Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.22
no.2
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pp.256-262
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2013
This paper presents a linear path control algorithm for NeuroMate robot in a skull drilling system. For the path control inverse kinematics of the robot is analyzed and a linear interpolation algorithm is presented. A geometric approach is used for solving inverse kinematic equations for the robot. Four feasible solutions are found through the approach. The approach gives geometric insights for selecting the best solution from the feasible solutions. The presented linear interpolation algorithm computes a next position considering current velocity and remaining distance to the target position. Presented algorithm is implemented and tested in a skull drilling system.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1997.10a
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pp.293-298
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1997
The H$_{\infty}$robust controller fur the reactor power control system is designed by use of the mixed weight sensitivity. The system is configured into the typical two-port model with which the weight functions are augmented. Since the solution depends on the weighting functions and the problem is of non-convex, the genetic algorithm is used to determine the weighting functions. The cost function applied in the genetic algorithm permits the direct control of the power tracking performances. In addition, the actual operating constraints such as rod velocity and acceleration can be treated as design parameters. Compared with the conventional approach, the controller designed by the genetic algorithm results in the better performances with the realistic constraints. Also, it is found that the genetic algorithm could be used as an effective tool in the robust design. robust design.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.5
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pp.195-201
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2005
In conventional Vehicle Stability Control (VSC) System, a control threshold is designed by average driver characteristics. Despite the stabilizing effort, VSC causes redundancy to an expert driver. An advanced VSC which has flexibility on its control property is proposed in this study. By using lateral velocity estimator, a control threshold is determined on side slip angle and angular velocity phase plane. Vehicle planar motion model based sliding controller is modified with respect to various control thresholds. The performance of the proposed VSC algorithm has been investigated by human-in-the-loop simulation using a vehicle simulator. The simulation results show that the control threshold has to be determined with respect to the driver steering characteristics. A VSC with variable control thresholds would provide an improvement compared to a VSC with a constant threshold.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.9
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pp.891-897
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2010
This paper proposes a cooperative control algorithm for a dual-arms robot which is carrying an object to the desired location. When the dual-arms robot is carrying an object from the start to the goal point, the optimal path in terms of safety, energy, and time needs to be selected among the numerous possible paths. In order to quantify the carrying efficiency of dual-arms, DAMM (Dual Arm Manipulability Measure) has been defined and applied for the decision of the optimal path. The DAMM is defined as the intersection of the manipulability ellipsoids of the dual-arms, while the manipulability measure indicates a relationship between the joint velocity and the Cartesian velocity for each arm. The cost function for achieving the optimal path is defined as the summation of the distance to the goal and inverse of this DAMM, which aims to generate the efficient motion to the goal. It is confirmed that the optimal path planning keeps higher manipulability through the short distance path by using computer simulation. To show the effectiveness of this cooperative control algorithm experimentally, a 5-DOF dual-arm robot with distributed controllers for synchronization control has been developed and used for the experiments.
The autopilot system targets decreasing labor, working environment, service safety security and elevation of service efficiency. Ultimate purpose is minimizing number of crew for guarantee economical efficiency of shipping service. Recently, being achieving research about Course Keeping Control, Track Keeping Control, Roll-Rudder Stabilization, Dynamic ship Positioning and Automatic Mooring Control etc. which compensate nonlinear characteristic using optimizing control technique. And application research is progressing using real ship on actual field. Relation of Rudder angle which adjusted by Steering Machine and ship-heading angle are non-linear. And, Load Condition of ship acts as non-linear element that influence to Parameter of ship. Also, because the speed of a current and direction of waves, velocity and quantity of wind etc. that id disturbance act in non-linear form, become factor who make service of shipping painfully. Therefore, service system of shipping requires robust control algorithm that can overcome nonlinearity. In this paper, Using GA algorithm,design autopilot system of ship that could overcome the non-linear factor of ship and disturbance and examined result through simulation.
The tip of the flexible robot arm has to be controlled by the active control reducing vibration because it has residual vibration after getting to desired position. This paper presents an end-point position control of a 1-link flexible robot arm having tip mass by the PID control algorithm. The system is composed of a flexible arm with tip mass, dc servomotor and ballscrew mechanism under translational motion. The feedback signal composed of the tip displacement measured by laser sensor, estimated velocity and acceleration is used to control the base motion. Theoretical results are obtained by applying the Laplace transform and the numerical inversion method to the governing equations. After the flexible robot arm reaches to. the desired position, the residual vibration is controlled by the PID algorithm. This paper gives the simulation and experimental results of end-point responses according to changing tip-mass and arm length. And this algorithm shows good effects of reducing the residual vibration. Approximately, theoretical response is in good agreement with experimental one.
This paper concerned about a study on the direct pole placement PID self-tuning controller design for Robot manipulator control system. The method of a direct pole placement self-tuning PID control for a DC motor of robot manipulator tracks a reference velocity in spite of the parameters uncertainties in nonminimum phase system. In this scheme, the parameters of controller are estimated by the recursive least square(RLS) identification algorithm, the pole placement method and diophantine equation. A series of simulation in which minimum phase system and nonminimum phase system are subjected to a pattern of system parameter changes is presented to show some of the features of the proposed control algorithm. The proposed control algorithm which shown are effective for the practical application, and experiments of DC motor speed control for Robot manipulator by a microcomputer IRH-PC/AT are performed and the results are well suited.
A discrete-time learning control for robotic manipulators is studied using its pulse transfer function. Firstly, discrete-time learning stability condition which is applicable to single-input two-outputs systems is derived. Secondly, stability of learning algorithm with position signal is studied. In this case, when sampling period is small, the algorithm is not stable because of an unstable zero of the system. Thirdly, stability of algorithm with position and velocity signals is studied. In this case, we can stabilize the learning control system which is unstable in learning with only position signal. Finally, simulation results on the trajectory control of robotic manipulators using the discrete-time learning control are shown. This simulation results agree well with the analytical ones.
The development of a fast, accurate, and inexpensive position-controlled pneumatic actuator that may be applied to various practical positioning applications with various external loads is described in this paper. A novel modified pulse-width modulation (MPWM) valve pulsing algorithm allows on/off solenoid valves to be used in place of costly servo valves. A comparison between the system response of the standard PWM technique and that of the modified PWM technique shows that the performance of the proposed technique was significantly increased. A state-feedback controller with position, velocity and acceleration feedback was successfully implemented as a continuous controller. A switching algorithm for control parameters using a learning vector quantization neural network (LVQNN) has newly proposed, which classifies the external load of the pneumatic actuator. The effectiveness of this proposed control algorithm with smooth switching control has been demonstrated through experiments with various external loads.
The aims of this paper is to develop a modular agricultural robot and its autonomous driving algorithm that can be used in field farming. Actually, it is difficult to develop a controller for autonomous agricultural robot that transforming their dynamic characteristics by installation of machine modules. So we develop for the model based control algorithm of rotary machine connected to agricultural robot. Autonomous control algorithm of agricultural robot consists of the path control, velocity control, orientation control. To verify the developed algorithm, we used to analytical techniques that have the advantage of reducing development time and risks. The model is formulated based on the multibody dynamics methods for high accuracy. Their model parameters get from the design parameter and real constructed data. Then we developed the co-simulation that is combined between the multibody dynamics model and control model using the ADAMS and Matlab simulink programs. Using the developed model, we carried out various dynamics simulation in the several rotation speed of blades.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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