International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.1
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pp.1-6
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2016
Keeping a system in stable state is one of the important issues of control theory. The main goal of our basic research is stability of unmanned aerial vehicle (quadrotor). This type of system uses a variety of sensors to stabilize. In control theory and automatic control system to stabilize any system it is need to apply feedback control based on information from sensors. Our aim is to provide balance based on the 3D spatial information in real time. We used PID control method for stabilization of a seesaw balancing system and the article presents our experimental results. This paper presents the possibility of balancing of seesaw system based on feedback information from stereo vision system only.
In this paper, we propose a control method to improve control performance for a Quad-rotor Unmanned Aerial Vehicle's stabilization. The proposed method is the Fuzzy+I control that contains a fuzzy controller which processes signals from the error and the change of error, and generates the control signal by summing up fuzzy output signal and integral signal. We simulated and experimented on the fuzzy+I control method by implementing Quad-rotor UAV that is able to hovering, for the purpose of verifying the effectiveness of the proposed fuzzy+I control method in comparison with general PID control, and we found out that fuzzy+I controller improved control performance of the system.
the satellite tracking problem of Antenna with two axis of elevation angle and azimuth one is described in this paper. The proposed control procedures for stabilization of nonlinear pedestal unit are consists of a off-line modeling identified by neural network and a on-line neural network controller combined with a reference model using the least square method. the simulation results are introduced and compared to a conventional PID controller.
Kim, Tae-Woo;Jo, Hyun-Woo;Song, Ho-Shin;Lee, Oh-Keol;Lee, Joon-Tark
Proceedings of the KIEE Conference
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2000.07d
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pp.2624-2626
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2000
The stabilization controls of coupled tank system and ball-beam system are difficult control tasks because of their high order time delay, nonlinearity and structural unstability. Fuhermore, a series of classical methods such as a conventional PID and a full state feedback controller(FSFC) based on the local linearizations have narrow stabilizable regions. Therefore, in this paper, in order to stabilize two representative nonlinear system mentioned above, a Sliding Mode Controller based on a Real Variable Elitist Genetic Algorithm(RVEGA SMC) was proposed.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.4
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pp.51-57
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2020
A propeller-based seesaw system is a system that can represent one of axis of four propeller drones and its stabilization has been replaced by intelligent control system instead of often used control methods such as PID and state space. Today, robots are increasingly use machine learning methods to adapt to their environment and learn to perform the right actions. In this article, we propose a Q-learning-based approach to control the stability of a seesaw system with a propeller. From the experimental results that it is possible to fully learn the balance control of a seesaw system by correctly defining the state of the system, the actions to be performed, and the reward functions. Our proposed method solves the seesaw stabilization.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.590-593
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2021
본 연구에서는 목발을 사용하는 교통약자가 물품을 안정적으로 휴대할 수 있도록 도와주는 장치를 개발하였다. 2축 짐벌 구조를 기반으로 서보모터, IMU센서, 아두이노 나노 마이크로프로세서로 구현하였고, Pitch와 Roll 방향 회전을 상쇄하기 위해 센서 각도를 변환 없이 사용하는 기본제어법과 PID 제어법을 사용하여 비교하였다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.4
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pp.591-598
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2017
The changes of technology and the size of markets for unmaned aerial vehicle are getting bigger presently. Damage happens because of user's poor operation since accesses to the drones are easy. To minimize the damage, drone's stabilized flight skills are required, and controlling the motor to balanced speed is also needed. Thus, the essay shows that we use Arduino as a main control device for controlling a drone, and used acceleration sensor and gyro sensor for the drone stabilization. Also, we made it able to hover at a certain height by using a sonar sensor. We also controlled a drone by using an Android application, and made the drone hover stably at 0~2 meters.
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.
The main objective of this paper is to develop an innovative methodology for the vibration suppression control of the multiple degrees-of-freedom (MDOF) flexible structure. The proposed structure represented in this research as a clamped-free-free-free truss type plate is rotated by motors. The controller has two loops for tracking and vibration suppression. In addition to stabilizing the actual system, the proposed feedback control is based on a genetic algorithm (GA) to seek the primary optimal control gain for tracking and stabilization purposes. Moreover, input shaping is introduced for the control scheme that limits motion-induced elastic vibration by shaping the reference command. Experimental results are presented, demonstrating that, in the control loop, roll and yaw angles track control and elastic mode stabilization. It was also demonstrated that combining the input shaper with the proportional-integral-derivative (PID) feedback method has been shown to yield improved performance in controlling the flexible structure system. The broad range of problems discussed in this research is valuable in civil, mechanical, and aerospace engineering for flexible structures with MDOM motion.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.691-695
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1998
Most of systems has nonlinearity . And also accurate modelings of these uncertain nonlinear systems are very difficult. In this paper, a fuzzy modeling technique for the stabilization control of an IP(inverted pendulum) system with nonlinearity was proposed. The fuzzy modeling was acquired on the basis of ANFIS(Adaptive Neuro Fuzzy Infernce System) which could learn using a series of input-output data pairs. Simulation results showed its superiority to the PID controller. We believe that its applicability can be extended to the other nonlinear systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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