This paper develops a adaptive fuzzy controller based fuzzy logic control for high performance of permanent magnet synchronous motor(PMSM) drives. In the proposed system, fuzzy control is used to implement the direct controller as well as the adaptation mechanism. The operation of the direct fuzzy controller and the fuzzy logic based adaptation mechanism is studied. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive fuzzy controller is evaluated by simulation for various operating conditions. The validity of the proposed adaptive fuzzy controller is confirmed by performance results for PMSM drive system.
This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network(FNN) controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on FNN controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control Performance of the adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation. and steady- state accuracy and transient response.
This paper develops a adaptive fuzzy controller based fuzzy logic control for high performance speed controller in permanent magnet synchronous motor(PMSM) drives. In the proposed system, fuzzy control is used to implement the direct controller as well as the adaptation mechanism. The operation of the direct fuzzy controller and the fuzzy logic based adaptation mechanism is studied. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive fuzzy controller is evaluated by simulation for various operating conditions. The validity of the proposed adaptive fuzzy controller is confirmed by performance results for PMSM drive system.
In this paper. an indirect adaptive controller for manipulator which is composed of two controller structure is considered. One is feedforward controller in which the dynamics equation solved and the other is feedback controller in which the output error compensated. This controller has a good performance, but the computation burden of the feed forward controller keep from real time control. At this point, we proposed the two time adaptive controller where the sampling time of the feedforward controller is quite longer than that of the feedback controller. By the computer simulation, this proposed two time adaptive controller shows good performance in the view of accuracy in spite of decreasing computational burden.
일반적으로 스피커는 설계 원리, 제작 과정 등의 요인에 의하여 비선형 왜곡을 발생하게 되는데, 비선형 왜곡으로 인하여 음질이 떨어지거나 변형하게 된다. 따라서 이러한 비선형 왜곡을 보정하여 스피커를 선형화한다면 보다 향상된 양질의 소리를 청취하거나 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서는 스피커의 비선형 왜곡을 보정하기 위해서 새로운 적응 제어기를 제안하였다. 분석적인 해석과 함께 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 적응 제어기와 제안된 적응 제어기가 모두 비선형 왜곡을 지닌 스피커 시스템을 선형화하는데 적용할 수 있다는 것을 확인하였다. 또한, 제안된 적응 제어기가 거의 동일한 계산 양으로 기존의 적응 제어기보다 비선형 왜곡을 보정하는데 빠른 수렴속도와 우수한 성능을 가지고 있다는 사실을 확인하였다.
Automatic guidance of farm tractors would improve productivity by reducing operator fatigue and increasing machine performance. To control tractors within $\pm$5cm of the desired path, fuzzy and adaptive steering controllers were developed to evaluate their characteristics and performance. Two input variables were position and yaw errors, and a steering command was fed to tractor model as controller output. Trapezoidal membership functions were used in the fuzzy controller, and a minimum-variance adaptive controller was implemented into the 2-DOF discrete-time input-output model. For unit-step and composite paths, a dynamic tractor simulator was used to test the controllers developed. The results showed that both controllers could control the tractor within $\pm$5cm error from the defined path and the position error of tractor by fuzzy controller was the bigger of the two. Through simulations, the output of self-tuning adaptive controller was relatively smooth, but the fuzzy controller was very sensitive by the change of gain and the shape of membership functions. Contrarily, modeling procedure of the fuzzy controller was simple, but the adaptive controller had very complex procedure of design and showed that control performance was affected greatly by the order of its model.
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.
A New fuzzy adaptive controller which is able to solve the problems of classical adaptive controllers and conventional fuzzy adaptive controllers is suggested in this paper. The architecture of a fuzzy adaptive controller using the robust property of a fuzzy controller is explained. A design procedure which can be carried out mathematically and systematically from the model of an objective system is suggested, and related mathematical theorems and their proofs are also given. The performance of the proposed adaptive control algorithm is analyzed through a design example and a DC motor control simulation.
This paper presents an adaptive cutting force controller for milling process, which can be attached to most commercial CNC machining centers in a practical way. The cutting forces of X,Y and Z axes measured indirectly from the use of currents drawn by AC feed-drive servo motors. A typical model for the feed-drive control system of a horizontal machining center is developed to analyze cutting force measurement from the drive motor. The pulsating milling forces can be measured indirectly within the bandwidth of the current feedback control loop of the feed-drive system. It is shown that indirectly measured cutting force signals can be used in the adaptive controller for cutting force regulation. The robust controller structure is adopted in the whole adaptive control scheme. The conditions under which the whole scheme is globally convergent and stable are presented. The suggested control scheme has been implemented into a commercial machining center, and a series of cutting experiments on end milling and face milling processes are performed. The adaptive controller reveals reliable cutting force regulating capability under various cutting conditions.
This paper shows that using the multivariable controller reduces the magnitude of fluctuations of the control signals which result improved control of the steam generator outputs. Comparison of the performance of the multivariable weighted adaptive controller(MWAC) with the performance of the existing PI controller and the self_tuning controller/1/, when the system goes through a transient mode, shows that the out-puts stay closer to their set points when they are controlled by the adaptive controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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