Distubance of air-gap sensors by rail irregularities are the serious problem deteriorating the performance in the electromagnetic suspension (EMS) systems. Thus, this paper proposes the output feedback controller with discrete kalman filter for the EMS systems. The discrete kalman filter estimate true state value and output feedback controller guarantee stability. The benefit of this scheme are shown by simulation. Therefore air-gap disturbance are rejected successfully.
In this paper, we propose an indirect vector control method using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) parameter estimator. It estimates the rotor time constant when the indirect vector control of induction motor is applied. We use the stator current error that is difference between the current command and estimated current calculated from terminal voltage and current. And two induced current estimate equations are used in training ANFIS.The estimator is trained by the hybrid learning algorithm. Simulation results shows good performance under load disturbance and motor parameter variations.
The main contribution of this work is the design of a field programmable gate array (FPGA) based ARX-Laguerre proportional-integral observation (PIO) system for fault detection and identification (FDI) in a multi-input, multi-output (MIMO) nonlinear uncertain dynamical robot manipulators. An ARX-Laguerre method was used in this study to dynamic modeling the robot manipulator in the presence of uncertainty and disturbance. To address the challenges of robustness, fault detection, isolation, and estimation the proposed FPGA-based PI observer was applied to the ARX-Laguerre robot model. The effectiveness and accuracy of FPGA based ARX-Laguerre PIO was tested by first three degrees of the freedom PUMA robot manipulator, yielding 6.3%, 10.73%, and 4.23%, average performance improvement for three types of faults (e.g., actuator fault, sensor faults, and composite fault), respectively.
This paper aims at enlightening the properties, computational and implementation issues related to Kalman filter based state estimation algorithms and sliding mode observers, by applying them for estimating the states of a smart structure system. The Kalman based estimators considered in this work are Kalman filter and information filter and, the sliding mode observers considered are Utkin observer and higher order sliding mode observer. A fourth order linear time invariant model of a piezo actuated beam is used in this work. This structure is embedded with four number of piezo patches, of which two act as sensors, one as disturbance actuator and the other as control actuator. The performance of the state estimation algorithms is evaluated through simulation, for the first two vibrating modes of the piezo actuated structure, when the structure is maintained at first mode and second mode resonance.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.32
no.12
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pp.931-937
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2008
A high motive pressure thermal vapor compressor(TVC) for a commercial multi-effect desalination(MED) plant is designed to have a high entraining performance and its robustness is also considered in the respect of operating stability at the abrupt change of the operating pressures like the motive and suction steam pressure which can be easily fluctuated by the external disturbance. The TVC having a good entraining performance of more than entrainment ratio 6.0 is designed through the iterative CFD analysis for the various primary nozzle diameter, mixing tube diameter and mixing tube length. And then for a couple of TVC having a similar entrainment ratio, the changes of the entrainment ratio are checked along the motive and suction pressure change. The system stability is diagnosed through the analyzing the changing pattern of the entrainment ratio.
Tilting bogie system allow the train to pass curve at higher speed without affecting passenger comfort. As the tilting trains offer the optimum means of providing faster and more comfortable rail service with minimum of environmental disturbance and capital investment, more than 14 countries have now adopted or are about to adopt tilting train technology. The Korean National Railroad is also planing to apply faster tilting train to the areas where the High speed rail service are not provided. This paper describes the basic design and dynamic analysis of Bogie for 180 km/h Korean Tilting Train(TTX), which was done as a part of the Korean National R&D project.
It is well known that an OFDM receiver is vulnerable to synchronization errors. Despite fine estimations used in the initial acquisition, there are still residual synchronization errors. Though these errors are very small, they severely degrade the bit error rate (BER) performance. In this paper, we propose a residual error elimination scheme for the digital OFDM baseband receiver aiming to improve the overall BER performance. Three improvements on existing schemes are made: a pilot-aided recursive algorithm for joint estimation of the residual carrier frequency and sampling time offsets; a delay-based timing error correction technique, which smoothly adjusts the incoming data stream without resampling disturbance; and a decision-directed channel gain update algorithm based on recursive least-squares criterion, which offers faster convergence and smaller error than the least-mean-squares algorithms. Simulation results show that the proposed scheme works well in the multipath channel, and its performance is close to that of an OFDM system with perfect synchronization parameters.
In this paper, we present new control method for robot manipulators. The design objective can be the implementation of minimax controller with H$_{\infty}$ performance via LMI approach to guarantee the robustness and to obtain the exact tracking performance for robot manipulators with system parameter uncertainty and exogenous disturbance. We show that the Algebraic Riccati equation (ARE) which is needed for the construction of H$_{\infty}$ controller can be recast into the Algebraic Riccati Inequality (ARI) and the optimal control gain can be obtained by convex optimization method. Then, we will apply the proposed controller to rigid robot manipulators for verifying the performance of our controller.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.12
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pp.980-984
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2001
When robot manipulatros as mathematically modeled. uncetainties may not be avoided. The uncertain factors come from imperfect knowledge of system parameters, payload change. friction, external disturbance and etc. In this work, we proposed a class of robust hybrid control of manipulatosrs. We propose a class of expanded robust hybrid control with the separated bound function and the simulation results are provided to show the effectiveness of the algorithm.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.6
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pp.589-595
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2007
This paper presents a new method on controller design of brushless dc motors. In such drives the current ripples are generated by motor inductance in stator windings and the back EMF. To suppress the current ripples the current controller is generally used. To minimize the size and the cost of the drives it is desirable to control motors without the current controller and the current sensing circuits. To estimate the motor CUlTent it is modeled by a neural network that is contigured as an output-error dynamic system. The identified model is essentially a one step ahead prediction structure in which past inputs and outputs are used to calculate the current output. Using the model, a state feedback controller to compensate the effects of disturbance has been designed. The controller is implemented by a 16-bit microprocessor and the effectiveness of the proposed control method is verified through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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