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저자정보
Tae-Hee An (Pusan National University) Huu Cong-Nguyen (Kyungnam University) Jin-Hwan Sok (Kyungnam University) Woo-Song Lee (Kwangjin Precision Co.,Ltd.) Sung-Hyun Han (Kyungnam University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2010
발행연도
2010.10
수록면
2,099 - 2,102 (4page)

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In this paper, we present two kinds of robust control schemes for robot system which has the parametric uncertainties. In order to compensate these uncertainties, we use the neural network control system that has the capability to approximate any nonlinear function over the compact input space. In the proposed control schemes, we need not derive the linear formulation of robot dynamic equation and tune the parameters. We also suggest the robust adaptive control laws in all proposed schemes for decreasing the effect of approximation error. To reduce the number of neural of network, we consider the properties of robot dynamics and the decomposition of the uncertainty function. The proposed controllers are robust not only to the structured uncertainty such as payload parameter, but also to the unstructured one such as friction model and disturbance. The reliability of the control scheme is shown by computer simulations and experiment of robot manipulator with 8 axis.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. CONTROLLER DESIGN
3. DYNAMIC MODELING AND CONTROL OF ROBOT SYSTEM
4. EXPERIMENT AND RESULTS
7. CONCLUSIONS
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-569-000940971