본 논문은 불특정한 외란을 가진 비선형 시스템에서의 백스태핑 기법을 이용한 새로운 퍼지 외란 관측가 설계 방법을 제안한다. 먼저, 퍼지 논리 시스템을 이용하여 불특정한 외란을 관측하기 위한 관측 입력을 가진 퍼지 외란 관측기를 설계한다. 제안된 외란 관측기가 불특정한 외란을 관측하는 것을 증명하기 위해 와란 관측 오차 시스템을 도입한다. 백스태핑 기법을 도입하여 각 단계에서의 퍼지 외란 관측기의 파라마터 적응 규칙과 외란 관측기의 관측 입력을 유도하고 외란 오차 시스템의 안정성을 증명한다. 제안된 외란 관측기의 명확성을 증명하기 위해서 모의 실험 예제들을 제공한다.
본 논문은 부정합조건 외란을 갖는 비선형 시스템을 제어하기 위하여 퍼지 외란 관측기 기반 다중 슬라이딩 평면 제어 기법을 제안한다. 부정합조건에서도 제어 대상이 평형점으로 수렴할 수 있도록 다중 슬라이딩 평면 기법을 사용하여 제어기를 설계한다. 더불어, 퍼지 외란 관측기를 도입함으로써 다중 슬라이딩 평면 제어의 문제점인 항의 복잡성 (Explosion of terms)을 해결하고, 기존 슬라이딩 모드 제어 상에서 불연속 신호를 사용해서 일어나는 채터링(Chattering)을 제거한다. 제안된 시스템의 안정성은 리아프노브 안정성 이론을 이용하여 증명한다. 제안한 방법의 성능 우수성을 보이기 위해 모의실험을 통하여 비선형 외란 관측기 기반 슬라이딩 모드 제어기의 성능과 비교 분석한다.
A controller is proposed for the robust adaptive backstepping control of a class of uncertain nonlinear systems using nonlinear disturbance observer (NDO). The NDO is applied to estimate the time-varying lumped disturbance in each step, but a disturbance observer error does not converge to zero since the derivative of lumped disturbance is not zero. Then the fuzzy neural network (FNN) is presented to estimate the disturbance observer error such that the outputs of the system are proved to converge to a small neighborhood of the desired trajectory. The proposed control scheme guarantees that all the signals in the closed-loop are semiglobally uniformly ultimately bounded on the basis of the Lyapunov theorem. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness and the applicability of the approaches proposed.
A design method of a T-S fuzzy model based reduced order nonlinear unknown input observer(NUIO) is presented. The fuzzy NUIO is designed based on the parallel distributed compensation(PDC) concept. It consists of a number of the linear UIOs, each of which is designed for each local linear model in the T-S fuzzy model of a class of nonlinear systems. The fuzzy NUIO provides not only the state estimates insensitive to the unknown inputs, for example, disturbances and faults etc., but also the estimates of the unknown inputs. Therefore, It can be employed in the state feedback control and disturbance rejection control of a class of nonlinear systems with unknown disturbances. It also applied to the robust residual generation for the fault detection and isolation systems and to the design of fault tolerant control systems. As an example, the NUIO is applied to an inverted pendulum system to show the state and disturbance estimation performance and to illustrate the fuzzy reduced order NUIO design method.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.421-424
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2008
In torque transmission system, we must suppressed vibration for Accuracy characteristic response of motor, Therefore, vibration suppression factor is very important motor control. To suppress vibration, a various control method has been proposed. Specially, one method of vibration suppression used disturbance observer filter. This method is torsion torque passing disturbance observer filter. By the estimated torsion torque feedback, vibration can be suppressed. The CDM(coefficient diagram method) is used to design the filter and Proportional controller. But using coefficient diagram method, not adapted controller parameter in disturbance. For this solution, we used fuzzy controller for auto tuning controller parameter. We proved this approach is confirmed by simulation.
본 논문에서는 하중 적분 PDC 제어 기법과 T-S 퍼지 외란 관측기를 이용한 강인하면서도 보다 정확한 이동 로봇의 궤도 추적 제어 방법을 제안한다. 하중 적분 PDC 제어 기법은 PDC 제어 기법에 하중 적분 항을 추가함으로써 정상상태 오차를 감소시켜 준다. T-S 퍼지 외란 관측기는 T-S 퍼지 모델로 표현된 비선형 시스템에 대해 외란을 추정하고 상쇄시킬 수 있도록 한다. 따라서, T-S 퍼지 외란 관측기에 기반한 궤도 추적 제어기는 강인한 궤도 추적 성능을 보여준다. 또한, 본 연구에서는 $B\acute{e}zier$ 곡선에 의한 가속도 제한을 갖는 경로 설계 방법에 의해 초기 접근 경로를 설계함으로써, 이동 로봇의 초기 위치가 기준 궤도의 초기 위치와 다를 때 제어 입력이 매우 커지게 되어 실제적으로 사용할 수 없게 되는 문제를 해결한다. 제안된 궤도 추적 제어기의 성능을 시뮬레이션을 통해서 입증하였다.
본 논문에서는 부하외란이 존재하는 경우에 T-S 퍼지모델을 이용한 비선형 외란 관측기를 제안함으로써 IPMSM(Interior Permanent Magnet Motor)의 제어성능 향상을 도모하였다. T-S퍼지모델은 국부선형모델들의 퍼지결합으로 비선형계통을 T-S퍼지모델을 구한 다음, 각 국부선형모델의 역함수에 대한 T-S퍼지모델을 구함으로써 비선형 역함수를 구하는 방법을 제안하였다. 역함수를 이용한 외란관측기의 구성은 선형계통에서와는 달리 비선형 계통에서는 용이하지 않으나 T-S퍼지 모델을 사용함으로써 이 문제를 해결한 것이다. 제안된 비선형 외란관측기는 T-S퍼지제어기의 대표 격인 PDC 제어기와 함께 사용되었고 시뮬레이션을 통해서 그 유용성을 입증하였다.
This paper proposes an adaptive robust control method for an acrobot system in the presence of input disturbance. The acrobot system is a typical example of the underactuated system with complex nonlinearity and strong dynamic coupling. Also, disturbance can cause limit cycle phenomenon which appears in the acrobot system around the desired unstable equilibrium point. To minimize the effect of the disturbance, we apply a fuzzy disturbance estimation method for the swing-up and balancing control of the acrobot system. In this paper, both disturbance observer and controller for the acrobot system are designed and verified through mathematical proof and simulations.
Adaptive anti-sway and trajectory tracking control of overhead crane is presented, which utilizes Fuzzy Uncertainty Observer(FUO) and Fuzzy based Variable Structure Control(FVSC). We consider an overhead crane system which can be decoupled into the actuated and unactuated subsystems with its own lumped uncertainty such as parameter uncertainties and external disturbance. First, a new method for anti-sway control using FVSC is proposed to improve the conventional method based on Lyapunov direct method, while a conventional trajectory tracking control law using feedback linearization is directly adopted. Second, FUO is designed to estimate one of the two lumped uncertainties which can compensate both of them, based on the fact that two lumped uncertainties are coupled with each other. Then, an adaptive anti-sway control is proposed by incorporating the proposed FVSC and FUO. Under the condition that the observation error is Uniformly Ultimately Bounded(UUB) within an arbitrarily shrinkable region, the overall closed-loop system is shown to be Globally Uniformly Ultimately Bounded(GUUB). In addition, the Global Asymptotic Stability(GAS) of it is shown under the vanishing disturbance assumption. Finally, the effectiveness of the proposed scheme has been confirmed by numerical simulations.
In this paper, we propose a robust adaptive backstepping control of induction motors with uncertainties using nonlinear disturbance observer(NDO). The proposed NDO is applied to estimate the time-varying lumped uncertainty which are derived from unknown motor parameters and load torque, but NDO error does not converge to zero since the derivate of lumped uncertainty is not zero. Then the fuzzy neural network(FNN) is presented to estimate the NDO error such that the rotor speed to converge to a small neighborhood of the desired trajectory. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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