The adaptive control and the robust control have been considered as the most influential methods for robotic motion control. The purpose of this paper is to compare control performance between these two strategies in unconstrained motion control of robot manipulator. In order to compare control performance properly, intensive experiments are required and only then can conclusions be drawn on the relative merit and demerit of the controllers. Firstly, the control algorithms for unconstrained motion control are summarized. In adaptive control, the controllers that have been proposed so far are classified according to the signals used for the computed control input. It enables rather easier to compare controller is examined to demonstrate control performance of robust controllers. Finally, the above two approaches, the adaptive and the robust are compared from the view-point of robustness to plant uncertainty, which is one of the most demanding properties in robot motion control.
This paper describes the servo position control for the 2-axis positioning table the servo controller consists of conventional feedback loops, disturbance observer. To reduce the contour error, which occurs in the multi-dimensions machines, cross-coupled controller(CCC) is suggested. A weak point of the CCC is their low effectiveness in dealing with arbitrary nonlinear contour such as circles and parabolas. This paper introduces a new nonlinear CCC that is based on control gains that vary during the contour movement The gains of CCC and adjusted in real time according to the shape of nonlinear contour. The feedback controller based on the disturbance observer compensated for external disturbance, plant uncertainty and bad effectiveness by friction model. Suggested servo controller which improve the contouring accuracy, apply to the 2-axis system. Simulation results on 2-axis table verify the effectiveness of the proposed servo controller.
In this paper, we propose the design method of fuzzy robust H$\infty$ controller for the uncertain nonlinear discete-time systems with time delay. First, we represent a nonlinear plant with a modified T-S(Takagi-Sugeno) fuzzy model. Then design method utilizing the concept of PDC (parallel distributed compensation) is employed. For the modified T-S fuzzy model with uncertainty and delay, the sufficient condition of the quadratic stabilization with an H$\infty$ norm bound is presented in terms of Lyapunov stability theory and fuzzy robust H$\infty$ controller design method is given by LMI(linear matrix inequality) approach. Also an illustrative example is given to demonstrate the result of the proposed method.
In order to reject the steady-state tracking error, it is common to introduce integral compensators in servosystems for constant reference signals. However, if the mathematical model of the plant is exact and no disturbance input exists, the integral compensation is not necessary. From this point of view, a two-degree-of-freedom(2DOF) servosystem has been proposed, in which the integral compensation is effective only when there is a modeling error or a disturbance input. The present paper considers a synthesis problems of this 32DOF servosystem with direct transfer term in the system representation. And, a method how we may obtain a gain such that desirable transient response is achieved, is proposed in the presence of the modelling error and disturbance input.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.37
no.2
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pp.8-15
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2000
This study presents an H$_{\infty}$ optimal controller synthesis by the frequency domain analysis of weighting function. The main purpose of our study is to visualize weighting function domains and open loop transfer function domains that satisfy robustness and performance. Also we aim to simplify the iterative algorithm for H$\infty$ optimal controller synthesis. We report that the designed regulator by the proposed method in this paper satisfies the desired specifications and performance in spite of the plant uncertainty variation at any operating point.
In this paper, QFT robust control strategy is proposed to improve stability of power systems in the presence of parametric uncertainty. The basic idea in QFT is to convert design specifications of a closed loop system and plant uncertainties into robust stability and performance bounds on the open loop transmission of the nominal system and then to design a controller by using the gain-phase loop sharing technique. The robustness of the QFT controller has been investigated on a single machine infinite bus model by nonlinear simulations.
A finite-dimensional approximation technique is developed for a class of spectral systems with input and output operators which are unbounded. A corresponding bounding technique on the frequency-response error is also established for control system design. Our goal is to construct an uncertainty model including a nominal plant and its error bounds so that the results from robust linear control theory can be applied to guarantee a closed loop control performance. We demonstrate by numerical example that these techniques are applicable, with a modest computational burden, to a wide class of distributed parameter system plants.
In this paper we propose an on-line tuning method by using genetic algorithm for robust minimax I-PD controller based on new criterion. The new criterion is the Integral of Squared Error (ISE) with a penalty of the derivative of manipulated variable. The work focuses on robust tuning of I-PD controller's parameters in the presence of plant parameter uncertainty. The result of several simulation studies are provided to illustrate the performance of this robust tunig method.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.23
no.1
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pp.95-113
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1997
This paper outlines a framework for a diagnosis of a complex system with uncertain information. Sensor validation ploys a vital role in the ability of the overall system to correctly determine the state of a system monitored by imperfect sensors. Here, emphases are put on the heuristic technology and post-processor for reasoning. Heuristic Sensor Validation (HSV) exploits deeper knowledge about parameter interaction within the plant to cull sensor faults from the data stream. Finally the modified probability distributions and validated data are used as input to the reasoning scheme which is the runtime version of the influence diagram. The output of the influence diagram is a diagnostic mapping from the symptoms or sensor readings to a determination of likely failure modes. Once likely failure modes are identified, a detailed diagnostic knowledge base suggests corrective actions to improve performance. This framework for a diagnostic expert system with sensor validation and reasoning under uncertainty applies in $HEATXPRT^{TM}$ a data-driven on-line expert system for diagnosing heat rate degradation problems in fossil power plants [1].
Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.5
no.1
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pp.1-5
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2008
Pneumatic driving systems have hard non-linear characteristic and large friction force compared with driving power. Hence, it cannot be robust against parameter uncertainties, modelling error, disturbance and noise. In this study, we apply a mixed $H_2/H_{\infty}$ control to the generalized plant for a pneumatic driving apparatus system including parameter uncertainty and disturbance. In order to design the $H_2/H_{\infty}$ controller, we use the LMI technique. To evaluate control performance and robust stability of the designed controller, we compare it with a conventional controller such as PVA(Position-Velocity-Acceleration state controller) using the simulation results. As a result, it can be known that designed controller shows better robust stability than the conventional controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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