In this paper, we design a new controller for an ultra-precision positioning system. In general, time optimal control enables to reach a target position faster than others. However it shows a weakness to chattering effect. In order to solve the problem, a new control algorithm based on sliding mode control is proposed. The suggested controller is composed of LQR control and sliding mode control. By performing some simulations, we prove that the proposed controller is more robust than time optimal control under the circumstance of parameter uncertainties and external disturbances.
The main focus when developing software is to improve the reliability and stability of a software system. We are enjoying a very comfortable life thanks to modern civilization, however, comfort is not guaranteed to us. Once software systems are introduced, the software systems used in the field environments are the same as or close to those used in the development-testing environment; however, the systems may be used in many different locations. Development of software system is a difficult and complex process. Generally, existing software reliability models are applied to software testing data and then used to make predictions on the software failures and reliability in the field. In this paper, we present an improved exponential NHPP software reliability model in different development environments, and examine the goodness-of-fit of improved exponential model and other model based on two datasets. The results show that the proposed model fits significantly better than other NHPP software reliability model.
In this paper, a predictive fuzzy control algorithm to supervise the elevator system with plural elevator cars is proposed and its performance is evaluated. Elevator group controller must decide the service elevator for a registered hall call to satisfy the multiple control objects. The proposed group control algorithm ensures the efficient operations of the group cars and provides the improved level of service, coping with multiple control objects and uncertainty of system state. The feasibility of the proposed control algorithm is evaluated by simulation on computer.
This paper presents a method to calculate the characteristic root areas and loci band of control systems with uncertainties. First, equations of boundary curves of root areas in the case of additive and multiplicative perturbation are derived. Then, an algorithm for the calculation of the array of closed curves is presented. When the upper bound of the absolute values of frequency responses for the uncertain part, is also frequency-dependent, the frequency-dependent, terms are included in the characteristic equation of the nominal system. This lead to the boundary equations of the root, areas for control systems with frequency-dependent uncertainty. Numerical examples of the control systems with multiplicative perturbations including frequency-dependent terms are presented to verify this calculation method. Finally, its applications to the design of robust control systems, e.g., passive adaptive control systems are also discussed.
The computed-torque method (CTM) shows good trajectory tracking performance in controlling robot manipulator if there is no disturbance or modelling errors. But with the increase of a payload or the disturbance of a manipulator, the tracking errors become large. So there have been many researches to reduce the tracking error. In this paper, we propose a new control algorithm based on the CTM that decreases a tracking error by generating new reference trajectory to the controller. In this algorithm we used the concept of sliding mode theory and fuzzy system to reduce chattering in control input. For the numerical simulation, we used a 2-link robot manipulator. To simulate the disturbance due to a modelling uncertainty, we added errors to each elements of the inertia matrix and the nonlinear terms and assumed a payload to the end-effector. In this simulation, proposed method showed better trajectory tracking performance compared with the CTM.
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.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.11
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pp.968-973
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2000
Fault diagnosis plays an important role in the performance and safe operation of many modern engineering plants. This paper investigates the problem of fault detection using neural networks in dynamic systems. A general framework for constructing a nonlinear fault detection scheme for nonlinear dynamic systems containing modeling uncertaintly is proposed. The main idea behind the proposed approach is to monitor the physical system with an off -line learning neural network and then to approximate the upper and lower thresholds of acceleration of the nominal system with the model-based threshold(ThMB) method, The performance of the proposed fault detection scheme is investigated through simulations of a pendulum with uncertainty.
The rare metals, used for semiconductors, PDP-LCS and other specialized metal areas necessarily, has been playing a key role for the Korean economic development. Rare metals are influenced by exogenous variables, such as production quantity, price and supplied areas. Nowadays the supply base of rare metals is threatened by the sudden increase in price. For the stable supply of rare metals, a rational demand outlook is needed. In this study, focusing on the domestic demand for chromium, the uncertainty and probability materializing from demand and price is analyzed, further, a demand forecast model, which takes into account various exogenous variables, is suggested, differing from the previously static model. Also, through the OOS(out-of-sampling) method, comparing to the preexistence ARIMA model, ARMAX model, multiple regression analysis model and ECM(Error Correction Mode) model, we will verify the superiority of suggested model in this study.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.586-588
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2011
Adaptive feedforward control(AFC) is largely aimed for improving control performance of dynamic systems particularly involving periodic disturbance signals in engineering fields. This paper presents a novel hybrid AFC approach for specific systems with multiple disturbances in control input and state variables. The proposed AFC mechanism is hierarchically composed of the conventional AFC and a PID typed auxiliary control law in parallel. The former is generic to decrease periodic disturbance in control actuators and the latter is additionally constructed to overcome control deterioration due to time-varying uncertainty of given systems. We carry out numerical simulation to test reliability of the hybrid AFC system and compare its control performance with a well-known conventional AFC method in terms of time and frequency domains for proving of its superiority.
We consider transmission over body area networks. Due to the difficulty in assessing an accurate statistical model valid for multiple scenarios, we advocate a system design technique favoring robustness. Our approach, which is based on results in [12] and generalizes them, examines the variation of a performance metric when the nominal statistical distribution of fading is replaced by the worst distribution within a given Kullback-Leibler divergence from it. The sensitivity of the performance metric to the divergence from the nominal distribution can be used as an indication of the design robustness. This concept is applied by evaluating the error probability of binary uncoded modulation and the outage probability-the first parameter is useful to assess system performance with no error-control coding, while the second reflects the performance when a near-optimal code is used. The usefulness of channel coding can be assessed by comparing its robustness with that of uncoded transmission.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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