International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.7
no.3
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pp.51-55
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2006
An adaptive tracking controller is presented for the vibration reduction of flexible manipulator employed in hazardous area by combining input shaping technique with sliding-mode control. The combined approach appears to be robust in the presence of severe disturbance and unknown parameter which will be estimated by least-square method in real time. In a maneuver strategy, it is found that a hybrid trajectory with a combination of low frequency mode and rigid-body mode results in better performance and is more efficient than the traditional rigid body trajectory alone which many researchers have employed. The feasibility of the adaptive tracking control approach is demonstrated by applying it to the simplified model of robot system. For the applications of the proposed technique to realistic systems, several requirements are discussed such as control stability and large system order resulted from finite element modeling.
Recently many dynamics control algorithms using robot dynamic equation have been proposed. One of them, Kawato's feedback error learning scheme requires neither an accurate model nor parameter estimation and makes the robot motion closer to the desired trajectory by repeating operation. In this paper, the feedback error learning algorithm is implemented to control a robot system, 5 DOF revolute type movemaster. For this purpose, an actuator dynamic model is constructed considering equivalent robot dynamics model with respect to actuator as well as friction model. The command input acquired from the actuator dynamic model is the sum of products of unknown parameters and known functions. To compute the control algorithm, a parallel processing computer, transputer, is used and real-time computing is achieved. The experiment is done for the three major link of movemaster and its result is presented.
This paper proposes a method by which the estimated values of the unknown parameters of system are converged to the true values in finite time using adaptive deadbeat controller. After those are converged to the true values, the deviation from these values do not virtually exist or, if any, extremely small. Also we apply this technique of deadbeat convergence to a system contaminated with white noise or colored noise. It is shown that the estimated parameters of those systems approach the true values in finite time even though the performance do not match perfectly with the system without noises.
VSS identification approach is based on following concept, i.e. while in sliding motion, the switching of control inputs refects system uncertainites. Therefore, if there exist some operations that make the information form the switiching control inputs be achievable, then the unknown parameters can be actually identification mechanisms which can fully make use of the available information. Two different types of VSS identifiers are taken into consideration. The first type uses adjustable model whose structure is similar to that of identified systems. From the viewpoint of contro, this type of VSS identifiers may be regraded as direct identifier vecause the identified system is handled as an open loop. On the other hand, if the identified system is controlable in the sense of VSS(sliding mode can be generated through chosing control inputs), the second type of VSS identifier, the indirect VSS identifier, can be constructed according to the linerized system strucutre while staying in sliding mode. Therefroe it can be applied to some nonlinear systems which are not linear in parametric space by general identification algorithms, whereas linear in parametric space when sliding mode is existed.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.9
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pp.658-663
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2003
In deterministic design of feedback controllers for uncertain dynamic systems, the upper bound of the uncertainty is very important to guarantee the stability of the closed loop system. In this paper, we assume that the upper bound of the uncertainty is formulated using a Fredholm integral equation of the first kind, that is, an integral of the product of a predefined kernel with an unknown influence function. We propose an adaptation law that is capable of estimating this upper bound. Using this adaptive upper bound, we design an adaptive variable structure control (AVSC), which guarantees asymptotic stability/ultimate boundedness of uncertain dynamic systems. The illustrative example shows the proposed AVSC is effective for uncertain dynamic systems.
International Journal of Aerospace System Engineering
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v.7
no.1
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pp.21-27
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2020
Quasi steady stall is a phenomenon to characterize the aerodynamic behavior of aircraft at high angle of attack region. Generally, it is exercised from a steady state level flight to stall and its recovery to the initial flight in a calm weather. For a theoretical study, such maneuver is demonstrated in the form of aerodynamic model which consists of aircraft's stability and control derivatives. The current research paper is focused on the appropriate selection of aerodynamic model for the maneuver and estimation of the unknown model coefficients using least-square method. The statistical accuracy of the estimated parameters is presented in terms of standard deviations. Finally, the validation has been presented by comparing the measured data to the simulated data from different models.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.20
no.4
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pp.311-319
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2013
Cooray and Ananda (2005) proposed a composite lognormal-Pareto model to analyze loss payment data in the actuarial and insurance industries. Their model is based on a lognormal density up to an unknown threshold value and a two-parameter Pareto density. In this paper, we implement the minimum density power divergence estimation for the composite lognormal-Pareto density. We compare the performances of the minimum density power divergence estimator (MDPDE) and the maximum likelihood estimator (MLE) by simulations and an example. The minimum density power divergence estimator performs reasonably well against various violations in the distribution. The minimum density power divergence estimator better fits small observations and better resists against extraordinary large observations than the maximum likelihood estimator.
Kim, Hak-Kyeong;Nguyen, Tan-Tien;Nam soo Jeong;Kim, Sang-Bong
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.4
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pp.277-282
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2002
This paper proposes a nonlinear adaptive controller based on back-stepping method for tracking reference substrate concentration by manipulating dilution rate in a continuous baker's yeast cultivating process in stirred tank bioreactor. Control law is obtained from Lyapunov control function to ensure asymptotical stability of the system. The Haldane model for the specific growth rate depending on only substrate concentration is used in this paper. Due to the uncertainty of specific growth rate, it has been modified as a function including the unknown parameter with known bounded values. The substrate concentration in the bioreactor and feed line are measured. The deviation from the reference is observed when the external disturbance such as the change of the feed is introduced to the system. The effectiveness of the proposed controller is shown through simulation results in continuous system.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.4
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pp.324-329
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2002
In this paper, the guaranteed cost filtering design method for linear time delay systems with convex bounded uncertainties in discrete-time case is presented. The uncertain parameters are assumed to be unknown but belonging to known convex compact set of polytotype less conservative than norm bounded parameter uncertainty. The main purpose is to design a stable filter which minimizes the guaranteed cost. The sufficient condition for the existence of filter, the guaranteed cost filter design method, and the upper bound of the guaranteed cost are proposed. Since the proposed sufficient conditions are LMI(linear matrix inequality) forms in terms of all finding variables, all solutions can be obtained simultaneously by means of powerful convex programming tools with global convergence assured. Finally, a numerical example is given to check the validity of the proposed method.
A new control scheme is developed to achieve fast and accurate decoupled tracking for an n-Joint robotic manipulator In the Presence of disturbances and unknown Parameter variations. The control system is designed so that a new type of state trajectories called sliding mode may exist in a phase plane. In order to remove the reaching Phase and high frequency chattering phenomenon which ate the common shortcomings of variable structure control(VSC) scheme, this paper presents the new switching line which is composed of three segments and the continuous control law which is derived from the existence condition of a sliding mode. The Proposed methods in this Paper are applied to a 3-Joint robotic manipulator as a numerical example-The digital simulation results which are compared with those of typical VSC scheme show the validity of accurate tracking capability and robust Performance of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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