Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.5
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pp.779-788
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2003
This study evaluates the approximation errors of the existing linearized equation for a servovalve nonlinear flowrate characteristic. At first, the errors are evaluated on flowrate/pressure characteristics diagrams. Subsequently, they are investigated with time response simulation results for several hydraulic control systems. To enable systematic evaluation of computational error, the authors propose three kinds of equations with restructured forms of the existing linearized equation. As results of the evaluations, it is ascertained that comparatively good computational accuracy can be achieved with the existing linearized equation when both an operating point for the linearized equation and operating range of the hydraulic system stay near the flowrate axis of the flowrate/pressure characteristics diagram. In addition, the results show that comparatively big computational error may occur when operating range of a hydraulic system stay apart from the flowrate axis of the flowrate/pressure characteristics diagram.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.7
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pp.683-687
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2007
In last decades, several linearization methods for the AOA measurements have been proposed, for example, Gauss-Newton method and Closed-Form solution. Gauss-Newton method can achieve high accuracy, but the convergence of the iterative process is not always ensured if the initial guess is not accurate enough. Closed-Form solution provides a non-iterative solution and it is less computational. It does not suffer from convergence problem, but estimation error is somewhat larger. This paper proposes a Self-Tuning Weighted Least Square AOA algorithm that is a modified version of the conventional Closed-Form solution. In order to estimate the error covariance matrix as a weight, a two-step estimation technique is used. Simulation results show that the proposed method has smaller positioning error compared to the existing methods.
This paper proposes the MIMO indirect adaptive fuzzy controller to control the two-link manipulators. The input-output linearization technique, equivalent control input plus integral term, augmented error model and recursive least square adaptive law are used fer the controller. The linear type of fuzzifier-defuzzifier fuzzy logic system used for nonlinear function makes easy to farm the error model and able to follow the adaptive system approach. Such that control approach, the control system is not required joint speed and accerelation measurement and easy to implement and tune. The simulation results showed that the proposed controller has good control performance, stability, very small tracking error, decoupling, fast convergence, robust to parameter variation and load.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.485-489
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2006
In last decades, several linearization methods for the AOA measurements have been proposed, for example, Gauss-Newton method and closed-form solution. Gauss-Newton method can achieve high accuracy, but the convergence of the iterative process is not always ensured if the initial guess is not accurate enough. Closed-form solution provides a non-iterative solution and it is less computational. It does not suffer from convergence problem, but estimation error is somewhat larger. This paper proposes a self-tuning weighted least square AOA algorithm that is a modified version of the conventional closed-form solution. In order to estimate the error covariance matrix as a weight, two-step estimation technique is used. Simulation results show that the proposed method has smaller positioning error compared to the existing methods.
Kim, Yong-Shik;Lee, Jae-Hoon;Do, Hyun-Min;Kim, Bong-Keun;Tanikawa, Tamio;Ohba, Kohtaro;Lee, Ghang;Yun, Seok-Heon
The Journal of Korea Robotics Society
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v.3
no.3
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pp.176-185
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2008
In this paper, new filtering method for sensor registration is provided to estimate and correct error of registration parameters in multiple sensor environments. Sensor registration is based on filtering method to estimate registration parameters in multiple sensor environments. Accuracy of sensor registration can increase performance of data fusion method selected. Due to various error sources, the sensor registration has registration errors recognized as multiple objects even though multiple sensors are tracking one object. In order to estimate the error parameter, new nonlinear information filtering method is developed using minimum mean square error estimation. Instead of linearization of nonlinear function like an extended Kalman filter, information estimation through unscented prediction is used. The proposed method enables to reduce estimation error without a computation of the Jacobian matrix in case that measurement dimension is large. A computer simulation is carried out to evaluate the proposed filtering method with an extended Kalman filter.
In this paper, a control system using robust H.inf. controller based on convex parametrization is presented for nonlinear system with uncertainty. accounting for the time delay, noise and linearization error by frequency analysis, the suboptmal controller is designed to meet robust stability and performance for uncertainty. The desinged control system is applied to a nonlimear boiler moderl to test its performances.
In this paper, a high precision track following control algorithm is proposed for micro electrostatic actuator considering of the application for hard disk drive. The micro electrostatic actuator proposed has nonlinear voltage-displacement characteristic in a working range of 0.8.mu.m and has uni-directional movement. Mid range reference and open-loop bias are proposed for the revision of negative position error, and inverse model for linearization.
In this paper we propose direct and indirect adaptive controllers for a nonlinear multivariable steam generating unit(200MW). In the direct adaptive scheme the estimation of the controller parameter are achieved from tracking error, while in the indirect approach the unknown parameter of the boiler system is estimated by the Hopfield network-based identifier. The performance of two proposed adaptive controllers is shown through simulations.
In this paper we treat the application of fault detection method in DC motor having both model mismatch and noise problems. A fault detection method presented by Kwon et al. (1994) for SISO systems has been here experimented. The model mismatch includes here linearization error as well as undermodelling. Comparisons are made with the real plant, DC motor. The experimental result of robust fault detection method is shown to have good performance via with the alternative fault detection method which do not account noise.
In this paper, A Feedforward Linear Power Amplifier for IMT-2000 which IMD characteristics was improved was designed and fabricated. To improve the main power amplifier IMD characteristics, the Feedback loop was added to basic Feedforward Power Amplifier structure. Therefore, the output power of error amplifier can be reduced, and it is easy to control the linearization circuit to cancel total IMD. The designed power amplifier represented the 40㏈m(l0W) output power and -55㏈C 3rd IMD at Center frequency 2.14㎓ (@5㎒).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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