Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.11
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pp.912-918
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2016
This paper presents various strategies for humanoid vehicle driving and egress tasks. For driving, a tele-operating system that controls a robot based on a human operator's commands is built. In addition, an autonomous assistant module is developed for the operator. Normal position control can result in severe damage to robots when they egress from vehicles. To prevent this problem, another approach that mixes various joint control techniques is adopted in this study. Additionally, a footplate is newly designed and attached to the vehicle floor for the ground landing phase of the egress task. The attached plate enables the robot to step down onto the ground in a safe manner. For stable locomotion, a balance controller is designed for the humanoid. For the design of the controller, the robot is modeled using an inverted pendulum that consists of a spring and a damper. Then, a state feedback controller (with pole placement and a state observer) is built based on the simplified model. Many approaches that are presented in this paper were successfully applied to a full-sized humanoid, DRC-HUBO+, in the DARPA Robotics Challenge Finals, which were held in the United States in 2015.
Piezoelectric coefficient and dielectric constant of PZT-5H vary with electric field. In this work, variations of these coefficients with electric field are included in finite element modelling of a cantilevered plate instrumented with piezoelectric patches. Finite element model is reduced using modal truncation and then converted into state-space. First three modal displacements and velocities are estimated using Kalman observer. Negative first modal velocity feedback is used to control the vibrations of the smart plate. Three cases are considered v.i.z case 1: in which variation of piezoelectric coefficient and dielectric constant with electric field is not considered in finite element model and not considered in Kalman observer, case 2: in which variation of piezoelectric coefficient and dielectric constant with electric field is considered in finite element model and not considered in Kalman observer and case 3: in which variation of piezoelectric coefficient and dielectric constant with electric field is considered in finite element model as well as in Kalman observer. Simulation results show that appreciable amount of change would appear if variation of piezoelectric coefficient and dielectric constant with r.m.s. value of electric field is considered.
This work mainly discusses an accurate and fast islanding detection based on fractional wavelet packet transform (FRWPT)for multibus microgrid systems. The proposed protection scheme uses combined desirable features retrieved from discrete fractional Fourier transform (FRFT) and wavelet packet transform (WPT) techniques, which provides precise time-frequency information on minute perturbation signals introduced in the system. Moreover, this study focuses on the design of decoupling control with a distributed controller based on state feedback for the efficient operation of microgrid systems that are transitioning from the grid-connected mode to the islanded mode. An IEEE 9-bus test system with inverter based distributed generation (DG) units is considered for islanding assessment and smooth operation. Finally, tracking errors are greatly reduced with stability improvement based on the proposed controller. FRWPT based islanding detection is demonstrated via a time domain simulation of the system. Simulated results show an improvement in system stability with the application of the proposed controller and accurate islanding detection based on the FRWPT technique in comparison with the results obtained by applying the wavelet transform (WT) and WPT.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.3
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pp.1-8
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2004
This paper proposes an LQ-PID controller to reduce errors occurring between input and output speeds in braking or emergency braking and to solve delay of speed or the excessive overshoot problems occurring at the speed control of induction motor. The conventional LQ controller is a method that move the poles in locations that satisfy design specifications such as overshoot and settling time etc. by state-feedback. So it may not be able to satisfy the overshoot requirement in case of the existence of zero in the closed loop transfer function. To attack this zero-problem it is presented a new design methodology of LQ-PID controller by introducing an analytic technique to eliminate the effect of zeros on the closed loop transfer function.
Autonomous Mobile Robot(AMR) is a field of study which is under active research along with rapid development of the engineering technology. The main reasons for the high interest in AMR are because of its ability to change work space freely and its capability to replace human being for difficult and dangerous jobs. Also the fact that AMR provides a variety of research fields, such as path planning, navigation algorithm, sensor fusion, image processing, and controller design is part of the reason for its popularity. But relatively few researches are concerned with controller. So in this paper, a control strategy of mobile robot with nonholonomic constraint for tracking ordered discontinuous motion is proposed. The proposed control strategy has been designed as a state feedback shape to allow the AMR to obtain continuous velocity and track the path which is composed of discontinuous motions. In order to design such controller, 3 states have been reduced to 2 states through coordinate projection. These ideas are tested for validity through simulation and simulation result is compared with experiments result.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.5
no.3
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pp.266-272
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2004
In this paper, an observer-based adaptive controller is proposed to control the longitudinal motion of vehicles. The standard gradient method will be used to estimate the vehicle parameters such as mass, time constant, etc. The nonlinear model between the driving force and the vehicle acceleration will be chosen to design the state observer for the vehicle velocity and acceleration. It will be shown that the proposed observer is exponentially stable, and that the adaptive controller proposed in this paper is stable by the Lyapunov function candidate. It will be proved that the errors of the relative distance, velocity and acceleration converge to zero asymptotically fast, and that the overall system is also asymptotically stable. The simulation results are presented to investigate the effectiveness of the proposed method.
A sliding mode control (SMC) for servo motors based on the differential evolution (DE) algorithm, called DE-SMC, is proposed in this study. The parameters of SMC should be designed exactly to improve the robustness, realize the precision positioning, and reduce the steady-state speed error of the servo drive. The main parameters of SMC are optimized using the DE algorithm according to the speed feedback information of the servo motor. The most significant influence factor of the DE algorithm is optimization iteration. A suitable iteration can be achieved by the tested optimization process profile of the main parameters of SMC. Once the parameters of SMC are optimized under a convergent iteration, the system realizes the given performance indices within the shortest time. The experiment indicates that the robustness of the system is improved, and the dynamic and steady performance achieves the given performance indices under a convergent iteration when motor parameters mismatch and load disturbance is added. Moreover, the suitable iteration effectively mitigates the low-speed crawling phenomenon in the system. The correctness and effectiveness of DE-SMC are verified through the experiment.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.5
no.6
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pp.37-46
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2001
In this research, a controller design method based on optimization is proposed that can satisfy constraints on maximum responses of building structures subject to around excitation modeled by partially stochastic process. The class of controllers to be optimized is restricted to LQR. Weighting matrix on controlled outputs is used as design variable. Objective function, constraint functions and their gradients are computed by the parameterization of control gain with Riccati matrix. Full state feedback controllers designed by proposed optimization method satisfy various design objectives and their necessary maximum control forces are computed for the production of actuator. LQG controllers composed of Kalman filter and LQR designed by proposed method perform well with little deterioration. So it is possible to design output feedback controllers satisfying constraints on various maximum responses of structures.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.7
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pp.3127-3134
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2013
This paper presents the verified results from the examination of the control algorithm, logic composition, and vehicle condition of the engine that has been adapted for DME fuel. It introduces the development process of the control structure and the logic control based on control map and auto-code generation, and finally verifies the reliability and performance of the overall control. The control structure largely consists of the injection control part that implements driver demand into an engine net torque and the air control system part that satisfies characteristics of exhaust gas and power performance. The control logic is designed with feedforward and feedback control for each of its control functions for an enhanced response. Moreover, the control map of the feedforward controller is created by the use of an engine model created by test data of mass product diesel engine, and it was subsequently calibrated in the test process of the engine and vehicle state. A test mode was completed by attaching the developed controller to the vehicle, and a reduction in gas emission is confirmed by the calibration of EGR, VGT, and injection times.
In this paper, the Bayesian recurrent neural network (BRNN) is proposed to predict time series data. Among the various traditional prediction methodologies, a neural network method is considered to be more effective in case of non-linear and non-stationary time series data. A neural network predictor requests proper learning strategy to adjust the network weights, and one need to prepare for non-linear and non-stationary evolution of network weights. The Bayesian neural network in this paper estimates not the single set of weights but the probability distributions of weights. In other words, we sets the weight vector as a state vector of state space method, and estimates its probability distributions in accordance with the Bayesian inference. This approach makes it possible to obtain more exact estimation of the weights. Moreover, in the aspect of network architecture, it is known that the recurrent feedback structure is superior to the feedforward structure for the problem of time series prediction. Therefore, the recurrent network with Bayesian inference, what we call BRNN, is expected to show higher performance than the normal neural network. To verify the performance of the proposed method, the time series data are numerically generated and a neural network predictor is applied on it. As a result, BRNN is proved to show better prediction result than common feedforward Bayesian neural network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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