Dung, Ngo Manh;Duy, Vo Hoang;Phuong, Nguyen Thanh;Kim, Sang-Bong;Oh, Myung-Suck
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권3호
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pp.283-294
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2007
In this paper, a nonlinear controller based on adaptive sliding-mode method which has a sliding surface vector including new boundizing function is proposed and applied to a two-wheeled welding mobile robot (WMR). This controller makes the welding point of WMR achieve tracking a reference point which is moving on a smooth curved welding path with a desired constant velocity. The mobile robot is considered in view of a kinematic model and a dynamic model in Cartesian coordinates. The proposed controller can overcome uncertainties and external disturbances by adaptive sliding-mode technique. To design the controller, the tracking error vector is defined, and then the sliding surface vector including new boundizing function and the adaptation laws are chosen to guarantee that the error vector converges to zero asymptotically. The stability of the dynamic system is shown through the Lyapunov method. In addition, a simple way of measuring the errors by potentiometers is introduced. The simulations and experimental results are shown to prove the effectiveness of the proposed controller.
In this paper, the adaptive fuzzy system is used as an adaptive approximator for robot nonlinear dynamic. A theoretical justification for the adaptive approximator is proving that if the representive point(RP or switching function) and its derivative in sliding mode control are used as the inputs of the adaptive fuzzy system, the adaptive fuzzy system can approximate robot nonlinear dynamics in the neighborhood of the switching surface. Thus the fuzzy controller design is greatly simplified and at the same time, the fuzzy control rule can be obtained easily by the reaching condition. Based on this, a new method for designing an adaptive fuzzy control system based on sliding mode is proposed for the trajectory tracking control of a robot with unknown nonlinear dynamics.
This paper describes a robust adaptive sliding mode control (RASMC) for torque ripple minimization of switched reluctance motor (SRM) using it in automotive application. The objective is to control effort smoothness while the system is under perturbations by unstructured uncertainties, unknown parameters and external disturbances. The control algorithm employs an adaptive approach to remove the need for prior knowledge within the bound of perturbations. This is suitable for tackling the chattering problem in the sliding motion of sliding mode control method. The algorithm then incorporates modifications in order to build a chattering-free modified robust adaptive sliding mode control using Lyapunov stability theory.
본 논문에서는 적응 속도 관측기를 사용한 유도전동기의 센서리스 슬라이딩 모드 제어 방법을 제안하였다. 제어 목적은 엔코더를 대신하여 적응 속도 관측기를 적용하고, 전류 제어기에 포함된 파라미터 변화와 외란으로 인한 오차를 슬라이딩 모드 전류 제어기를 사용하여 제거하는 것이다. 제어 시스템에 적용된 슬라이딩 모드 전류 제어기와 적응 속도 관측기의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 해석하였다. 제안한 제어 시스템의 성능은 Matlab Simulink를 사용한 모의 실험으로 증명되며, 유도전동기를 사용한 실험 결과를 통하여 실현 가능성을 확인하였다.
In this paper, a new sensorless control based on an adaptive sliding mode observer is proposed for the interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drives. With using voltage equation only, the adaptive sliding mode observer was investigated. The proposed adaptive sliding mode observer is applied to overcome the problem caused by using the dynamic equation. Furthermore, the Lyapunov theorem is used to prove the system stability included speed estimate and speed control. The effectiveness of the proposed algorithm is confirmed by the experiments.
Seo, Ho-Joon;Kim, Dong-Sik;Seo, Sam-Jun;Park, Jang-Hyun;Park, Gwi-Tae
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.67.2-67
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2001
In the adaptive fuzzy sliding mode control, from a set of fuzzy IF-THEN rules adaptive fuzzy sliding mode control whose parameters are adjusted on-line according to some adaptation laws is constructed for the purpose of controlling the plant to track a desired trajectory. Most of the research works in nonlinear controller design using fuzzy systems consider the affine system with fixed grid-rule structure based on system state availability. The fixed grid-rule structure makes the order of the controller big unnecessarily, hence the on-line fuzzy rule structure and fuzzy observer based adaptive fuzzy sliding mode controller is proposed to solve system state availability problems. Therefore adaptive laws of fuzzy parameters ...
In this paper to overcome drawback of FLC an adaptive fuzzy sliding mode controller is proposed. The fuzzy basis function to describe the fuzzy system is introduced. The system parameter in sliding mode are estimated by the indirect adaptive fuzzy control. Adaptive laws for fuzzy parameters and fuzzy rule structure are established so that the whole system is suable in the sense of Lyapunov stability. The computer simulation results for inverted pendulum system show the performance of the proposed fuzzy sliding mode controller.
This paper introduces feedback linearization (FL) based adaptive sliding mode control (ASMC) effective against ground effects of the quadrotor UAV. The proposed control has the capability of estimation and effective rejection of those effects by adaptive mechanism, which resulting stable attitude and positioning of the quadrotor. As output variables of quadrotor, x-y-z position and yaw angle are chosen. Dynamic extension of the quadrotor dynamics is obtained for terms of roll and pitch control input to be appeared explicitly in x-y-z dynamics, and then linear feedback control including a ground effect is designed. A sliding mode control (SMC) is designed with a class of FL including higher derivative terms, sliding surfaces for which is designed as a class of integral type of resulting closed loop dynamics. The asymptotic stability of the overall system was assured, based on Lyapunov stability methods. It was evaluated through some simulation that attitude control capability is stable under excessive estimation error for unknown ground effect and initial attitude of roll, pitch, and yaw angle of $30^{\circ}$ in all. Effectiveness of the proposed method was shown for quadrotor system with ground effects.
Seo, Sam-Jun;Kim, Dong-Sik;Kim, Dong-Won;Yoo, Ji-Yoon;Park, Gwi-Tae
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.646-651
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2004
This paper deals with a new adaptive fuzzy sliding mode controller and its application to an inverted pendulum. We propose new method of adaptive fuzzy sliding mode control scheme that the fuzzy logic system is used to approximate the unknown system functions in designing the SMC of uncertain nonlinear systems. The controller's construction and its analysis involve sliding modes. The proposed controller consists of two components. Sliding mode component is employed to eliminate the effects of disturbances, while a fuzzy model component equipped with an adaptation mechanism reduces modeling uncertainties by approximating model uncertainties. To demonstrate its performance, the proposed control algorithm is applied to an inverted pendulum. The results show that both alleviation of chattering and performance are achieved
An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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