In this paper, the sliding mode-model following(SM-MF) power system stabilizer(PSS) including closed-loop feedback(CLF) for single machine system is extended to multimachine system. Simulation results show that the SM-MF multimachine stabilizer is able to achieve asymptotic tracking error between the reference model state and the controlled plant state at different initial conditions.
This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the groundwork of autonomous vehicle for its integrity and flexibility to other modes such as smart cruise system (SCC) and platooning. Although the field has a rich history, most researches has been focused on the shape of target trajectory, such as the order of interpolated polynomial, in simple single-lane situation. However, to introduce the car-following mode in urban environment, realistic situation should be reflected: multi-lane road, target's unstable driving tendency, obstacles. Therefore, the suggested car-following system includes both in-lane preceding vehicle and other factors such as side-lane targets. The algorithm is comprised of three parts: path candidate generation and optimal trajectory selection. In the first part, initial guesses of desired paths are calculated as polynomial function connecting host vehicle's state and vicinal vehicle's predicted future states. In the second part, final target trajectory is selected using quadratic cost function reflecting safeness, control input efficiency, and initial objective such as velocity. Finally, adjusted path and control input are calculated using model predictive control (MPC). The suggested algorithm's performance is verified using off-line simulation using Matlab; the results shows reasonable car-following motion planning.
This paper deals with a waypoint trajectory following problem for the tilt-rotor UAV under development in Korea (TR-KUAV). In this problem, dynamic model inversion based on the linearized model and Sigma-Phi neural network with adaptive weight update are involved to realize the waypoint following algorithm for the vehicle in the helicopter flight mode (nacelle angle=0 deg). This algorithms consists of two main parts: outer-loop system as a command generator and inner-loop system as stabilizing controller. In this waypoint following problem, the position information in the inertial axis is given to the outer-loop system. From this information, Attitude Command/Attitude Hold logic in the longitudinal channel and Rate Command/Attitude Hold logic in the lateral channel are realized in the inner-loop part of the overall structure of the waypoint following algorithm. The nonlinear simulation based on the TR-KUAV is carried out to evaluate the stability and performance of the algorithm. From the numerical simulation results, the algorithm shows very good tracking performance of passing the waypoints given. Especially, it is observed that ACAH/RCAH logic in the inner-loop has the satisfactory performance due to adaptive neural network in spite of the model error coming from the linear model based inversion.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.5
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pp.462-466
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2008
This paper proposes a stable gain scheduling method of linear time invariant controllers for tracking servo system. In order to read and write the data on the optical disc, the pick-up head should be moved to the exact track quickly and follow the track immediately. Two different controllers are used for each moving and track-following. In pull-in period, a transition period from moving to track-following, the head might slip and miss the target track. This brings on another searching process and increases the total time. One way to avoid slipping is to extend the bandwidth of the track-following controller. But, extending the bandwidth could degrade the following performance. More prevalent way is to use one more controller in this pull-in period and switch to the following controller. In general, however, switching or scheduling of stable controllers cannot guarantee the stability. This paper suggests an scheduling method guaranteeing the overall stability not only in a generalized form but also in special form for SISO system. The sufficient condition is derived from the fact that Q factor of a stable controller should be stay in $RH_{\infty}$ space. In the experiment, the proposed method shows better performance than the switching method such as shorter time and lower current consumption.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.7
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pp.1032-1040
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2012
This paper proposes controller of leader robot considering following robot with input constraints based on leader-following approach. In the previous formation control researches, it was assumed that leader and follower is same object. If leader robot drives as maximum speed that the initial position errors still remain even if following robot have same velocity as a leader. In the situation that velocity of following robot is lower than its leader robot, following robot cannot follow leader robot. Furthermore, the following robot will not be able to made formation with leader robot and keep proximity communication or sensing range. Therefore, multiple mobile robot system using leader-following method should be guaranteed range to get information each other. In this paper, Leader robot is driving to goal position using linear controller and following robot is following trajectory to be made from leader robot. We assume that following robot has input constraints to realize different performance between leader robot and following robot. We design controller of leader robot for desired goal position including the errors between formation and following robot. Thus, we propose leader robot controller considering input constraints of following robot. Finally, we were able to confirm the validity of the proposed method based on simulation results.
In this paper, the variable structure model following control scheme is proposed for the nonlinear robot manipulator system. The proposed control system guarantees that the system state is in the sliding mode for all time. Therefore, error transient can be prescribed in advance for all time. Furthermore, overall system is globally exponentially stable. Chattering problem is reduced by the introduction of a boundary layer. Simulation results are given to show the usefulness of the proposed control scheme.
In this paper, the power system stabilizer(PSS) using the sliding mode observer-model following(SMO-MF) including closed-loop feedback(CLF) for single machine system is extended to multimachine system.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.8
no.1
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pp.100-111
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1999
This paper resents a discrete-time model of an edge-following with accommodation force control. Since an irregular workpiece shape causes disturbances to the system while following an edge, the use of preview control is proposed to improve the system performance. The preview control employs future information of the workpiece contour shape, and it can be developed by LQ-optimal control principles. This study provides a general method how to utilize the local future information obtained by the finite preview to minimize an optimality criterion evaluated over a problem duration. The force controller is designed based on the preview control scheme, and then implemented on a VME-based computer. Experimental results using an industrial robot show that the preview control system achieves faster tracking speed and better force regulation than the conventional nonpreview control system.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.2
no.4
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pp.53-58
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1997
In this paper, the power system stabilizer(PSS) using the sliding mode observer-model following(SMO-MF) with closed-loop feedback (CLF) for single machine system is extended to multimachine system. This a multimachine SMO-MF PSS for unmeasureable plant state variable is obtained by combining the sliding mode-model following(SM-MF) including closed-loop feedback(CLF) with the full-order observer(FOO). And the estimated control input for unmeasurable plant sate variables is derived by Lyapunov's second method to determine a control input that keeps the system stable. Time domain simulation results for the torque angle and for the angular velocity show that the proposed multimachine SMO-MF PSS including CLF for unmeasurable plant sate variables is able to damp out the low frequency oscillation and to achieve asymptotic tracking error between the reference model state at different initial conditions and at step input.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.498-509
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2010
In this paper, a waypoint guidance law Line Tracking algorithm is designed for testing an Unmanned Airship. In order to verify, we develop an autonomous flight control and test system of unmanned airship. The flight test system is composed FCC (Flight Control Computer), GCS (Ground Control System), Autopilot & Guidance program, GUI (Graphic User Interface) based analysis program, and Test Log Sheet for the management of flight test data. It contains flight test results of single-path & multi-path following, one point continuation turn, LOS guidance, and safe mode for emergency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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