This paper deals with the robust controller design of robotic manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of unmodelled dynamics in cause of nonlinearity and parameter uncertainty. The approach followed in this paper is based on model reference adaptive control technique and convergence on hyperstability theory but it does away with assumption that process is characterized by a linear model remaining time invariant during adaptation process. A computer simulation has been performed to demonstrate the performance of the designed control system in task coordinates for stanford manipulator with payload and disturbances.
This paper considers the ring rolling process contorl and treats the problem of controlling the pressure roll and conical roll motion which critically affects final quality of the rolled products. Since the process dynamics reveals nonlinear characteristics and parameter uncertainty, an adaptive control scheme was applied. The results show that this proposed adaptive control scheme can produce rolled rings of closer dimensional tolerances as compared with nonadaptive control system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.2
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pp.35-44
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1994
In this paper, an observer for linear discrete systems with unknown inputs is presented. The suggested observer can estimate the system state vector and the unknown inputs simultaneously. As an extension of the observer, a new fault diagnosis observer for linear discrete systems with structured uncertainty is presented. The fault diagnosis observer can detect and identify the actuator and the sensor faults as well. The stability conditionsand the design methods of the each observers are presented and the usability of the observers is shown via numerical examples.
International Journal of Reliability and Applications
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v.12
no.1
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pp.41-48
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2011
This paper considers the maintenance model suggested by Jung and Park (2010) to adopt the Bayesian approach and obtain an optimal replacement policy following the expiration of NFRRW. As the criteria to determine the optimal maintenance period, we use the expected cost during the life cycle of the system. When the failure times are assumed to follow a Weibull distribution with unknown parameters, we propose an optimal maintenance policy based on the Bayesian approach. Also, we describe the revision of uncertainty about parameters in the light of data observed. Some numerical examples are presented for illustrative purpose.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.15
no.26
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pp.59-66
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1992
This Paper, first, tries to optimize the output specifications with uncertain characteristics. And then aims to solve the problem not only by making use of transformed multiple regression equation which can yield objective function of output characteristics but also by formulating developed multiple fuzzy goal programming using fuzzy set theory which can treat uncertainty easily, and the efficiency of these techniques, will be also demonstrated through a case study.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.5
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pp.333-338
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2000
This paper considers the decentralized control problem of linear time-invariant interconnected systems with delays. A decentralized output-feedback controller to obtain both stability and performance of the interconnected system is designed using the standard $H_\infty$ control theory, This paper provides sufficient conditions for such a controller to exist and provides an output feedback controller.
We treat the problem of the robust tracking of a class of nonlinear systems which can be asymptotically decoupled in approximate sense by state variable feedback. A nonlinear control law is derived such that the tracking error in the closed loop system is uniformly bounded and tends to a certain small neighborhood of the origin. Simulation results show that simultaneous lateral and longitudinal maneuvers in airplane can be accurately performed in spite of uncertainty in stability derivatives.
A pressure tracking of hydroforming process is considered in this paper. To account for nonlinearities and uncertainty of the process. A fuzzy SOC based iterative learning control algorithm is proposed. A series of experimentals were performed for the pressure tracking control of the process. The experimental results show that regardless of inherent nonlinearties and uncertainties associated with hydraulic system. A good pressure tracking control performance is obtained using the proposed fuzzy learning control algorithm.
The robust servo controller is designed by the procedure of LQG/LTR method in the continuous-time domain. This design results is equivalently converted to the discrete-time suboptimal LQG in order to implement by the microcomputer system. The LTP, condition of the discrete-time LQG is analyzed and approved by the experiments against the uncertainty of real plant, the discretized LQG /LTR control shows the good robustness.
In this paper, by means of Lyapunov second method, we analyze the stability of IP control servo systems in the time domain for the first time. Based on the results on the stability analysis, the design rule to select the gain of IP control is suggested such that the maximum error of output to the nominal system is guaranteed for all uncertainty and load variations. An example of a speed control of brushless dc motor given to prove the unusefulness of the gain design rule.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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