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Coordinated adaptive robust contouring control of an industrial biaxial precision gantry with cogging force compensations / Hu, Chuxiong in IEEE transactions on industrial electronics, Vol. 57 N° 5 (Mai 2010) 

Public ISBD [article]  in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 57 N° 5 (Mai 2010) . - pp. 1746 - 1754 Titre : Coordinated adaptive robust contouring control of an industrial biaxial precision gantry with cogging force compensations Type de document : texte imprimé Auteurs : Hu, Chuxiong, Auteur ; Yao, Bin, Auteur ; Wang, Qingfeng, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp. 1746 - 1754 Note générale : Génie électrique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Adaptive  control  Cogging  force  Contouring  control  Linear  motor Index. décimale : 621.38 Dispositifs électroniques. Tubes à électrons. Photocellules. Accélérateurs de particules. Tubes à rayons X Résumé : Cogging force is an important source of disturbances for linear-motor-driven systems. To obtain a higher level of contouring motion control performance for multiaxis mechanical systems subject to significant nonlinear cogging forces, both the coordinated control of multiaxis motions and the effective compensation of cogging forces are necessary. In addition, the effect of unavoidable velocity measurement noises needs to be sufficiently attenuated. This paper presents a discontinuous-projection-based desired compensation adaptive robust contouring controller to address these control issues all at once. Specifically, the presented approach explicitly takes into account the specific characteristics of cogging forces in the controller designs and employs the task coordinate formulation for coordinated motion controls. Theoretically, the resulting controller achieves a guaranteed transient performance and a steady-state contouring accuracy even in the presence of both parametric uncertainties and uncertain nonlinearities. In addition, the controller also achieves asymptotic output tracking when there are parametric uncertainties only. Comparative experimental results obtained on a high-speed Anorad industrial biaxial precision gantry are presented to verify the excellent contouring performance of the proposed control scheme and the effectiveness of the cogging force compensations. DEWEY : 621.38 ISSN : 0278-0046 En ligne : http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=5226579 [article] Coordinated adaptive robust contouring control of an industrial biaxial precision gantry with cogging force compensations [texte imprimé] / Hu, Chuxiong, Auteur ; Yao, Bin, Auteur ; Wang, Qingfeng, Auteur . - 2011 . - pp. 1746 - 1754. Génie électrique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 57 N° 5 (Mai 2010) . - pp. 1746 - 1754 Mots-clés : Adaptive  control  Cogging  force  Contouring  control  Linear  motor Index. décimale : 621.38 Dispositifs électroniques. Tubes à électrons. Photocellules. Accélérateurs de particules. Tubes à rayons X Résumé : Cogging force is an important source of disturbances for linear-motor-driven systems. To obtain a higher level of contouring motion control performance for multiaxis mechanical systems subject to significant nonlinear cogging forces, both the coordinated control of multiaxis motions and the effective compensation of cogging forces are necessary. In addition, the effect of unavoidable velocity measurement noises needs to be sufficiently attenuated. This paper presents a discontinuous-projection-based desired compensation adaptive robust contouring controller to address these control issues all at once. Specifically, the presented approach explicitly takes into account the specific characteristics of cogging forces in the controller designs and employs the task coordinate formulation for coordinated motion controls. Theoretically, the resulting controller achieves a guaranteed transient performance and a steady-state contouring accuracy even in the presence of both parametric uncertainties and uncertain nonlinearities. In addition, the controller also achieves asymptotic output tracking when there are parametric uncertainties only. Comparative experimental results obtained on a high-speed Anorad industrial biaxial precision gantry are presented to verify the excellent contouring performance of the proposed control scheme and the effectiveness of the cogging force compensations. DEWEY : 621.38 ISSN : 0278-0046 En ligne : http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=5226579

Desired compensation adaptive robust control / Yao, Bin in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control, Vol. 131 N° 6 (Novembre 2009) 

Public ISBD [article]  in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 131 N° 6 (Novembre 2009) . - 07 p. Titre : Desired compensation adaptive robust control Type de document : texte imprimé Auteurs : Yao, Bin, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : 07 p. Note générale : dynamic systems Langues : Anglais (eng) Mots-clés : adaptive  robust  control;  nonlinear  systems Résumé : A desired compensation adaptive robust control (DCARC) framework is presented for nonlinear systems having both parametric uncertainties and uncertain nonlinearities. The paper first considers a class of higher order nonlinear systems transformable to a normal form with matched model uncertainties. For this class of uncertain systems, the desired values of all states for tracking a known desired trajectory can be predetermined and the usual desired compensation concept can be used to synthesize DCARC laws. The paper then focuses on systems with unmatched model uncertainties, in which the desired values of the intermediate state variables for perfect output tracking of a known desired trajectory cannot be predetermined. A novel way of formulating desired compensation concept is proposed and a DCARC backstepping design is developed to overcome the design difficulties associated with unmatched model uncertainties. The proposed DCARC framework has the unique feature that the adaptive model compensation and the regressor depend on the reference output trajectory and on-line parameter estimates only. Such a structure has several implementation advantages. First, the adaptive model compensation is always bounded when projection type adaption law is used, and thus does not affect the closed-loop system stability. As a result, the interaction between the parameter adaptation and the robust control law is reduced, which may facilitate the controller gain tuning process considerably. Second, the effect of measurement noise on the adaptive model compensation and on the parameter adaptation law is minimized. Consequently, a faster adaptation rate can be chosen in implementation to speed up the transient response and to improve overall tracking performance. These claims have been verified in the comparative experimental studies of several applications. DEWEY : 629.8 ISSN : 0022-0434 En ligne : http://dynamicsystems.asmedigitalcollection.asme.org/Issue.aspx?issueID=26505&di [...] [article] Desired compensation adaptive robust control [texte imprimé] / Yao, Bin, Auteur . - 2010 . - 07 p. dynamic systems Langues : Anglais (eng) in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 131 N° 6 (Novembre 2009) . - 07 p. Mots-clés : adaptive  robust  control;  nonlinear  systems Résumé : A desired compensation adaptive robust control (DCARC) framework is presented for nonlinear systems having both parametric uncertainties and uncertain nonlinearities. The paper first considers a class of higher order nonlinear systems transformable to a normal form with matched model uncertainties. For this class of uncertain systems, the desired values of all states for tracking a known desired trajectory can be predetermined and the usual desired compensation concept can be used to synthesize DCARC laws. The paper then focuses on systems with unmatched model uncertainties, in which the desired values of the intermediate state variables for perfect output tracking of a known desired trajectory cannot be predetermined. A novel way of formulating desired compensation concept is proposed and a DCARC backstepping design is developed to overcome the design difficulties associated with unmatched model uncertainties. The proposed DCARC framework has the unique feature that the adaptive model compensation and the regressor depend on the reference output trajectory and on-line parameter estimates only. Such a structure has several implementation advantages. First, the adaptive model compensation is always bounded when projection type adaption law is used, and thus does not affect the closed-loop system stability. As a result, the interaction between the parameter adaptation and the robust control law is reduced, which may facilitate the controller gain tuning process considerably. Second, the effect of measurement noise on the adaptive model compensation and on the parameter adaptation law is minimized. Consequently, a faster adaptation rate can be chosen in implementation to speed up the transient response and to improve overall tracking performance. These claims have been verified in the comparative experimental studies of several applications. DEWEY : 629.8 ISSN : 0022-0434 En ligne : http://dynamicsystems.asmedigitalcollection.asme.org/Issue.aspx?issueID=26505&di [...]

Output Feedback Adaptive Robust Control of Uncertain Linear Systems With Disturbances / Yao, Bin in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control, Vol. 128 N°4 (Decembre 2006) 

Public ISBD [article]  in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 128 N°4 (Decembre 2006) . - 938-945 p. Titre : Output Feedback Adaptive Robust Control of Uncertain Linear Systems With Disturbances Titre original : Commande Robuste Adaptative de Rétroaction de Rendement des Systèmes Linéaires Incertains avec des Perturbations Type de document : texte imprimé Auteurs : Yao, Bin, Auteur ; Xu, Li, Auteur Article en page(s) : 938-945 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Projection  discontinue  Arrangement  robuste  adaptif  Commande  de  rétroaction  Système  linéaire  Perturbation  paramétrique  Rétroaction  robuste Index. décimale : 629.8 Résumé : In this paper, a discontinuous projection based output feedback adaptive robust control (ARC) scheme is constructed for a class of linear systems subjected to both parametric uncertainties and disturbances that might be output dependent. An observer is first designed to provide exponentially convergent estimates of the unmeasured states. This observer has an extended filter structure so that on-line parameter adaptation can be utilized to reduce the effect of possible large disturbances that have known shapes but unknown amplitudes. Estimation errors that come from initial state estimates and uncompensated disturbances are dealt with via certain robust feedback at each step of the backstepping design. Compared to other existing output feedback robust adaptive control schemes, the proposed method explicitly takes into account the effect of disturbances and uses both parameter adaptation and robust feedback to attenuate their effects for an improved tracking performance. Experimental results on the control of an iron core linear motor are presented to illustrate the effectiveness and achievable performance of the proposed scheme. En cet article, une projection discontinue basée arrangement robuste adaptatif de commande de rétroaction de rendement (ARC) est construite pour une classe des systèmes linéaires soumis aux deux incertitudes et perturbations paramétriques qui pourraient être personne à charge produite. Un observateur est d'abord conçu pour fournir des évaluations exponentiellement convergentes des états immesurés. Cet observateur a une structure prolongée de filtre de sorte que l'adaptation en ligne de paramètre puisse être utilisée pour réduire l'effet des grandes perturbations possibles qui ont su des formes mais des amplitudes inconnues. Des erreurs d'évaluation qui viennent des évaluations d'état initial et des perturbations incompensées sont traitées par l'intermédiaire de certaine rétroaction robuste à chaque étape de la conception backstepping. Comparé à l'autre commande adaptative robuste de rétroaction existante de rendement complote, la méthode proposée tient compte explicitement de l'effet des perturbations et emploie l'adaptation de paramètre et la rétroaction robuste pour atténuer leurs effets pour une exécution de cheminement améliorée. Des résultats expérimentaux sur la commande d'un moteur linéaire de noyau de fer sont présentés pour illustrer l'efficacité et l'exécution réalisable de l'arrangement proposé. En ligne : byao@purdue.edu [article] Output Feedback Adaptive Robust Control of Uncertain Linear Systems With Disturbances = Commande Robuste Adaptative de Rétroaction de Rendement des Systèmes Linéaires Incertains avec des Perturbations [texte imprimé] / Yao, Bin, Auteur ; Xu, Li, Auteur . - 938-945 p. Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 128 N°4 (Decembre 2006) . - 938-945 p. Mots-clés : Projection  discontinue  Arrangement  robuste  adaptif  Commande  de  rétroaction  Système  linéaire  Perturbation  paramétrique  Rétroaction  robuste Index. décimale : 629.8 Résumé : In this paper, a discontinuous projection based output feedback adaptive robust control (ARC) scheme is constructed for a class of linear systems subjected to both parametric uncertainties and disturbances that might be output dependent. An observer is first designed to provide exponentially convergent estimates of the unmeasured states. This observer has an extended filter structure so that on-line parameter adaptation can be utilized to reduce the effect of possible large disturbances that have known shapes but unknown amplitudes. Estimation errors that come from initial state estimates and uncompensated disturbances are dealt with via certain robust feedback at each step of the backstepping design. Compared to other existing output feedback robust adaptive control schemes, the proposed method explicitly takes into account the effect of disturbances and uses both parameter adaptation and robust feedback to attenuate their effects for an improved tracking performance. Experimental results on the control of an iron core linear motor are presented to illustrate the effectiveness and achievable performance of the proposed scheme. En cet article, une projection discontinue basée arrangement robuste adaptatif de commande de rétroaction de rendement (ARC) est construite pour une classe des systèmes linéaires soumis aux deux incertitudes et perturbations paramétriques qui pourraient être personne à charge produite. Un observateur est d'abord conçu pour fournir des évaluations exponentiellement convergentes des états immesurés. Cet observateur a une structure prolongée de filtre de sorte que l'adaptation en ligne de paramètre puisse être utilisée pour réduire l'effet des grandes perturbations possibles qui ont su des formes mais des amplitudes inconnues. Des erreurs d'évaluation qui viennent des évaluations d'état initial et des perturbations incompensées sont traitées par l'intermédiaire de certaine rétroaction robuste à chaque étape de la conception backstepping. Comparé à l'autre commande adaptative robuste de rétroaction existante de rendement complote, la méthode proposée tient compte explicitement de l'effet des perturbations et emploie l'adaptation de paramètre et la rétroaction robuste pour atténuer leurs effets pour une exécution de cheminement améliorée. Des résultats expérimentaux sur la commande d'un moteur linéaire de noyau de fer sont présentés pour illustrer l'efficacité et l'exécution réalisable de l'arrangement proposé. En ligne : byao@purdue.edu

Output Feedback Neural Network Adaptive Robust Control With Application to Linear Motor Drive System / Gong, J. O. in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control, Vol. 128 N° 2 (Juin 2006) 

Public ISBD [article]  in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 128 N° 2 (Juin 2006) . - 227-235 p. Titre : Output Feedback Neural Network Adaptive Robust Control With Application to Linear Motor Drive System Titre original : Commande Robuste Adaptative de Réseau Neurologique de Rétroaction de Rendement avec l'Application au Système Linéaire d'Entraînement de Moteur Type de document : texte imprimé Auteurs : Gong, J. O., Auteur ; Yao, Bin, Auteur Article en page(s) : 227-235 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Réseau  neurologique  Conception  robuste  adaptive  Rétroaction  Système  non-linéaire  Observateur  à  gain  élevé  Réseau  neurologique  multicouche  Projection  discontinue  Cheminement  asymptotique Résumé : In this paper, neural networks (NNs) and adaptive robust control design method are integrated to design a performance oriented control law with only output feedback for a class of single-input-single-output nth order nonlinear systems in a normal form. The nonlinearities in the system include repeatable unknown nonlinearities and nonrepeatable unknown nonlinearities such as external disturbances. In addition, unknown nonlinearities can exist in the control input channel as well. A high-gain observer is employed to estimate the states of system. All unknown but repeatable nonlinear functions are approximated by the outputs of multilayer neural networks with the estimated states as inputs to achieve a better model compensation. All NN weights are tuned on-line. In order to avoid possible divergence of on-line tuning, discontinuous projections with fictitious bounds are used in the weight adjusting law to make sure that all the weights are adapted within a prescribed range. Theoretically, the resulting controller achieves a guaranteed output tracking transient performance and a guaranteed final tracking accuracy in general. Certain robust control terms is then constructed to effectively attenuate various model uncertainties and estimate errors. Furthermore, if all the states are available and the unknown nonlinear functions are in the functional ranges of the neural networks, an asymptotic output tracking is also achieved to retain the perfect learning capability of NNs in the ideal situation provided that the ideal NN weights fall within the prescribed range. The output feedback neural network adaptive robust control is then applied to the control of a linear motor drive system. Experiments are carried out to show the effectiveness of the proposed algorithm and the excellent output tracking performance. En cet article, des réseaux neurologiques (NNs) et la méthode de conception robuste adaptative de commande sont intégrés pour concevoir une exécution orientée loi de commande avec seulement la rétroaction de rendement pour une classe des systèmes non-linéaires du nième ordre de simple-entrée-simple-rendement sous une forme normale. Les non-linéarités dans le système incluent des non-linéarités inconnues qu'on peut répéter et des non-linéarités inconnues nonrepeatable telles que des perturbations externes. En outre, les non-linéarités inconnues peuvent exister dans le canal d'entrée de commande aussi bien. Un observateur à gain élevé est employé pour estimer les états de système. Des fonctions non-linéaires tout inconnues mais qu'on peut répéter sont rapprochées par les sorties des réseaux neurologiques multicouche avec les états estimés comme entrées pour réaliser une meilleure compensation modèle. Tous les poids de NN sont accordés en ligne. Afin d'éviter la divergence possible en ligne de l'accord, des projections discontinues avec les limites factices sont employées dans le poids ajustant la loi pour s'assurer que tous les poids sont adaptés dans une marge prescrite. Théoriquement, le contrôleur résultant réalise une exécution passagère de cheminement garantie de rendement et une exactitude de cheminement finale garantie en général. Certaines limites robustes de commande est alors construites pour atténuer efficacement de diverses incertitudes modèles et pour estimer des erreurs. En outre, si tous les états sont disponibles et les fonctions non-linéaires inconnues sont dans les gammes fonctionnelles des réseaux neurologiques, un cheminement asymptotique de rendement est également réalisé pour maintenir les possibilités d'étude parfaites de NNs dans la situation idéale à condition que les poids idéaux de NN fassent partie de la marge prescrite. La commande robuste adaptative de réseau neurologique de rétroaction de rendement est alors appliquée à la commande d'un système linéaire d'entraînement de moteur. Des expériences sont effectuées pour montrer l'efficacité de l'algorithme proposé et de l'exécution de cheminement d'excellent rendement. En ligne : byao@purdue.edu [article] Output Feedback Neural Network Adaptive Robust Control With Application to Linear Motor Drive System = Commande Robuste Adaptative de Réseau Neurologique de Rétroaction de Rendement avec l'Application au Système Linéaire d'Entraînement de Moteur [texte imprimé] / Gong, J. O., Auteur ; Yao, Bin, Auteur . - 227-235 p. Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 128 N° 2 (Juin 2006) . - 227-235 p. Mots-clés : Réseau  neurologique  Conception  robuste  adaptive  Rétroaction  Système  non-linéaire  Observateur  à  gain  élevé  Réseau  neurologique  multicouche  Projection  discontinue  Cheminement  asymptotique Résumé : In this paper, neural networks (NNs) and adaptive robust control design method are integrated to design a performance oriented control law with only output feedback for a class of single-input-single-output nth order nonlinear systems in a normal form. The nonlinearities in the system include repeatable unknown nonlinearities and nonrepeatable unknown nonlinearities such as external disturbances. In addition, unknown nonlinearities can exist in the control input channel as well. A high-gain observer is employed to estimate the states of system. All unknown but repeatable nonlinear functions are approximated by the outputs of multilayer neural networks with the estimated states as inputs to achieve a better model compensation. All NN weights are tuned on-line. In order to avoid possible divergence of on-line tuning, discontinuous projections with fictitious bounds are used in the weight adjusting law to make sure that all the weights are adapted within a prescribed range. Theoretically, the resulting controller achieves a guaranteed output tracking transient performance and a guaranteed final tracking accuracy in general. Certain robust control terms is then constructed to effectively attenuate various model uncertainties and estimate errors. Furthermore, if all the states are available and the unknown nonlinear functions are in the functional ranges of the neural networks, an asymptotic output tracking is also achieved to retain the perfect learning capability of NNs in the ideal situation provided that the ideal NN weights fall within the prescribed range. The output feedback neural network adaptive robust control is then applied to the control of a linear motor drive system. Experiments are carried out to show the effectiveness of the proposed algorithm and the excellent output tracking performance. En cet article, des réseaux neurologiques (NNs) et la méthode de conception robuste adaptative de commande sont intégrés pour concevoir une exécution orientée loi de commande avec seulement la rétroaction de rendement pour une classe des systèmes non-linéaires du nième ordre de simple-entrée-simple-rendement sous une forme normale. Les non-linéarités dans le système incluent des non-linéarités inconnues qu'on peut répéter et des non-linéarités inconnues nonrepeatable telles que des perturbations externes. En outre, les non-linéarités inconnues peuvent exister dans le canal d'entrée de commande aussi bien. Un observateur à gain élevé est employé pour estimer les états de système. Des fonctions non-linéaires tout inconnues mais qu'on peut répéter sont rapprochées par les sorties des réseaux neurologiques multicouche avec les états estimés comme entrées pour réaliser une meilleure compensation modèle. Tous les poids de NN sont accordés en ligne. Afin d'éviter la divergence possible en ligne de l'accord, des projections discontinues avec les limites factices sont employées dans le poids ajustant la loi pour s'assurer que tous les poids sont adaptés dans une marge prescrite. Théoriquement, le contrôleur résultant réalise une exécution passagère de cheminement garantie de rendement et une exactitude de cheminement finale garantie en général. Certaines limites robustes de commande est alors construites pour atténuer efficacement de diverses incertitudes modèles et pour estimer des erreurs. En outre, si tous les états sont disponibles et les fonctions non-linéaires inconnues sont dans les gammes fonctionnelles des réseaux neurologiques, un cheminement asymptotique de rendement est également réalisé pour maintenir les possibilités d'étude parfaites de NNs dans la situation idéale à condition que les poids idéaux de NN fassent partie de la marge prescrite. La commande robuste adaptative de réseau neurologique de rétroaction de rendement est alors appliquée à la commande d'un système linéaire d'entraînement de moteur. Des expériences sont effectuées pour montrer l'efficacité de l'algorithme proposé et de l'exécution de cheminement d'excellent rendement. En ligne : byao@purdue.edu