A controller of wheeled mobile robot(WMR) based on Lyapunov theory is designed and a Fuzzy-Neural Network algorithm is applied to this system to adjust controller gain. In conventional controller of WMR that adopts fixed controller gain, controller can not pursuit trajectory perfectly when initial condition of system is changed. Moreover, acquisition of optimal value of controller gain due to variation of initial condition is not easy because it can be get through lots of try and error process. To solve such problem, a Fuzzy-Neural Network algorithm is proposed. The Fuzzy logic adjusts gains to act up to position error and position error rate. And, the Neural Network algorithm optimizes gains according to initial position and initial direction. Computer simulation shows that the proposed Fuzzy-Neural Network controller is effective.
When the low cost IMU is used, the result of the stationary self alignment is not suitable for navigation. In this paper, an in-motion alignment method is proposed to obtain an accurate initial attitude of a low cost IMU based GPS/INS integration system. To design Kalman filter for alignment, large heading error model is introduced. And then Kalman filter is designed to estimate initial attitude error as the indirect feedback filter. In order to assess performance of the alignment method, computer simulations are carried out. The simulation results show that initial attitude error rapidly reduces.
In this paper, in-flight alignment algorithm using UKF is presented for an SDINS aided by SSBL or GPS system under large initial heading error. The EKF usually applied for this task. This approximates the propagation of mean and covariance accurate to first-order only. To overcome this limitation, the unscented transformation that achieves second order approximation is applied to the in-flight alignment. To analyze the performance of the proposed method, simulations for S-type trajectory are carried out. The results show that performance of EKF and UKF are the almost same when the initial heading error is smaller than $30^{\circ}$, but UKF has a better performance for large initial heading error about $45^{\circ}$.
In this paper, a new model error following sliding mode control is considered with a novel sliding surface for the error. This novel sliding surface has nominal dynamics of an original state of the error system and makes it possible that the Sliding Mode Control(SMC) technique for the error of the model following is used with the various types of controllers. Its design is based on the augmented system whose dynamics have a higher order than that of the original error system. The reaching phase is removed by using an initial virtual state which makes the initial error state sliding function equal to zero.
산업현장에서의 안전사고 빈도가 높은 지게차 전복의 주요 원인인 과적을 방지하기 위해 개발된 앵커(anchor) 볼트 형태의 strain 게이지 센서의 초기 값 오차를 보정하는 방법을 제안하였다. Strain 게이지 센서의 초기 값 오차는 앵커 볼트의 물리적이고 기계적 오차와 환경적 문제에기인하는 것을 확인하였다. 이러한 원인들을 제조 공정에서 제거하는 것은 본 연구의 범위를 벗어나는 것이기 때문에 제반 원인들을 고려한 보정 값을 찾고, 이 보정 값으로 strain 게이지 센서부를 구성하는 ADC 모듈의 초기 값을 보정하는 방법을 적용하였다. 보정 값 도출을 위하여 선형 보간법을 채택하였다. 도출한 보정 값을 4개의 strain 게이지 센서에 적용하여 시험한 결과 4개의 센서 모두 실제 중량 값과의 차이가 5% 이내가 되는 것을 확인하였다. 아울러 초기 값 보정 전에는 센서들의 ADC 값과 적재 중량 실제 값의 상관성이 없었던 점도 동시에 해결할 수 있었다.
In this paper, performance of the initial alignment for INS whose attitude is not leveled is investigated. Observability of the initial alignment filter is analyzed and estimation errors of the estimated state variables are derived. First, the observability is analyzed using the rank test of observability matrix and the normalized error covariance of the Kalman filter based on the 10-state model. In result, it can be seen that the accelerometer biases on horizontal axes are unobservable. Second, the steady-state estimation errors of the state variables are derived using the observability equation. It is verified that the estimates of the state variables have errors due to the unobservable state variables and the non-leveling tilt angles of a vehicle containing the INS. Especially, this paper shows that the larger the tilt angles of the vehicle are, the larger the estimation errors corresponding to the sensor biases are. Finally, it is shown that the performance of the 8-state model excepting the accelerometer biases on horizontal axes is better than that of the 10-state model in the initial alignment by simulation.
The spindle unit is a core part in high precision machine tool. Rotation accuracy of spindle unit is needed for high dignity cutting and improving the performance of machine tool. However, there are many factors to effect to rotational error motion(rotation accuracy). This study studied how rotational error motion is variation when unbalance amount is variation. Rotation accuracy of initial spindle unit is decided depending on parts and assembly such as bearing. When it is rotation, vibration and noise is appeared depending on volume of unbalance amount, so it works to decrease unbalance amount. The purpose of the study tests that unbalance amount how much effects to initial rotation condition. The result of the study shows that accuracy of parts and assembly is highly necessary to reach high rotation accuracy and unbalance amount hardly effects to initial rotation accuracy. However, it shorten spindle's life because vibration and noise is increasing by increasing unbalance amount and we can expect situation that rotation accuracy is falling by long time operation.
Numerical forecasting depends on the initial condition error strongly because numerical model is a chaotic system. To calculate the sensitivity of some forecast aspects to the initial condition in the Korea Meteorological Administration (KMA) Unified Model (UM) which is originated from United Kingdom (UK) Meteorological Office (MO), an algorithm to calculate adjoint sensitivities is developed by modifying the adjoint perturbation forecast model in the KMA UM. Then the new algorithm is used to calculate adjoint sensitivity distributions for typhoon DIANMU (201004). Major initial adjoint sensitivities calculated for the 48 h forecast error are located horizontally in the rear right quadrant relative to the typhoon motion, which is related with the inflow regions of the environmental flow into the typhoon, similar to the sensitive structures in the previous studies. Because of the upward wave energy propagation, the major sensitivities at the initial time located in the low to mid- troposphere propagate upward to the upper troposphere where the maximum of the forecast error is located. The kinetic energy is dominant for both the initial adjoint sensitivity and forecast error of the typhoon DIANMU. The horizontal and vertical energy distributions of the adjoint sensitivity for the typhoon DIANMU are consistent with those for other typhoons using other models, indicating that the tools for calculating the adjoint sensitivity in the KMA UM is credible.
본 논문에서는 관성 항법 시스템 (INS)의 경우, 수직편향 (DOV)으로 인한 초기정렬에서의 자세 추정 오차를 분석한다. INS의 속도 및 자세 오차를 기반으로 DOV로 인한 자세 추정 오차를 이론적으로 분석하였다. 이론적 분석을 검증하기 위한 시뮬레이션을 수행했으며 결과는 이론적 분석과 잘 일치했다. 일례로 η=20"일 경우 정렬오차는 ϕN=0.00287°, ϕU=0.00196°가발생하며, 𝜉=20"일 경우에는 ϕE= -0.00286°의 오차가 발생하였다. 이를 통해 INS 자세오차의 결합특성으로 DOV에 기인한 수직 자세오차가 발생함을 확인하였다. 기존의 INS 정렬에서는 고려하지 않았던 DOV로 인해 추가로 자세오차가 발생할 수 있음을 보여 주었으며 이는 고정밀 INS 적용시에 DOV에 대한 보정을 반드시 고려해야 함을 의미한다.
An efficient approach to the automatic construction of effective quadrilateral finite element meshes for two-dimensional analysis is presented. The procedure is composed of, firstly, an initial mesh generation and, secondly, an h-version of adaptive refinement based on error analysis. As for an initial mesh generation scheme, a modified looping algorithm has been employed. For the adaptive refinement process, an error indicator obtained by computing the residual error of the equilibrium equations in the energy norm with a relaxation factor has been employed. Examples of mesh generation and self-adaptive mesh improvements are given. These example solutions demonstrate that an effective mesh for a given error tolerance can be obtained in a few steps of the analysis processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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