In this paper, the new robust active noise controller was proposed to be applied for attenuating the noises when the nonlinear distortion in the secondary path exists. Through computer simulations as well as the analytical analysis, it could be shown that it is possible for both conventional LMS controller and proposed controller, to be applied for actively controlling the noises and linearizing the nonlinear distortion in the secondary path. Also, the simulations results demonstrated that the proposed controller may have faster convergence speed and better capability of controlling the noises and compensating the nonlinear distortion than the conventional LMS controller.
In this paper a robust speed controller for an induction motor is proposed. The speed controller consists or a fuzzy sliding adaptive controller(FSAC) and a sliding mode torque observer(SMTO). FSAC removes the problem or oscillations caused by discontinuous inputs of the sliding mode controller. The controller also provides robust characteristics against parameter and sampling time variations. Although, however, the performance of FSAC is better than PI controller and fuzzy controller in robustness, it generates the problem of slow response time. To alleviate this problem, a compensator, which performs feedforward control using torque signals produced by SMTO, is added. The simulation and hardware implementation results show that the proposed system is robust to the load disturbance, parameter variations, and measurement noises.
For large-scale systems which are composed of interconnections of many lower-dimensional subsystems, decentralized control is preferable since it can alleviate the computational burden, avoid communication between different subsystems, and make the control more feasible and simpler. A power system is such a large-scale system where generators are interconnected through transmission lines. Decentralized control is therefore considered for power systems. In this paper, a robust decentralized excitation control scheme for interactions is proposed to enhance the transient stability of multimachine power systems. First we employ a DFL(Direct Feedback Linearization) compensator to rancel most of the nonlinearities; however, the resulting model still contains nonlinear interconnections. Therefore, we design a robust controller in order to deal with Interconnection terms. In this procedure, an upper bound of interconnection terms is estimated by an estimator. The resulting adaptive scheme guarantees the uniform ultimate boundedness of the closed-loop dynamic systems in the presence of the uncertainties.
A novel fuzzy basis function vector-based adaptive control approach for Multi-input and Multi-output(MIMO) system is presented in this paper, in which the nonlinear plants is first linearised, the fuzzy basis function vector is then introduced to adaptively learn the upper bound of the system uncertainty vector, and its output is used as the parameters of the compensator in the sense that both the asymptotic error convergence can be obtained for the colsed loop nonlinear control system.
Adaptive Fuzzy control system is very powerful in nonlinear system, but That system require exactly membership function and parameter. If the membership function and parameter are not exact, the system will generate chattering. Using the Pole assignment compensator can remove the chattering and steepest descent method can reduce the convergence time. In this Paper, this algorithm applicate to the Inverted pendulum, so save proof of algorithm that is to be vigorous.
This paper proposes an adaptive control system using a 80286 microprocessor-based system and DC servo motors for the control of flexible joint manipulator. In this paper, we construct the controller based on a singular perturbation strategy damping out the elastic oscillations at the joints. we added to the controller the compensator for damping the joint and the term for decreasing the position error between the actuator and the link in order to improve the asymptotical convergence of the position of the link. It is shown that the implementation of this control algorithm can be practical.
본 논문에서는 볼테라 비선형 시스템의 선형화를 위한 새로운 적응 선행처리 기법을 제시한다. 특히, 제안된 적응 선행처리 기법은 (i) 순수 비선형 왜곡 보상을 위한 부분(pure nonlinear distortion compensator: PNDC)과, (ii) 선형 왜곡 보상을 위한 선형 역필터(linear inverse filter: LIF)의 두 부분으로 구성된다. 본 논문의 선형화 기법의 장점으로는 기존의 P차 역(Pth-order inverse) 기법에 비하여 계산량이 상당히 감소되며, 적응 알고리듬이 보다 빠르고 안정된 수렴 특성을 나타낸다. 끝으로, 모의실험을 통하여, 제안된 선행처리 기법의 성능및 실제 적용 가능성을 살펴본다.
In this paper, a model reference adaptive control (MRAC) scheme is applied for the precise and robust motion control of a pneumatic system with load variation. The reference model for MRAC is designed systematically using linear quadratic Gaussian control with loop transfer recovery (LQG/LTR). The sigmoid function of inverse velocity is used to compensate for the nonlinear friction force between the sliding parts. The experimental results show that MRAC effectively overcame the limit of the PID controller when there was unknown disturbance, including abrupt load variation and model uncertainty in the pneumatic control system.
In this paper, a robust MRAC (model reference adaptive control) scheme is applied to control an electrohydraulic positioning system under various loads. The inverse dead-zone compensator in the control system cancels out the dead-zone response, and an integrator added to the controller provides good position-tracking ability. LQG/LTR (linear quadratic Gaussian control with loop transfer recovery) closed-loop model is used as the reference model for learning the MRAC system. LQG/LTR provides a systematic technique to design the linear controller that optimizes the objective function using some compromise between the control effort and the system performance in the frequency domain. Different external load tests are performed to investigate the effectiveness of the designed MRAC system in real time. The experimental results show that the tracking performance of the proposed system is highly accurate, which offers considerable robustness even with a large change in the load.
This paper proposes a neural network(NN)-based adaptive sliding mode controller for discrete-time nonlinear systems. By using disturbance estimation technique, a sliding mode controller is designed, which forces the sliding variable to be zero. Then, NN compensator with hidden-layer-to-output-layer weight update rule is combined with sliding mode controller in order to reduce the error of the estimates of both disturbances and nonlinear functions. The whole closed loop system rejects disturbances excellently and is proved to be ultimately uniformly bounded(UUB) provided that certain conditions for design parameters are satisfied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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