Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.11
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pp.1103-1109
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2008
Since the flexible joint robots with motor dynamics are represented by the fifth-order nonlinear sγstem, it is difficult and complex to design the controller for electrically driven flexible-joint (EDFJ) robots. In this paper, we propose a simple adaptive control method to solve this problem. It is assumed that the model uncertainties of the robots dynamics, joint flexibility, and motor dynamics are unknown. For the simple control design, the dynamic surface design method is applied, and all uncertainties in the robot and motor dynamics are compensated by using the adaptive function approximation technique. It is proved that all signals in the controlled closed-loop system are uniformly ultimately bounded. Simulation results for three-link EDFJ manipulators are provided to validate the effectiveness of the proposed control system.
In this paper, Simple Adaptive Control (SAC) method is used to mitigate the detrimental effects of earthquakes on MR-damper equipped structures. Acceleration Feedback (AF) is utilized since measuring the acceleration response of structures is known to be reliable and inexpensive. The SAC is simple, fast and as an adaptive control scheme, is immune against the effects of plant and environmental uncertainties. In the present study, in order to translate the desired control force into an applicable MR damper command voltage, a neural network inverse model is trained, validated and used through the simulations. The effectiveness of the proposed AF-based SAC control system is compared with optimal H2/LQG controllers through numerical investigation of a three-story model building. The results indicate that the SAC controller is substantially effective and reliable in both undamaged and damaged structural states, specifically in reducing acceleration responses of seismically excited buildings.
This paper presents a speed controller based on an adaptive fuzzy algorithm for high performance permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives under parameter and load variations. In many speed tracking control systems PI controller has been used due to its simple structure and easy of design. PI controller, however, suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. In order to improve the tracking control performance under load variations, the PI controller parameters are modified during operation by adaptive fuzzy method. This method based on optimal fuzzy logic system has simple structure and computational simplicity. It needs only sample data which is obtained by optimal controller off-line. As the sample data implemented in the adaptive fuzzy system can be modified or extended, a flexible control system can be obtained. Simulation results show the usefulness of the proposed controller.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.8
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pp.936-941
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2011
This paper deals with the issue of motion control of a single rod cylinder-load system using simple adaptive control (SAC) method. Prior to controller design, the experiment of open-loop response has been performed. Based on it, design parameters of transfer function are obtained and used for controller design. The effect of parallel feedforward compensator has been investigated by computer simulation, suppressing the oscillatory motion. Through experiments it is conformed that the SAC method gives good tracking performance compared to the PD control method.
Ohtomo, A.;Iwai, Z.;Fukuda, H.;Mizumoto-I.;Dozono, H.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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1992.10b
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pp.152-157
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1992
The simple adaptive control(SAC) method has attracted attention for interest of the simple structure of its adaptive controller. We establish that the introduction of output derivative action to the original SAC system definitely improves the response characteristic of the control system. The effect of such an introduction is confirmed through experimental results by applying the method to a servo control system using a direct drive (DD) motor.
Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.7
no.3
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pp.1-6
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2010
This paper deals with the issue of simple adaptive position control for a pump-controlled cylinder system. A fixed displacement pump is utilized instead of servo valve and its speed is controlled by AC motor. The whole control system is composed of a pair of interconnected subsystems, that is, a feedback control system and a feedforward control system. From experiments it is shown that position control using simple adaptive control can accomplish significant reduction in position tracking error comparing to a conventional PID control.
This Paper presents a speed controller based on the adaptive fuzzy tuning method for brushless DC(BLDC) motor drives under load variations. Generally, the speed tracking control systems use PI controller due to its simple structure and easy of design. PI controller, however, suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. In order to improve the tracking control performance under load variations, PI controller of which the parameters are modified during operation by adaptive fuzzy tuning method. This method based on optimal fuzzy logic system has simple structure and computational simplicity. It needs only sample data which is obtained by optimal controller off-line. As the sample data implemented in the adaptive fuzzy system can be modified or extended, a flexible control system can be obtained. Simulation results show the usefulness of the proposed controller.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.2
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pp.139-145
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2006
A multi-variable Golden-Section adaptive controller is proposed for the tracking control of robotic manipulators with unknown dynamics. With a small sample time, the unknown dynamics of the robotic manipulator are denoted equivalently by a characteristic model of a 2-order multivariable time-varying difference equation. The coefficients of the characteristic model change slowly with time and some of their valuable characteristic relationships emerge. Based on the characteristic model, an adaptive algorithm with a simple form for the control of robotic manipulators is presented, which combines the multi-variable Golden-Section adaptive control law with the weighted least squares estimation method. Moreover, a compensation neural network law is incorporated into the designed controller to reduce the influence of the coefficients estimation error on the control performance. The results of the simulations indicate that the developed control scheme is effective in robotic manipulator control.
This paper presents a control method for the experimental mobile vehicle. By merging the advantages of neural network, adaptive and fuzzy control, neural network-based adaptive fuzzy control is proposed. It can deal with a large amount of training data by neural network, from these data producing more accurate fuzzy rules by adaptive control, and then controlling the object by fuzzy control. This is not the simple combination of the three methods, but merging them into one control system Experiments and some future considerations are given.
The aircraft nose landing gear (NLG) can suffer of an unstable vibration called shimmy that is responsible of discomfort and of fatigue stress on the gear strut components. An adaptive controller is proposed in this paper to cope with the aforementioned problem. It is based on a method called Modified Simple Adaptive control (MSAC) which is able of governing the NLG motion by using a feedback signal that relies on just one output of the plant. The MSAC only asks for the passivity of the controlled plant. With this aim, a parallel feedforward compensator is employed in this work to let the system satisfies the almost strictly passivity (ASP) requirements. The nonlinear equations that govern the aircraft NLG shimmy vibration behavior are used to analyzed the controlled system transient response undergoing an initial disturbance and taking into account different taxiing speed values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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