maneuver simulation results show that the active suspension has a slower response in lateral acceleration and yaw rate, a bigger steady state lateral acceleration and an oversteer tendency. Lane changing maneuver simulation results show that the active suspension has a little bigger lateral acceleration but a much smaller roll angle and roll motion. Braking maneuver simulation results show that the active suspension has a much smaller pitch angle and pitch motion.
The NCF control algorithm for an active suspension system was proposed and investigated. The NCF algorithm using spring dynamic variation force and suspension relative velocity was applied to the 1/4 vehicle model and numerical analysis was performed. Vehicle's performances such as vehicle displacement, vehicle acceleration, suspension deflection, tire deflection and absorbed power were calculated and compared with those of the passive, semi-active and LQR active suspension system that use full state feedback. Numerical results show that the proposed NCF active suspension system has superior performance compared with the passive and semi-active suspension system and has very similar performance compared with the LQR active suspension system. So the proposed NCF algorithm is considered as a highly practical algorithm because it requires only one displacement sensor in a 1/4 vehicle model.
교실수업에서는 지속적인 면대면 피드백을 통해 학습동기를 부여하고 학습 성취 욕구를 충족시켜주어 몰입학습을 유도 할 수 있으나 이러닝에서는 교실수업에 준하는 상호작용수준에 미치지 못하고 있어 많은 학습자들이 중도탈락이나 포기를 하고 있는 실정이다. 이러한 이러닝 환경에서의 문제점을 개선하고자 본 연구에서는 교실수업에서 사용하는 대화 피드백을 시스템에서 제공해 주어 학습자의 몰입학습을 증진시키는 대화 기반 피드백 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 학교 현장에 적용해 보았으며, 그 결과 실험집단이 통제집단에 비해 학습자 개인에게 명확한 학습 목표의식과 도전감, 구체적인 피드백이 이루어져 몰입학습을 증진시킨 것으로 나타났다. 이는 본 시스템에서 제공해 주는 대화 기반 피드백이 학습자에게 적극적인 학습참여 자세를 배양하였고 학습의 흥미와 관심을 유지시켜 몰입학습을 유도하였음을 시사하고 있다. 끝으로 본 연구가 가지는 의의로 이러닝 환경에서 새로운 학습 시스템의 개발 방향을 제시하였다고 결론지을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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