International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.10
no.2
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pp.113-118
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2010
This paper proposed an ECAM (Electronic cam) control system which has simple and general structure. The proposed cam controller adopted the linear and polynomial curve-fitting method to generates a smooth cam profile curve function. Smooth motion trajectory of master actuator guarantees the good performance of slave motion and has an important effect on the interpolation quality of ECAM. The auto-tuning PID velocity controller was applied to overcome the uncertainties in ECAM, and the gains of the controller are updated continuously to ensure the consistency of system performance under varying working conditions. The robustness of system against the varying load torque disturbances and noises is guaranteed by using the load torque disturbance observer to suppress the disturbance on master actuator. The velocity compensator was applied to compensate the degradation of performance of slave motion caused from the varying driving speed of master motion. The stability and validity of the proposed ECAM control system was verified by simulation results.
A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines the control based on interference observer and fuzzy adaptive s-curve for flight path tracking control of unmanned aerial vehicle (UAV). The most important contribution is that the control configurations don't need to know the uncertainty limit of the vehicle and the influence of interference is removed. The proposed control law is an integration of fuzzy control estimator and adaptive proportional integral (PI) compensator with input. The rated feedback drive specifies the desired dynamic properties of the closed control loop based on the known properties of the preferred acceleration vector. At the same time, the adaptive PI control compensate for the unknown of perturbation. Additional terms such as s-surface control can ensure rapid convergence due to the non-linear representation on the surface and also improve the stability. In addition, the observer improves the robustness of the adaptive fuzzy system. It has been proven that the stability of the regulatory system can be ensured according to linear matrix equality based Lyapunov's theory. In summary, the numerical simulation results show the efficiency and the feasibility by the use of the robust control methodology.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.05a
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pp.420-424
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2006
본 논문에서는 외란을 갖는 불확실한 비선형 시스템을 제어하기 위하여 $H^{\infty}$ 제어를 이용한 강인 간접 적응 퍼지 관측기를 설계하여 상태변수를 관측하고 외란관측기를 설계하여 시스템의 외란을 제거하는 강인한 제어기를 구성한다. 제안된 외란관측기는 시스템과 외란의 대역폭보다 큰 궤환 이득을 가짐으로써 기존의 역플랜트 모델 또는 퍼지 기반의 외란관측기 보다 간단한 구조를 가지고 외란과 시스템 모델링 오차의 합을 관측해 낼 수 있다. 본 논문에서는 도립진자 시스템의 모의실험을 통하여 관측기, 외란관측기와 제어기의 성능을 평가한다.
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.
This paper presents an internal oil leakage detection problem for a hydraulic single-rod cylinder. We derive the dynamics of the hydraulic cylinder as a state space model, and then design a T—S fuzzy model-based fault detection observer. We adopt an H∞ observer design scheme so that the observer is robust against disturbance and relatively sensitive to the leakage fault. Sufficient design conditions are derived in the form of linear matrix inequalities. A numerical example is provided to verify the proposed techniques.
Dang, Dong Quang;Vu, Nga Thi-Thuy;Choi, Han Ho;Jung, Jin-Woo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.8
no.6
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pp.1439-1450
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2013
This paper investigates a robust neuro-fuzzy control (NFC) method which can accurately follow the speed reference of an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) in the existence of nonlinearities and system uncertainties. A neuro-fuzzy control term is proposed to estimate these nonlinear and uncertain factors, therefore, this difficulty is completely solved. To make the global stability analysis simple and systematic, the time derivative of the quadratic Lyapunov function is selected as the cost function to be minimized. Moreover, the design procedure of the online self-tuning algorithm is comparatively simplified to reduce a computational burden of the NFC. Next, a rotor angular acceleration is obtained through the disturbance observer. The proposed observer-based NFC strategy can achieve better control performance (i.e., less steady-state error, less sensitivity) than the feedback linearization control method even when there exist some uncertainties in the electrical and mechanical parameters. Finally, the validity of the proposed neuro-fuzzy speed controller is confirmed through simulation and experimental studies on a prototype IPMSM drive system with a TMS320F28335 DSP.
Kim, Seung-Cheol;Sul, Jae-Hoon;Park, Jae-Hyung;Lim, Young-Do;Park, Book-Kwi
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.41.2-41
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2001
A torque transmission system, which is composed of several gears and couplings, is flexible. Therefore, the torsion vibration occurs when the motor speed abruptly changes. Consequently, for Accuracy characteristic response of motor, we must suppressed vibration. Therefore, vibration suppression is very important motor control. To vibration suppression, various control method have been proposed. Specially, one method of vibration suppression used disturbance observer filter. This method is torsion torque passing disturbance observer filter. By feedback of the estimated torsion torque, the vibration can be suppressed The coefficient diagram method is used to design the filter and proportional controller.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.1
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pp.48-55
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2005
Mobility of an indoor wheeled robot is affected by adhesion force that is related to various floor conditions. When the adhesion force between driving wheels and floor decreases suddenly, the robot begins slip. In order to overcome this slip problem, optimal slip velocity must be decided for stable movement of wheeled robot. First of all, this paper shows that conventional PI control can not be applied to a wheeled robot of the light weight. Secondly, proposed fuzzy logic is applied to the Takagi-Sugeno model for the configuration of fuzzy sets. For the design of Takagi-Sugeno model and fuzzy rule, proposed algorithm uses FCM(Fuzzy c-mean clustering method) algorithm. In additionally, this algorithm adjusts the driving torque for restraining re-slip. The proposed fuzzy logic controller(FLC) is pretty useful with prevention of the slip phenomena for the controller performance in the re-adhesion control strategy, These procedures are implemented using a Pioneer 2-DXE wheeled robot parameter.
To improve control performance of a non-linear system, many other researches have used the sliding mode control algorithm. The sliding mode controller is known to be robust against nonlinear and unmodeled dynamic terms. However. this algorithm raises the inherent chattering caused by excessive switching inputs around the sliding surface. Therefore, in order to solve the chattering problem and improve control performance, this study has developed the sliding mode controller with a perturbation estimator using the observer-based fuzzy adaptive network generates the control input for compensating unmodeled dynamics terms and disturbance. And, the weighting parameters of the fuzzy adaptive network are updated on-line by adaptive law in order to force the estimation errors to converge to zero. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives rise to the robust and intelligent routine. For evaluating control performance of the proposed approach. tracking control simulation is carried out for the hydraulic motion simulator which is a 6-degree of freedom parallel manipulator.
This paper presents the construction of an active suspension system of a one-wheel car model by using fuzzy reasoning. The car model is approximately described by a nonlinear two degrees freedom system subject to excitation from a road profile, and the active control force is constructed by actuating a pneumatic actuator, and the degradation of the performance due to the delay of the pneumatic actuator is improved by inserting a compensator. The fuzzy control is obtained by single input rule modules fuzzy reasoning, and the excitation from the road profile is estimated by using a disturbance observer. The experimental result shows that the proposed active suspension system much improves the performance in the vibration suppression of the car model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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