This paper presents a linear path control algorithm for NeuroMate robot in a skull drilling system. For the path control inverse kinematics of the robot is analyzed and a linear interpolation algorithm is presented. A geometric approach is used for solving inverse kinematic equations for the robot. Four feasible solutions are found through the approach. The approach gives geometric insights for selecting the best solution from the feasible solutions. The presented linear interpolation algorithm computes a next position considering current velocity and remaining distance to the target position. Presented algorithm is implemented and tested in a skull drilling system.
본 연구에서는 제어대상으로 설정된 유압서어보 시스템은 비선형 시스템이므 로, 실제로 측정한 상태변수와 관측기에서 추정한 상태변수를 비교하여 이들이 서로 일치하는 것을 보임으로써 관측기에서 추정한 다른 상태변수들에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본논문에서는 전차수 관측기를 사용한 경우에 대하여 고찰한다.
In this paper the active vibration control system using a linear oscillatory actuator(LOA) is studied to suppress structural vibration. In the LOA, the AC-power-energized armature generates a shift field in an air gap, which produces a oscillating force to the mover in the magnetic field generated by high density permanent magnets. LOA has relatively simple structure with almost maintenance free, compared with a hydraulic actuator. Performance test of the active vibration control system using a LOA is carried out on a steel test structure under base excitation. From this test, it is confirmed that the acceleration level of the test structure is drastically reduced near the resonant region.
This paper proposes a linear model predictive control of 6-DOF remotely operated underwater vehicles using nonlinear robust internal-loop compensator (NRIC). First, we design a integrator embedded linear model prediction controller for a linear nominal model, and then let the real model follow the values calculated through forward dynamics. This work is carried out through an NRIC and in this process, modeling errors and external disturbance are compensated. This concept is similar to disturbance observer-based control, but it has the difference that H∞ optimality is guaranteed. Finally, tracking results at trajectory containing the velocity discontinuity point and the position tracking performance in the disturbance environment is confirmed through the comparative study with a traditional inverse dynamics PD controller.
Recently, in the linear motion system, high performances are required In dynamic characteristics. Vector control method is capable of instantaneous thrust control can meet these high performance requirements. Linear induction motor(LIM) have static and dynamic end effects due to its finite core length, so that per-phase impedances are asymmetric and an air gap flux distribution is distorted. These points of the d-q axis equivalent circuit model considering both end effects is more complicated. This paper proposes the d-q axis equivalent circuit and the vector control method considering both static and dynamic end effects of the LIM. As a result, it is shown that the results of the equivalent circuit method(ECM) have a good agreement with those of the finite element method(FEM).
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.364-377
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2008
Due to the difficulty in solving the Hamilton-Jacobi-Isaacs equation, the nonlinear optimal control approach is not very practical in general. To overcome this problem, Ezal et al. (2000) first solved a linear optimal control problem for the linearized model of a nonlinear system given in the strict-feedback form. Then, using the backstepping procedure, a nonlinear feedback controller was designed where the linear part is same as the linear feedback obtained from the linear optimal control design. However, their construction is based on the cancellation of the high order nonlinearity, which limits the application to the smooth ($C^{\infty}$) vector fields. In this paper, we develop an alternative method for backstepping procedure, so that the vector field can be just $C^1$, which allows this approach to be applicable to much larger class of nonlinear systems.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권1호
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pp.24-34
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2008
A novel neural network model, termed the standard neural network model (SNNM), similar to the nominal model in linear robust control theory, is suggested to facilitate the synthesis of controllers for delayed (or non-delayed) nonlinear systems composed of neural networks. The model is composed of a linear dynamic system and a bounded static delayed (or non-delayed) nonlinear operator. Based on the global asymptotic stability analysis of SNNMs, Static state-feedback controller and dynamic output feedback controller are designed for the SNNMs to stabilize the closed-loop systems, respectively. The control design equations are shown to be a set of linear matrix inequalities (LMIs) which can be easily solved by various convex optimization algorithms to determine the control signals. Most neural-network-based nonlinear systems with time delays or without time delays can be transformed into the SNNMs for controller synthesis in a unified way. Two application examples are given where the SNNMs are employed to synthesize the feedback stabilizing controllers for an SISO nonlinear system modeled by the neural network, and for a chaotic neural network, respectively. Through these examples, it is demonstrated that the SNNM not only makes controller synthesis of neural-network-based systems much easier, but also provides a new approach to the synthesis of the controllers for the other type of nonlinear systems.
This paper proposes an improved implementation algorithm for the continuous-time receding horizon control (RHC). The proposed algorithm has a feature that it has better control performance than the existing algorithm. Main idea of the proposed algorithm is that we can approximate the original RHC problem better by assuming the predicted input trajectory on the prediction horizon has a continuous form, which is constructed from linear interpolation of finite number of vectors. This, in turn, leads to improved control performance. We derive a predictor such that it takes linear interpolation into account and proposes the method by which we can express the cost exactly. Through simulation study fur an inverted pendulum, we illustrate that the proposed algorithm has the better control performance than the existing one.
This paper is concerned with a mixed control with aerodynamic fin and side thrusters applied to an agile missile using two-time scale dynamic inversion and linear time-varying control technique. The nonlinear dynamic inversion method with the weighting function allocates the desired control inputs (aerodynamic fin and side thrusters) to track a reference trajectory, and the time-varying control technique guarantees the robustness for the uncertainties. Closed-loop stability is achieved by the assignment of the extended-mean of these linear time-varying eigenvalues to the left half complex plane. The proposed schemes are validated by nonlinear simulations.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권2호
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pp.210-220
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2012
The model-free control of aeroelastic vibrations of a non-linear 2-D wing-flap system operating in supersonic flight speed regimes is discussed in this paper. A novel continuous robust controller design yields asymptotically stable vibration suppression in both the pitching and plunging degrees of freedom using the flap deflection as a control input. The controller also ensures that all system states remain bounded at all times during closed-loop operation. A Lyapunov method is used to obtain the global asymptotic stability result. The unsteady aerodynamic load is considered by resourcing to the non-linear Piston Theory Aerodynamics (PTA) modified to account for the effect of the flap deflection. Simulation results demonstrate the performance of the robust control strategy in suppressing dynamic aeroelastic instabilities, such as non-linear flutter and limit cycle oscillations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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