Robot manipulator has highly nonlinear dynamics. Therefore the control of multi-link robot arms is a challenging and difficult problem. In this paper an independent joint adaptive fuzzy sliding mode scheme is developed leer control of robot manipulators. The proposed scheme does not require an accurate manipulator dynamic model, yet it guarantees asymptotic trajectory tracking despite gross robot parameter variations. Numerical simulation for independent joint control of a 3-axis PUMA arm will also be included.
Adaptive Cruise Control (ACC) is one of key features on intelligent Transportation System(ITS). In ACC, the steering is done by a driver, but the engine throttle valve and the brake are controlled electronically. The relative velocity and distance from the preceeding vehicle are measured by radars or image processing units and relevant vehicular spacing is maintained in ACC control systems. In this study, vehicle longitudinal dynamics are modeled to simulate vehicle longitudinal maneuver and to design longtitudinal controllers for ACC vehicles. The control algorithm is designed based on the modeled vehicle longitudinal dynamics using a non-linear sliding mode control method. To verity the performance of the control algorithm, a real time numerical simulation program is developed on a Silicon Graphics workstation using C-language . A real time graphic program is alos develpe and integrated with the numerical simulation program.
An adaptive observer for rotor resistance is designed to estimate rotor flux for the a-b model of an induction motor assuming that rotor speed and stator currents are measurable. A singularly perturbed model of the motor is used to design an Adaptive sliding mode observer which drives the estimated stator currents to their true values in the fast time scale. The adaptive observer on the sliding surface is based on the equivalent switching vector and both the estimated fluxes and the estimated rotor resistance converge to their true values. A speed controller considering the effects of parameter variations and external disturbance is proposed in this paper. First, induction motor dynamic model at nominal case is estimated. based on the estimated model, speed controller is designed to match the prescribed speed tracking specifications. Then a dead-time compensator and a robust controller are designed to reduce the effects of parameter variations and external disturbances. the desired speed tracking control performance can be preserved under wide operating range, and good speed load regulating performance. Some simulated results are provided to demonstrate the effectiveness of the Proposed controller.
In the braking of railway rolling stock, the slip that is the relative velocity between train body and its wheel affects the adhesive force which is connected to the braking force. The coefficient of the adhesive force changes in accordance with the slip and the condition of a rail road. Namely, its value increases upon the maximum on a rail condition, and there it declines conversely while the magnitude of slip keeps rising on. First, this paper introduced a reference slip generator so that can utilize maximum adhesive forces with a disturbance observer for estimating unmeasurable current adhesive forces which is as an input of the generator. And, an adaptive sliding-mode control system has been synthesized for minimizing the error between reference and current slip. Finally the effectiveness of the proposed control system is evaluated by computer simulation.
In this paper, an observer-based adaptive controller is proposed to control the longitudinal motion of vehicles. The standard gradient method is used to estimate the vehicle parameters, mass, time constant, etc. The inter-vehicle spacing and its derivatives are estimated by using the sliding mode cascade observer introduced in this paper. It is shown that the proposed adaptive controller is uniformly ultimately bounded. It is also shown that the errors of the relative distance, the relative velocity and the relative acceleration asymptotically converge to zero. The simulation results are presented to investigate the effectiveness of the proposed method.
An adaptive fuzzy sliding-mode control system which combines the merits of sliding-mode control the fuzzy inference mechanism and the adaptive algorithm is proposed. A fuzzy sliding-mode controller is investigated in which a simple fuzzy inference mechamism is used to estimate the upper bound of uncertainties., The fuzzy inference mechanism with centre adaptation of membership functions is investigated to estimate the optimal bound of uncertainties.
This paper proposes the control problem of an inverted pendulum system based on adaptive fuzzy sliding mode. The universal approximating capability, learning ability, adaptation capability and disturbance rejection are collected in one control strategy. The proposed scheme does not require an accurate dynamic model and the joint acceleration measurement, yet it guarantees asymptotic trajectory tracking. Experimental results perform with an inverted pendulum to show the effectiveness of the approach.
In this paper, a combined field orientation and adaptive backstepping approach using a sliding mode adaptive flux observer, is proposed for the control of induction motor In order to achieve the speed regulation with the consideration of improving power efficiency, rotor angular speed and flux amplitude tracking objectives are formulated. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer based on a fixed stator frame model and mechanical lumped uncertainty such as inertia moment, load torque disturbance, friction compensated by the adaptive backstepping based on a field-oriented model. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
본 논문에서는 초정밀 위치 결정 시스템에서 보다 정확한 제어를 위한 새로운 제어기를 설계한다. 외란을 고려한 시스템의 경우, 환경이 달라질 때마다 측정 노이즈를 정확하게 알아내기란 쉽지 않다. 따라서 측정 장치의 정확성을 나타낼 수 있도록 칼만 필터추정기와 퍼지 이론을 이용하여 정확한 측정 오차값을 구한다. 이때, 파라미터 불확실성과 의란에 강인한 제어를 위해 슬라이딩 모드 제어기와 LQ 최적 제어기가 적용된다. 최종적으로, 제안된 제어기와 시간 최적 제어기의 성능비교를 통하여 보다 강인하고 안정된 성능개선을 증명한다.
일반적인 산업현장에서 많이 사용되는 이중탱크 시스템은 동작점 근방에서 선형화하는 고전제어기법을 사용한 것으로서 큰 시간지연과 비선형성으로 인해 정확한 수학적 모델링이 어렵고 모델링을 하더라도 넓은 동작 영역에서 만족스로운 결과를 얻기 어렵다. 따라서, 비교적 모델링에 대한 의존도가 낮은 퍼지, 신경회로망, 유전알고리즘 등의 지능제어 기법들도 제안되고 있다. 그러나 이들 제어기 역시 외란이나 다양한 동작 모드들에 따른 제어기 변수들의 적응성 저하로 인해 안정화 가능 영역이 협소해 지는 것은 물론 시스템의 불안정 현상도 초래한다. 이에 반해, SMC(sliding mode controller)는 변수의 변동, 외란에 둔감한 강점을 갖고 있지만, 시스템의 상태에 따른 슬라이딩 평면 설정의 곤란성과 채터링(chattering)이 존재하는 문제점 이 있다. 따라서 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위 제어를 위하여, GA과 FLC를 사용하여 최적 변수로 설정 할 수 있게 하고, 채터링 저감을 위해 시스템 동특성 변동과 외란 에 강인한 GA-FSMC(genetic algorithm fuzzy sliding mode controller)를 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 종래의 제어기의 제어결과와 비교함으로써 제안하는 GA-FSMC의 우수성을 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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