This paper focuses on the power-level control of nuclear power plants (NPPs) in the presence of lumped disturbances. An adaptive second-order nonsingular terminal sliding mode control (ASONTSMC) scheme is proposed by resorting to the second-order nonsingular terminal sliding mode. The pre-existing mathematical model of the nuclear reactor system is firstly described based on point-reactor kinetics equations with six delayed neutron groups. Then, a second-order sliding mode control approach is proposed by integrating a proportional-derivative sliding mode (PDSM) manifold with a nonsingular terminal sliding mode (NTSM) manifold. An adaptive mechanism is designed to estimate the unknown upper bound of a lumped uncertain term that is composed of lumped disturbances and system states real-timely. The estimated values are then added to the controller, resulting in the control system capable of compensating the adverse effects of the lumped disturbances efficiently. Since the sign function is contained in the first time derivative of the real control law, the continuous input signal is obtained after integration so that the chattering effects of the conventional sliding mode control are suppressed. The robust stability of the overall control system is demonstrated through Lyapunov stability theory. Finally, the proposed control scheme is validated through simulations and comparisons with a proportional-integral-derivative (PID) controller, a super twisting sliding mode controller (STSMC), and a disturbance observer-based adaptive sliding mode controller (DO-ASMC).
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.1
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pp.40-47
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2004
This paper proposes a three-axis coupling controller designed to improve the contouring accuracy in machining of 3D nonlinear contours. The proposed coupling controller is based on an innovative 3D contour error model and a PID control law. The novel contour error model provides almost exact calculation of contour errors in real-time for arbitrary contours and can be integrated with any type of existing interpolator. In the proposed method, three axes of motion are coordinated by the proposed coupling controller along with a proportional controller for each axis. The proposed contour error model and coupling controller are evaluated through computer simulations. The simulation results show that the proposed 3-axis coupling controller with the new contour error model substantially can improve the contouring accuracy by order of magnitude compared with the existing uncoupled controllers in high-speed machining of nonlinear contours.
This paper presents a cartesian space decentralized adaptive controller design for the end effector of the robot manipulator to track the given desired trajectory in the cartesian coordinate. By the cartesian based control scheme, the task related high level motion command is directly executed without solving the complex inverse kinematic equations. The controller does not require the complex manipulator dynamic model, and hence it is computationally very efficient. Each degree of freedom of the end effector on the cartesian space is controlled by a PID feedback controller and a velocity acceleration feed forward conpensation part. Simulation results for a two-link direct drive manipulator conform that the present cartesian based decentralized scheme is feasible.
Field robots operate in various areas, including construction, agriculture, forestry and manufacturing. Typical tasks of field robots used in various areas include excavation, flattening, and demolition. Such tasks are often accomplished in narrow alleys or indoors. In the case of field robots, there is a limit to working in a small space. Thus, to compensate for these shortcomings, many field robots equipped with Tiltrotators have recently been observed. The advantages of Tiltrotator are improved task efficiency and reduced operating time by reducing unnecessary behavior. We need simulation models that can improve the ability of new people to work and simulate tasks in advance. Thus, in this paper, we developed a simscape-based simulation model and modeling of 6DOF systems for field robots equipped with Tiltrotator. Dynamic modeling of field robot 3D models using Simcape multibody and hydraulic systems of field robots using Simcape Hydraulics were modeled. We applied a PID controller to create a control system that operates along the input angle. Simulation results show that errors occur when comparing input and output angles, but overall, they move along input angles.
Kim, Sungkeun;Kim, Inrae;Kim, Seungkeun;Suk, Jinyoung
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.21
no.5
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pp.450-458
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2017
This paper presents dynamic modelling and simulation study on attitude/altitude control of an insect-mimicking flapping micro aerial vehicle during hovering. Mathematical modelling consists of three parts: simplified flapping kinematics, flapping-wing aerodynamics, and six degree of freedom dynamics. Attitude stabilization is accomplished through linear quadratic regulator based on the linearized model of the time-varying nonlinear system, and altitude control is designed in the outer loop using PID control. The performance of the proposed controller is verified through numerical simulation where attitude stabilization and altitude control is done for hovering. In addition, it is confirmed that the attitude channel by periodic control is marginally stable against periodic pitching moment caused by flapping.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.4
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pp.279-285
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2007
The objective of the research is two fold. The first is to design and propose a stable and robust learning control algorithm. The controller is CMAC Learning Controller which consists of a model-based controller, such as LQR or PID, as a reference control and a CMAC. The second objective is to implement a reference control and CMAC at two different sampling rates. Generally, a conventional controller is designed based on a mathematical plant model. However, increasing complexity of the plant and accuracy requirement on mathematical models nearly prohibits the application of the conventional controller design approach. To avoid inherent complexity and unavoidable uncertainty in modeling, biology mimetic methods have been developed. One of such attempts is Cerebellar Model Articulation Computer(CMAC) developed by Albus. CMAC has two main disadvantages. The first disadvantage of CMAC is increasing memory requirement with increasing number of input variables and with increasing accuracy demand. The memory needs can be solved with cheap memories due to recent development of new memory technology. The second disadvantage is a demand for processing powers which could be an obstacle especially when CMAC should be implemented in real-time. To overcome the disadvantages of CMAC, we propose CMAC learning controller with multiple sampling rates. With this approach a conventional controller which is a reference to CMAC at high enough sampling rate but CMAC runs at the processor's unoccupied time. To show efficiency of the proposed method, an inverted pendulum controller is designed and implemented. We also demonstrate it's possibility as an industrial control solution and robustness against a modeling uncertainty.
This paper proposes a model based trajectory tracking control scheme for under-actuated underwater robotic vehicles. The difficulty in stabilizing a non-linear system using smooth static state feedback law means that the design of a feedback controller for an under-actuated system is somewhat challenging. A necessary condition for the asymptotic stability of an under-actuated vehicle about a single equilibrium is that its gravitational field has nonzero elements corresponding to non-actuated dynamics. To overcome this condition, we propose a continuous time-varying control law based on the direct estimation of vehicle dynamic variables such as inertia, damping and Coriolis & centripetal terms. This can work satisfactorily under commonly encountered uncertainties such as an ocean current and parameter variations. The proposed control law cancels the non-linearities in the vehicle dynamics by introducing non-linear elements in the input side. Knowledge of the bounds on uncertain terms is not required and it is conceptually simple and easy to implement. The controller parameter values are designed using the Taguchi robust design approach and the control law is verified analytically to be robust under uncertainties, including external disturbances and current. A comparison of the controller performance with that of a linear proportional-integral-derivative (PID) controller and sliding mode controller are also provided.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.1
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pp.95-103
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2008
This paper deals with the problem of autolanding for aircraft under windshear environment for which the landing trajectory is given. It is well known that the landing maneuver in windshear turbulence is very dangerous and hard for the pilot to control because windshear is unpredictable in when and where it happens and its aerodynamic characteristics are complicated. In order to accomplish satisfactory autolanding maneuver in this environment, we propose a gain-scheduled controller. The proposed controller consists of three parts: PID controller, called baseline controller, which is designed to satisfy requirements of stability and performance without considering windshear, gain scheduler based on fuzzy logic, and safety decision logic, which decides if the current autolanding maneuver needs to be aborted or not. The controller is applied to a 6-DOF simulation model of the associated airplane in order to illustrate the effectiveness of the proposed control algorithm. It is noted that a cross wind in the lateral direction is included to the simulation model. From the simulation results it is observed that the proposed gain scheduled controller shows superior performance than the case of controller without gain scheduling even in severe downburst and tailwind region of windshear. In addition, touchdown along centerline of the runway is more precise for the proposed controller than for the controller without gain scheduling in the cross wind and the tailwind.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.2
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pp.192-198
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2001
In this study, a methodology of synchronous control which can be applied to position synchronization of a two-axes driving system has been developed. The synchronous error is caused by model uncertainties and torque disturbance of each axis. To overcome these problems, the proposed synchronous control system has been composed of two speed controllers and one synchronous controller. The speed controllers based on PID control law are aimed at the following to speed reference. And the parameters of speed controllers have been designed in order that speed response of the second axis corresponds with one of first axis. Especially, considering to model uncertainties of each axis, the synchronous controller has been designed using H$\infty$ control theory. The controller eliminates the synchronous error by controlling speed of the second axis. The effectiveness of the proposed method has been verified through simulation.
In this paper, the improvement of control performance for a magnetic levitation system is presented. The model of a single-magnet system with rail is derived. As a conventional controller, PID controller is designed and implemented. This controller has a narrow stability margin due to low-order controller structure so that it cause unstability for a flexible rail. So to improve the control performance and stability margin, a robust controller as a new controller is designed and implemented using a VME-based digital controller. As a result, the controller performance of the new designed controller is better than that of the conventional controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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