There are great needs for checking machine operation status precisely in the iron and steel plants. Rotating machines such as pumps, compressors, and motors are the most important objects in the plant maintenance. In this paper back-propagation neural network is utilized in diagnosing rotating machines. Like the finger print or the voice print of human, the abnormal vibrations due to axis misalignment, shaft bending, rotor unbalance, bolt loosening, and faults in gear and bearing have their own spectra. Like the pattern recognition technique, characteristic. feature vectors are obtained from the power spectra of vibration signals. Then we apply the characteristic feature vectors to a back propagation neural net for the weight training and pattern recognition.
The MRAS proposed by Schauder [8] is modified to improve robustness to the change of load torque and/or the variation of the stator resistance. The difference between the voltage and the current model is fed into the current model via proportional and integral gains. In order to generalize the MRAS, supposing that the rotor speed is time varying, we add a compensating term to the current model. It does not alter the Popov's integral inequality condition. Also, the asymptotic stability of the modified MRAS (MMRAS) is shown with the stability proof technique as in the original paper. By the simulation works, it is verified that the MMRAS obtains improved performance than the original MRAS.
In this paper we present the multi-agent robot system developed for participating in micro robot soccer tournament. The multi-agent robot system consists of micro robot, a vision system, a host computer and a communication module. Mcro robot are equipped with two mini DC motors with encoders and gearboxes, a R/F receiver, a CPU and infrared sensors for obstacle detection. A vision system is used to recognize the position of the ball and opponent robots, position and orientation of our robots. The vision system is composed of a color CCD camera and a vision processing unit. Host computer is a Pentium PC, and it receives information from the vision system, generates commands for each robot using a robot management algorithm and transmits commands to the robots by the R/F communication module. And in order to achieve a given mission in micro robot soccer game, cooperative behaviors by robots are essential. Cooperative work between individual agents is achieved by the command of host computer.
With only the classical PID controller applied to control of a DC motor, a good (target) performance characteristic of the controller can be obtained, if all the model parameters of DC motor and operating conditions such as external load torque, disturbance, etc. are exactly known. However, in case when some of system parameters or operating conditions are uncertain or unknown, the fixed PID controller does not guarantee the good performance which is assumed with precisely known system parameters and operating conditions. In view of this and robustness enhancement of DC motor control system, we propose a PID learning controller which consists of a set of learning rules for PID gain tuning and learning of an auxiliary input. The proposed PID learning controller is shown to drive the state of uncertain DC motor system with unknown system parameters and external load torque to the desired one globally asymptotically. Computer simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed PID learning controller, thereby showing whose superiority to the conventional fixed PID controller.
This paper presents an adaptive cutting force controller for milling process, which can be attached to most commercial CNC machining centers in a practical way. The cutting forces of X,Y and Z axes measured indirectly from the use of currents drawn by AC feed-drive servo motors. A typical model for the feed-drive control system of a horizontal machining center is developed to analyze cutting force measurement from the drive motor. The pulsating milling forces can be measured indirectly within the bandwidth of the current feedback control loop of the feed-drive system. It is shown that indirectly measured cutting force signals can be used in the adaptive controller for cutting force regulation. The robust controller structure is adopted in the whole adaptive control scheme. The conditions under which the whole scheme is globally convergent and stable are presented. The suggested control scheme has been implemented into a commercial machining center, and a series of cutting experiments on end milling and face milling processes are performed. The adaptive controller reveals reliable cutting force regulating capability under various cutting conditions.
In this study, when the nonlinear overhead crane which allows simultaneously travel and traverse motion moves a desired transport route, the object suspended the end of rope does undesirable swing motion. Nonlinear overhead crane pertubes in the vicinity of an operating point, therefore the nonlinear overhead crane is modified to linear overhead crane for the operating point. The linear overhead crane was controlled to swing angles of the object by the ratio of torque inputs to motors of the girder and the trolley. As a basis for the result of the linear overhead crane, the nonlinear overhead crane was controlled swing angles of the object and positions of the overhead crane without collision with environmental equipment by partial state feedback control.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.11
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pp.950-955
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2005
A automatic component inserting system for industrial PCB is developed in this paper. This system has not been developed in Korea. Most domestic companies produce PCB manually. This process requires highly-skilled staff. Therefor, we developed a PCB inserting system for automation of the process and improved productivity. There are low parts in this system; press, table, tool change and control part. A hybrid press cylinder with pneumatic and hydraulic is used in the press part. The table part consists of pneumatic actuators, stepping motors and ball-screw mechanism. In the tool change part, upper tools can be exchanged automatically for the inserting of various components. The control part consists of motor drivers, PLCs and power supply.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.1
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pp.1-9
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2006
This paper presents the modeling and multivariable feedback control of a novel high-precision multi-dimensional positioning stage. This integrated 6-degree-of-freedom. (DOF) motion stage is levitated by three aerostatic bearings and actuated by 3 three-phase synchronous permanent-magnet planar motors (SPMPMs). It can generate all 6-DOF motions with only a single moving part. With the DQ decomposition theory, this positioning stage is modeled as a multi-input multi-output (MIMO) electromechanical system with six inputs (currents) and six outputs (displacements). To achieve high-precision positioning capability, discrete-time integrator-augmented linear-quadratic-regulator (LQR) and reduced-order linearquadratic-Gaussian (LQG) control methodologies are applied. Digital multivariable controllers are designed and implemented on the positioning system, and experimental results are also presented in this paper to demonstrate the stage's dynamic performance.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.8
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pp.713-718
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2002
Motion controllers are essential components for operating industrial equipments. Compared with general industrial controllers, motion controllers allow motion control requiring greater speed and precision. This paper presents a method for controlling multi-axes motors via industrial networks. To achieve a line or arc interpolation, the master system delivers instructions to slave systems connected to the network. The network instruction transmitted from the master controller is re-interpolated by the individual slaves through sub-interpolators. The re-interpolated feedrate information is transmitted to the motion control loop in which the current position and the reference position are then calculated. In this way, the interpolation driving between control units is achieved via industrial networks.
The tracking antenna system must be always pointed to target moving vehicle. Especially, for an antenna mounted on a movable vehicle, it needs the stabilized antenna system. In this paper, two types of fuzzy controller were derived and applied to a data link antenna system and the altitude control of unmanned helicopter, respectively. A simplified Fuzzy-PID controller was designed for 2-axes antenna stabilization and tracking system and the performance was verified by simulations and experiments. Computer simulations were performed by Matlab and SIMULINK. A 2-Axes antenna (SeaTel 1898 model) was selected as test platform of this research. The antenna was modified by using two Blushless Direct Current motors and an embedded DSP controller. To verify the performance of designed antenna servo control system, the performance of the conventional PID controller and that of the Fuzzy-PID controller, designed by the same PID control gains, were compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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