This paper presents a nonlinear controller design for optical disk drive systems to improve anti-shock performance. The nonlinear anti-shock controller is added parallel to the original linear servo control loop. In the previous work, a dead-zone nonlinear element is used for the nonlinear controller and a PID control method is used for the linear controller. Although this parallel structure of the controller improves anti-shock performance, it has a narrow stability bound. In this paper, the dead-zone with saturation nonlinear element is proposed for the nonlinear controller. Since this nonlinear element improves stability margin, we can use higher slope gain of dead-zone than that of nonlinear controller using dead-zone only. In the linear controller design, it is shown that the lead-lag control has an improved stability margin over PID control. Numerical simulation results and experimental results show that the proposed method can get better performance to the external shock than previously proposed methods.
Nonlinear dynamic system exist widely in many types of systems such as chemical processes, biomedical processes, and the main steam temperature control system of the thermal power plant. Up to the present time, PID Controllers have been used to operate these systems. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, because of the interaction between loops and gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper suggests control approaches by immune fuzzy for the nonlinear control system inverted pendulum, through computer simulation. This paper defines relationship state variables $x,{\dot{x}},{\theta},\dot{\theta}$ using immune fuzzy and applied its results to stability.
This paper focuses on design of nonlinear power plant controller using immune based multiobjective fuzzy approach. The thermal power plant is typically regulated by the fuel flow rate, the spray flow rate, and the gas recirculation flow rate. However, Strictly maintaining the steam temperature can be difficult due to heating value variation to the fuel source, time delay changes in the main steam temperature. the change of the dynamic characteristics in the steam-turbine system. Up to the present time, PID Controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. These parameters tuned by multiobjective based on immune network algorithms could be used for the tuning of nonlinear power plant.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.70-78
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2004
This paper proposes non-linear control method using immune algorithm based fuzzy logic. Nonlinear dynamic system exist widely in many types of systems such as chemical processes, biomedical processes, and the main steam temperature control system of the thermal power plant. Up to the present time, PID Controllers have been used to operate these systems. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, because gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. An inverted pendulum control problem is selected to illustrate the efficiency of the proposed method and defines relationship state variables $\chi$, $\chi$, $\theta$, $\theta$ using immune fuzzy.
The dominant physical process repsonsible for the nonlinear gain is from spectral-hole burning with the time constant fo about 50fs and the contribution to the nonlinea rgain form hot carriers effect is determined to be about 15% of the contribution due to spectral-hole burning. To prove the above results we fit the data of hall and found that hot carriers have a profound effect on their experimental data despite the fact that the magnitude of hot carriers effect is only 15% of spectral-hole burning. We suggest that the experimenta with a pump pulse width of 180 fs is very sensitive in detecting the effect of hot carriers, but is not sensitive in detecting much faster process associated with spectral-hole burning.
We consider a single-input-single-output nonlinear system which can be represented in a normal form. The nonlinear system has a modeling uncertainties including the input coefficient uncertainties. A high-gain observer is used to estimate the states variables to reject a modeling uncertainty. A globally bounded output feedback integral sliding mode control is proposed to stabilize the closed loop system. The proposed integral sliding mode control can asymptotically stabilize the closed loop system in the it presence of input coefficient uncertainty.
In this paper, a control algorithm for the improvement of yaw and velocity stability of electrical vehicle with two or four in-wheel motors is proposed. The vehicle is modeled with independently operative in-wheel motor wheels. Different frictions on the wheels are regarded as disturbances, which causes driving instability. In this situation the proposed algorithm enables stabilizing the yaw motion and velocity of vehicle simultaneously. The proposed PID controller is composed with two techniques, which enhance the disturbance reject and point tracking performances. One is nonlinear gain function and the other one is improved integral controller operating as time based weight function. Simulation is conducted to reveal its efficient performance.
This work is conceded with the estimation of output derivatives and their use for the design of robust controller for linear systems with system uncertainties due to modeling errors and disturbances. It is assumed that a nominal transfer function model and quantitative bounds for system uncertainties and known. The developed control schemes are shown to achieve regulation of the system output and ensures boundedness of the system states without imposing any structural conditions on system uncertainties and disturbances. Output derivative estimation is first conducted through restructuring of the plant in a specific parameterization. They are utilized for constructing robust nonlinear high-gain feedback controller of a SMC(Sliding Mode Control)type. The performances of the developed controller are evaluated and shown to be effective and useful through simulation study.
The Stewart platform manipulator is a closed-kinematics chain robot manipulator that is capable of providing high structural rigidity and positional accuracy. However, this is a complex and nonlinear system, so the control performance of the system is not so good. In this paper, a new robust motion control algorithm is proposed. The algorithm uses partial state feedback for a class of nonlinear systems with modeling uncertainties and external disturbances. The major contribution is the design of a robust observer for the state and the perturbation of the Stewart platform, which is combined with a variable structure controller (VSC). The combination of controller and observer provides the robust routine called sliding mode control with sliding perturbation observe. (SMCSPO). The optimal gains of SMCSPO, which is determined by nominal eigenvalues, are easily obtained by genetic algorithm. The proposed fitness function that evaluates the gain optimization is to put sliding function. The control performance of the proposed algorithm is evaluated by the simulation and experiment to apply to the Stewart platform. The results showed high accuracy and good performance.
단일 모드 반도체 레이저(DFB 레이저)를 5 GHz의 반복율로 이득 스위칭하여 얻은 광 펄스를 압축하여 변환 제한된 초단 광 펄스를 생성하였다. 이득 스위칭된 광 펄스의 최소 폭은 27 psec 이고 스펙트럼 폭은 1.1 nm로 펄스에 많은 선형 처핑과 비선형 처핑이 존재한다. 이를 대역폭이 펄스의 스펙트럼 폭보다 좁은 0.55 nm의 광 필터에 통과시켜 비선형 처핑을 제거하고 분산 보상 광섬유로 압축하여 7.1 psec의 광 펄스를 얻었다. 이때 펄스의 시간-대역폭 곱은 0.49로 변환 제한된 가우시안 펄스이다. 이러한 변환 제한된 광 펄스는 40 Gbit/s 광 시분할 다중화 방식 광통신용 광원으로 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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