A vehicle suspension system performs two functions, the ride quality and the stability, which conflict with each other. Among the various suspension systems, an active suspension system has an external energy source, from which energy is always supplied to the system for continuous control of vehicle motion. In the process of the linearization for the nonlinear active suspension system, the frequency dependent damping method is used for the exact modelling to the real model. The pressure control valve which is controlled by proportional solenoid is the most important component in the active suspension system. The pressure control valve has the dynamic characteristics with 1st order delay. Therefore, It's necessary to adopt the lead compensator to compensate the dynamics of the pressure control valve. The sampling time is also important factor for the control performances. The sampling time value is proposed to satisfy the system performances. After the modelling and simulation for the pressure control valve and vehicle dynamic, the performances of the vehicle ride quality and the stability are enhanced.
Kim, Min-Gyu;Kang, Hyungjoo;Lee, Mun-Jik;Cho, Gun Rae;Li, Ji-Hong;Kim, Cheol
한국해양공학회지
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제35권6호
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pp.434-445
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2021
This paper proposes an optimal design method for an unmanned underwater vehicle (UUV) platform to overcome strong current. First, to minimize the hydrodynamic drag components in water, the vehicle is designed to have a streamlined disc shape, which help maintaining horizontal motion (zero roll and pitch angles posture) while overcoming external current. To this end, four vertical thrusters are symmetrically mounted outside of the platform to stabilize the vehicle's horizontal motion. In the horizontal plane, four horizontal thrusters are symmetrically mounted outside of the disc, and each of them has the same forward and reverse thrust performances. With these four thrusters, a specific thrust vector control (TVC) method is proposed, and for external current in any direction, four horizontal thrusters are controlled to generate a vectored thrust force to encounter the current while minimizing the vehicle's rotation and maintaining its heading. However, for the numerical simulations, the vehicle's hydrodynamic coefficients related to the horizontal plane are derived based on both theoretical and empirically derived formulas. In addition to the simulation, experimental studies in both the water tank and circulating water channel are performed to verify the vehicle's various final performances, including its ability to overcome strong current.
This paper proposes a new haptic cue vehicle accelerator pedal device using magnetorheological(MR) brake. As a first step, an MR fluid-based haptic cue device is devised to be capable of rotary motion of accelerator pedal. Under consideration of spatial limitation, design parameters are optimally determined to maximize control torque using finite element method. The proposed haptic cue device is then manufactured and integrated with accelerator pedal. Its field-dependant torque is experimentally evaluated. Vehicle system emulating gear shifting and engine speed is constructed in virtual environment and communicated with the haptic cue device. Haptic cue algorithm using the feed-forward control algorithm is formulated to achieve optimal gear shifting in driving. Control performances are experimentally evaluated via feed-forward control strategy and presented in time domain.
A vehicle suspension system performs two functions, the ride quality and the stability, which conflict with each other. An active suspension system has an external energy source, from which energy is always supplied to the system for continuous control of vehicle motion. Therefore, an active suspension system can have even more improved performance. Some control laws have been proposed for active suspension system, but in this paper, an optimal variable structure control(VSC) is proposed. The VSC method is well suited for a class of nonlinear system and can address the robustness issues to constant modelling errors and disturbances. This paper develops an optimal VSC controller and compares its performance to those of a passive suspension system and an active suspension system with an optimal controller. The transient and frequency responses are analyzed respectively.
This paper proposes a new haptic cue vehicle accelerator pedal device using magnetorheological (MR) brake. As a first step, an MR fluid-based haptic cue device is devised to be capable of rotary motion of accelerator pedal. Under consideration of spatial limitation, design parameters are optimally determined to maximize control torque using finite element method. The proposed haptic cue device is then manufactured and integrated with accelerator pedal. Its field-dependant torque is experimentally evaluated. Vehicle system emulating gear shifting and engine speed is constructed in virtual environment and communicated with the haptic cue device. Haptic cue algorithm using the feed-forward control algorithm is formulated to achieve optimal gear shifting in driving. Control performances are experimentally evaluated via feed-forward control strategy and presented in time domain.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권6호
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pp.665-670
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2010
This paper suggests the vehicle remote control on the basis of Smart Phone. In general, most smart phone is mounted with G-sensor to control the motion. G-sensor is able to control several directions and movements of velocity along with X, Y, and Z axis. To access remote location and data system, we can also utilize Wi-Fi communication as well as bluetooth communication. In this study, we propose the scheme that is the car management application by remote control via real-time monitoring on mobile device for user convenience.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권3호
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pp.243-251
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2016
Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) generally work in complex marine environments. Any fault in AUVs may cause significant losses. Thus, system reliability and automatic fault diagnosis are important. To address the actuator failure of AUVs, a fault diagnosis method based on the Gaussian particle filter is proposed in this study. Six free-space motion equation mathematical models are established in accordance with the actuator configuration of AUVs. The value of the control (moment) loss parameter is adopted on the basis of these models to represent underwater vehicle malfunction, and an actuator failure model is established. An improved Gaussian particle filtering algorithm is proposed and is used to estimate the AUV failure model and motion state. Bayes algorithm is employed to perform robot fault detection. The sliding window method is adopted for fault magnitude estimation. The feasibility and validity of the proposed method are verified through simulation experiments and experimental data.
This paper describes the hydrodynamic characteristics of a test-bed AUV SNUUV-I constructed at Seoul National University. The main purpose of the AUV is to carry out fundamental control and hydrodynamic experiments. Its configuration is basically a long cylinder of 1.35m in length and 0.25m in diameter with delta-type wings near its rear end. On the edge of each wing, a thruster of 1/4HP is mounted, which is used for both drive and turn the vehicle for horizontal movement as the output control power is varied. A pair of control surfaces installed near its font part generates pitch moments for vertical movement. The 6 DOF mathematical model of SNUUV-I contains hydrodynamic forces and moments expressed in terms of a set of hydrodynamic coefficients. These coefficients can be classified into linear damping coefficients, linear inertial coefficients and nonlinear damping coefficients. It is important to estimate the exact value of these coefficients to control the vehicle precisely. Among these, the linear coefficients are known to affect the motion of the vehicle dominantly. The linear damping coefficients are estimated by using Extended Kalman Filter. The responses of the vehicle to input signals are used to estimate the hydrodynamic coefficients, which can be inferred from output signals measured from an IMU (inertial motion unit) sensor, while the linear inertial coefficients are calculated by a potential code. By using these coefficients estimated as described above, a simulation program is constructed using Matlab.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권4호
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pp.623-640
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2017
The full nonlinear equations of an unmanned aerial vehicle ground taxiing mathematical dynamic model are built based on a type of unmanned aerial vehicle data in LMS Virtual.Lab Motion. The flexible landing gear model is considered to make the aircraft ground motion more accurate. The electric braking control system is established in MATLAB/Simulink and the experiment of it verifies that the electric braking model with the pressure sensor is fitted well with the actual braking mechanism and it ensures the braking response speediness. The direction rectification control law combining the differential brake and the rudder with 30% anti-skid brake is built to improve the directional stability. Two other rectifying control laws are demonstrated to compare with the designed control law to verify that the designed control is of high directional stability and high braking efficiency. The lateral displacement increases by 445.45% with poor rectification performance under the only rudder rectifying control relative to the designed control law. The braking distance rises by 36m and the braking frequency increases by 85.71% under the control law without anti-skid brake. Different landing conditions are simulated to verify the good robustness of the designed rectifying control.
This paper presents a neural net based nonlinear adaptive controller for an autonomous underwater vehicle (AUV). AUV's dynamics are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operational conditions, so it is necessary for the high performance control system of an AUV to have the capacities of learning and adapting to the change of the AUV's dynamics. In this paper a linearly parameterized neural network is used to approximate the uncertainties of the AUV's dynamics, and a sliding mode control is introduced to attenuate the effects of the neural network's reconstruction errors and the disturbances of AUV's dynamics. The presented controller is consist of three parallel schemes; linear feedback control, sliding mode control and neural network. Lyapunov theory is used to guarantee the asymptotic convergence of trajectory tracking errors and the neural network's weights errors. Numerical simulations for motion control of an AUV are performed to illustrate to effectiveness of the proposed techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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