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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 705 - 712 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0126
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This paper proposes a long short-term memory (LSTM) model for predicting the angular velocity of an excavator. An excavator’s movement command appears at the speed of its hydraulic cylinder, which then appears as the angular velocity of its joint. Therefore, if the angular velocity of the joint, which changes as a function of the operating command, can be predicted, the excavator can be controlled. However, since the cylinder is a nonlinear system, it is difficult to create a system model. To solve this problem, we propose a model having long short-term memory (LSTM) based angular velocity prediction. We constructed an experimental environment for a hydraulic RC excavator, collected excavator data, and analyzed the prediction accuracy of our LSTM model. In addition, we applied the LSTM-based angular velocity prediction model to a PID control algorithm to compare the general PID control algorithm with the proposed control performance.
목차
Abstract
I. 서론
II. LSTM 네트워크
III. 굴삭기 각속도 학습 모델
IV. LSTM 모델 기반 제어 알고리즘
V. 실험결과
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
M. Jelali and H. Schwarz, “Nonlinear identification of hydraulic servo-drive systems,” IEEE Control Systems IEEE Control Syst. Control Systems, IEEE, vol. 15, no. 5, pp. 17-22, Oct. 1995.
B. Heinrichs, N. Sepehri, and A. B. Thornton-Trump, “Position- based impedance control of an industrial hydraulic manipulator,” IEEE International Conference, vol. 1, pp. 284-290, 1996.
M. S. Oh, J. H. Seo, and S. Jung, “Implementation of Position and Force Control by Modelling of a Miniatured Excavator,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 22, no. 12, pp. 1034-1039, 2016.
M.-H. Chiang and C. -C. Huang, “Experimental implementation of complex path tracking control for large robotic hydraulic excavators,” Int J Adv Manuf Technol., vol. 23, pp. 126-132, 2004.
J.-H. Yeom, J. Ahn, K. W. Oh, and S. Lee, “Development on the Auto-Leveling function for excavator machine control system,” KSME, vol. 2016, no. 12, 2016.
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