본 논문에서는 알 수 없는 주파수를 가지는 주기적인 외란이 존재하는 광디스크 드라이브에 대하여 주파수 적응 알고리즘과 출력 제어기를 추가하여 외란을 제거하는 제어기법을 제안한다. 여기서 IMP(internal model principal)에 기반을 두는 주파수 적응 알고리즘은 주기적인 외란의 주파수를 알아내는 역할을 한다. 전체 시스템의 안정도 및 외란제거 성능은 특이섭동이론(singular perturbation theory)으로 증명된다. 본 논문의 기여는 주파수 범위에 따른 설계의 제약이 없다는 점과 모델 불확실성이 존재할 때도 외란을 제거할 수 있다는 점을 들 수 있다.
비선형 시스템의 제어를 위해서 일반적으로 사용하는 하나의 동작점에서 얻은 선형모델에 기초한 제어기는 여러 가지 선형제어기법을 응용할 수 있다는 장점이 있지만 파라미터 변동에 대해 적절히 대처하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 제어대상의 시스템 파라미터가 변동하는 경우에도 제어기가 적응적으로 작동하기 위한 방법으로 보간-LQ 제어기법을 제안한다. 보간-LQ 제어기는 다수개의 서브-LQ 제어기를 설계하고, 이들의 이득을 다시 보간하는 방법을 사용하기 때문에 파라미터 변동에 따라 제어기의 이득이 지속적으로 조정되는 제어기이다. 제안한 방법은 파라미터 변동이 존재하는 컨테이너 크레인 시스템에 적용하여 유효성을 살펴본다.
This paper presents a robust model reference adaptive controller for continuous-time single-input single-output linear time-invariant systems which are subjected to output-dependent disturbances as well as bounded external disturbances. In the derived controller form, an additional output error feedback term is included to over-ride the destabilizing effects by the output-dependent disturbances.
This paper proposes an indirect adaptive fuzzy controller for general SISO nonlinear systems. No a priori information on bounding constants of uncertainties including reconstruction errors and optimal fuzzy parameters is needed. The control law and the update laws for fuzzy rule structure and estimates of fuzzy parameters and bounding constants are determined so that the Lyapunov stability of the whole closed loop system is guaranteed. The computer simulation results for an inverted pendulum system show the performance of the proposed robust adaptive fuzzy controller.
In this paper, the position tracking control problem of the servo system with nonlinear dynamic friction is issued. The nonlinear dynamic friction contains a directly immeasurable friction state variable and the uncertainty caused by incomplete parameter modeling and its variations. In order to provide the efficient solution to these control problems, we propose the composite control scheme, which consists of the robust friction state observer, the FNN approximator and the approximation error estimator with sliding mode control. In first, the sliding mode controller and the robust friction state observer is designed to estimate the unknown internal state of the LuGre friction model. Next, the FNN estimator is adopted to approximate the unknown lumped friction uncertainty. Finally, the adaptive approximation error estimator is designed to compensate the approximation error of the FNN estimator. Some simulations and experiments on the servo system assembled with ball-screw and DC servo motor are presented. Results show the remarkable performance of the proposed control scheme. The robust friction state observer can successfully identify immeasurable friction state and the FNN estimator and adaptive approximation error estimator give the robustness to the proposed control scheme against the uncertainty of the friction parameters.
본 논문은 PWM 인버터로 구동되는 유도전동기에서 시변의 파라미터 변동에 강인한 속도제어 및 모타토크의 제어기법을 제안하였다. 제어계는 적응알고리즘을 이용한 슬립주파수형 벡터제어에 기초를 두고 있으며, 제어기내에서 슬립주파수연산, 모타토크연산 및 비간섭제어에 사용되는 파라미터가 운선조건에 따라 변함으로써 발생되는 제어기 성능저하를 파라미터 적응동정에 의하여 개선함으로써 제어의 정밀도를 향상시키고자 하였다.
비선형 마찰인 유압 작동기의 스틱-슬립 마찰은 정확성과 응답성에 문제가 된다. 그러므로 마찰보상은 다양한 제어알고리즘을 통하여 연구되어 왔다. 적응이산시간 슬라이딩 추종제어기는 유압작동기 내의 비선형 마찰 특성을 보상하기 위하여 적용하였다. 다오판틴 방정식을 기초로 하여 새로운 이산시간 슬라이딩 함수는 마찰과 모델링 오차를 포함하여 제어법칙을 정의하였다. 비선형 파라미터의 추종성을 기초로 슬라이딩 함수와 프로젝션 항수를 이용하여 강인성을 높였다. 시뮬레이션과 실험결과는 좋은 추종성능을 얻었다.
In this paper, the robust adaptive controller design scheme is studied for nonlinear systems in the presence of bounded disturbances A new robust adaptive controller is designed using high-order neural networks, which avoids the singularity problem in adaptive nonlinear control. The stability of the resulting adaptive system with the proposed adaptive controller si guaranteed by suitably choosing the design parameters and initial conditions. I addition, the proposed adaptive controller provides improved transient performance and fast on-line adaptation. The ability and effectiveness of the proposed adaptive control scheme is shown trough simulations of a simple nonlinear system.
효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.
In adaptive fuzzy control, fuzzy systems are used to approximate the unknown plant nonlinearities. However, because of the approximating error introduced into the feedback loop, it is difficult to guarantee the stability of the adaptive control algorithm. This paper presents a robust control algorithm against the reconstruction error and uniform boundedness of the all signals is estabilished in the Lyapunov sense.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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