This paper represents fundamental developments in Fuzzy and Neural approaches. The Fuzzy Controller(FC) and plant are cascaded in Adaptive framework. Each of which produces its outputs. The adjustable parameters all pertain to the fuzzy controller is implemented as an Adaptive FC to adjust the environments of the plant. There is an error meaure block which is a difference between the actual state and desired state. We introduce error back propagation algorithm in neural method. To speed up convergence, we follow a steepest decent in the sense that each parameter set update leads to a smaller error measure and is learned by this methodology. Inverted pendulum is a typical testbed to measure the effectiveness of nonlinear control system. finally we simulated the adaptive fuzzy controller to be able to bring back to the upright position of the its angle and angular velocity.
Construction machinery is used to improve productivity in civil engineering work and construction work, and it is a lengthy operation, and consumes considerable fuel to cope with large loads. As a result, productivity and fuel consumption of the construction machine become the main deciding factors. In the hydraulic system of the excavator, the main control valve is the most critical position for control. The flow distribution for control performance is achieved by the metering orifice, that causes critical energy loss. To improve this, we propose a combination of a three port proportional pressure reducing valve and a poppet type flow control valve as an IMV to replace the existing spool type MCV. To validate the proposal, we analyze static characteristics by modeling mathematically, and analyze dynamic characteristics. Simulation using the AMESim software on the regeneration circuit of the boom cylinder up-down operation, verifies the energy-saving effect compared to the existing MCV when IMV is used.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.9
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pp.986-994
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2012
This paper is concerned with the application of the vision control algorithm with weighting matrix in robot point placement task. The proposed vision control algorithm involves four models, which are the robot kinematic model, vision system model, the parameter estimation scheme and robot joint angle estimation scheme. This proposed algorithm is to make the robot move actively, even if relative position between camera and robot, and camera's focal length are unknown. The parameter estimation scheme and joint angle estimation scheme in this proposed algorithm have form of nonlinear equation. In particular, the joint angle estimation model includes several restrictive conditions. For this study, the weighting matrix which gave various weighting near the target was applied to the parameter estimation scheme. Then, this study is to investigate how this change of the weighting matrix will affect the presented vision control algorithm. Finally, the effect of the weighting matrix of robot vision control algorithm is demonstrated experimentally by performing the robot point placement.
Switched reluctance motor (SRM) is suitable for electric vehicle (EV) applications with the advantages of simple structure, good overload capability, and inherent fault-tolerance performance. The SRM dynamic simulation model is built based on torque, voltage, and flux linkage equations. The EV model is built on the basis of the analysis of forces acting on a vehicle. The entire speed range of the SRM drive is then divided into constant torque and constant power areas. The command torque of the motor drive system is given according to the accelerator pedal coefficient and motor operation areas. A novel adaptive variable angle control is proposed to avoid the switching chattering between the current chopping control and angle position control modes in SRM drives for EV applications. Finally, simulation analysis and experimental results are conducted to verify the accuracy of the proposed simulation model and control strategy.
An amphibious inspection robot system (hereafter AIROS) is being developed to visually inspect the in-containment refueling storage water tank (hereafter IRWST) strainer in APR1400 instead of a human diver. Four IRWST strainers are located in the IRWST, which is filled with boric acid water. Each strainer has 108 sub-assembly strainer fin modules that should be inspected with the VT-3 method according to Reg. guide 1.82 and the operation manual. AIROS has 6 thrusters for submarine voyage and 4 legs for walking on the top of the strainer. An inverse kinematic algorithm was implemented in the robot controller for exact walking on the top of the IRWST strainer. The IRWST strainer has several top cross braces that are extruded on the top of the strainer, which can be obstacles of walking on the strainer, to maintain the frame of the strainer. Therefore, a robot leg should arrive at the position beside the top cross brace. For this reason, we used an image processing technique to find the top cross brace in the sole camera image. The sole camera image is processed to find the existence of the top cross brace using the cross edge detection algorithm in real time. A 5-DOF robot arm that has multiple camera modules for simultaneous inspection of both sides can penetrate narrow gaps. For intuitive presentation of inspection results and for management of inspection data, inspection images are stored in the control PC with camera angles and positions to synthesize and merge the images. The synthesized images are then mapped in a 3D CAD model of the IRWST strainer with the location information. An IRWST strainer mock-up was fabricated to teach the robot arm scanning and gaiting. It is important to arrive at the designated position for inserting the robot arm into all of the gaps. Exact position control without anchor under the water is not easy. Therefore, we designed the multi leg robot for the role of anchoring and positioning. Quadruped robot design of installing sole cameras was a new approach for the exact and stable position control on the IRWST strainer, unlike a traditional robot for underwater facility inspection. The developed robot will be practically used to enhance the efficiency and reliability of the inspection of nuclear power plant components.
Kim, Seung-Beom;Kang, Dong-Youn;Yun, Hee-Hak;Lee, Geon-Woo;Lee, Sang-Jeong;Park, Chan-Sik
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.10
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pp.1025-1031
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2007
GPS is widely used for positioning applications and attitude of a vehicle can be found also with multiple antennas. However, extremely weak signal level prevents GPS from indoor operation. DR with accelerometers and gyros and landmark based localization method used for indoor applications increase complexity and cost. In this paper, a simple but very efficient ultrasound based attitude determination system which determines both position and attitude in WSN is given. The range between transmitter and receivers are measured using the arrival time difference between ultrasound and RF signal. The 3 dimensional positions can be found using more than 3 range measurements. Furthermore, if more than 2 transmitters are used, the attitude can be determined using the baseline vectors obtained by differencing transmitter and receiver positions. The prototype system is implemented to evaluate the performance of the proposed method. In addition, an error analysis shows the relation between the attitude error and basel me length, quality of measurement and orientation of a vehicle. The static and dynamic experiments performed by micro mobile robot shows accurate position with less than 1.5cm error and attitude with less than 1 degree error can be obtained continuously with 20cm baseline. It is expected that these results can be adapted without modification to indoor applications such as home cleaning robot and autonomous wheelchair maneuvering.
A method to classify a golf swing motion into 7 sections using a Kinect sensor and a fuzzy system is proposed. The inputs to the fuzzy logic are the positions of golf club and its head, which are extracted from the information of golfer's joint position and color information obtained by a Kinect sensor. The proposed method consists of three modules: one for extracting the joint's information, another for detecting and tracking of a golf club, and the other for classifying golf swing motions. The first module extracts the hand's position among the joint information provided by a Kinect sensor. The second module detects the golf club as well as its head with the Hough line transform based on the hand's coordinate. Using a fuzzy logic as a classification engine reduces recognition errors and, consequently, improves the performance of robust classification. From the experiments of real-time video clips, the proposed method shows the reliability of classification by 85.2%.
The DTC of voltage source inverter-fed PMSMs is based on hysteresis controllers of torque and flux. It has several advantages, namely, elimination of the mandatory rotor position sensor, less computation time, and rapid torque response. In addition, the stator resistance is the only parameter, which should be known, and no reference frame transformation is required. The DTC theory has achieved great success in the control of induction motors. However, for the control of PMSM drives proposed a few years ago, there are many basic theoretical problems that must be clarified. This paper describes an investigation into the effect of the zero voltage space vectors in the DTC system and points out that if using it rationally, not only can the DTC of the PMSM drive be driven successfully, but torque and flux ripples are reduced and overall performance of the system is improved. The implementation of DTC in PMSM drives is described and the switching tables specific for an interior PMSM are derived. The conventional eight voltage-vector switching table, which is namely used in the DTC of induction motors does not seem to regulate the torque and stator flux in a PMSM well when the motor operates at low speed. Modelling and simulation studies have both revealed that a six voltage-vector switching table is more appropriate for PMSM drives at low speed. In addition, the sources of difficulties, namely, the error in the detection of the initial rotor position, the variation of stator resistance, and the offsets in measurements are analysed and discussed.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.5
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pp.426-432
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2012
The positions of vessels in JTIDS where each vessel broadcasts its position, can be found using the relative navigation method. Besides positioning, the relative navigation could be adopted for identification friend or foe, tracking targets, monitoring battle field and etc. In this paper, we have explained the fundamental operation and technical structure for the relative navigation and implemented the simulation platform to evaluate the basic function and performance of the system in arbitrary environment. Using platform, the availability of relative navigation within the group network and the characteristic of the algorithm for position prediction was verified. Based on the simulation result, it was verified that EKF based navigation algorithm could produce great initial error and need quite convergence time. To improve the performance, we proposed a new navigation algorithm which uses the minimum norm estimation algorithm until the EKF converges. The simulation results reveal the relative navigation can be effectively used in the formation flight and collision avoidance system.
Kim, Yun-Ki;Park, Jae-Hyun;Kwak, Hwy-Kuen;Park, Sang-Hoon;Lee, ChoonWoo;Lee, Jang-Myung
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.6
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pp.569-575
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2013
This paper proposes a method for PDR (Pedestrian Dead-Reckoning) using a low cost IMU. Generally, GPS has been widely used for localization of pedestrians. However, GPS is disabled in the indoor environment such as in buildings. To solve this problem, this research suggests the PDR scheme with an IMU attached to the pedestrian's waist. However, despite the fact many methods have been proposed to estimate the pedestrian's position, but their results are not sufficient. One of the most important factors to improve performance is, a new calibration method that has been proposed to obtain the reliable sensor data. In addition to this calibration, the PDR method is also proposed to detect steps, where estimation schemes of step length, attitude, and heading angles are developed. Peak and zero crossings are detected to count the steps from 3-axis acceleration values. For the estimation of step length, a nonlinear step model is adopted to take advantage of using one parameter. Complementary filter and zero angular velocity are utilized to estimate the attitude of the IMU module and to minimize the heading angle drift. To verify the effectiveness of this scheme, a real-time system is implemented and demonstrated. Experimental results show an accuracy of below 1% and below 3% in distance and position errors, respectively, which can be achievable using a high cost IMU.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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