In this paper, an intelligent sliding-mode position controller (ISMC) for achieving favorable decoupling control and high precision position tracking performance of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The intelligent position controller consists of a sliding-mode position controller (SMC) in the position feed-back loop in addition to an on-line trained fuzzy-neural-network model-following controller (FNNMFC) in the feedforward loop. The intelligent position controller combines the merits of the SMC with robust characteristics and the FNNMFC with on-line learning ability for periodic command tracking of a PMSM servo drive. The theoretical analyses of the sliding-mode position controller are described with a second order switching surface (PID) which is insensitive to parameter uncertainties and external load disturbances. To realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics, an on-line trained FNNMFC is proposed. The connective weights and membership functions of the FNNMFC are trained on-line according to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM servo drive system. The FNNMFC generates an adaptive control signal which is added to the SMC output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter uncertainties and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed intelligent sliding mode position controller. The results confirm that the proposed ISMC grants robust performance and precise response to the reference model regardless of load disturbances and PMSM parameter uncertainties.
$H_{\infty}$ control has been applied to the design of practical control systems widely because of its robustness. It can minimize $H_{\infty}$ norm of the transfer function between the desired output and the disturbances. The SMC(Sliding Mode Control) is more robust and give the better performance than the $H_{\infty}$ control if the matching condition is satisfied. A controller which can have the advantages of $H_{\infty}$ control and the SMC is proposed to add the robustness of the SMC to the $H_{\infty}$ controller. Its design is based on the augmented system of which dynamics have one higher order than that of the original system and has the same dynamic as the desired system in spite of uncertainties. The dynamic of proposed sliding surface is the same dynamic as the system controlled by $H_{\infty}$ controller without the uncertainties which satisfy the matching condition.
This paper addresses sliding mode control (SMC) of the anti-lock braking system (ABS) with a compensator of model uncertainties such as vehicle parameter variation, unmodeled dynamics, and external disturbances. A sliding mode controller (SMC) is designed with a nominal vehicle model to achieve a desired wheel slip ratio. A disturbance observer (DOB) is introduced to compensate the model uncertainties and is designed with a transfer function of a hydraulic brake dynamics. Through simulations on the model uncertainties, it is verified that the sliding mode control with the DOB can give the simulation results better than the sliding mode control without the DOB.
The sliding mode control (SMC) strategy is applied to a permanent magnet synchronous machine vector control system in this study to improve system robustness amid parameter changes and disturbances. In view of the intrinsic chattering of SMC, a current sliding mode control method with a load sliding mode observer is proposed. In this method, a current sliding mode control law based on variable exponent reaching law is deduced to overcome the disadvantage of the regular exponent reaching law being incapable of approaching the origin. A load torque-sliding mode observer with an adaptive switching gain is introduced to observe load disturbance and increase the minimum switching gain with the increase in the range of load disturbance, which intensifies system chattering. The load disturbance observed value is then applied to the output side of the current sliding mode controller as feed-forward compensation. Simulation and experimental results show that the designed method enhances system robustness amid load disturbance and effectively alleviates system chattering.
In this paper, the feedback linearization technique is used with the sliding mode control for nonlinear system. The combination of these two control techniques can be achieved by proposing a novel sliding surface which has the nonminal dynamics of the original system controlled by feedback linearization technique. The noble design of the sliding surface is based on the augmented system whose dynamics have a higher order than that of the original system. The reaching phase is removed by using an initial virtual state which makes the initial sliding function equal to zero
This paper presents a design method of sliding model control (SMC) for single input linear systems with mismatched uncertainties. We define a virtual state based on the controllable canonical form of the nominal system. And we defined a sliding surface for the augmented system with a virtual state. This sliding surface makes it possible to use the SMC technique with various types of controllers. In this paper, we construct a controller that combines SMC with robust controller. We design a robust controller for the system with mismatched uncertainties using a form of linear matrix inequality(LMI). We make a virtual state from this robust control input and the states of the nominal system. And we design a sliding model controller that stabilizes the overall closed-loop system.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권2호
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pp.239-246
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2006
This paper describes the scheme of sliding mode control (SMC) to adopt the conventional slip frequency vector drives. The purpose of sliding mode control is to achieve an accurate, robustness of response for ac servomotor speed control. A sliding mode control design method is proposed for a speed control of an induction servomotor. The control law is composed of the variable structure component and the suppressed coefficients to suppress load disturbance and variation of external parameters. The proposed control scheme is simulated by the computer which is installed in an ideal ac servomotor. The simulation results show that the proposed design method has robustness and accuracy in the speed response by adjusting the suppressed coefficients for load disturbance and the motor mechanical parameter variation.
A new scheme for sliding-mode control (SMC) of DC-DC converters with a constant switching frequency is proposed. The scheme is based on the averaging model and the output signal of the controller is $d^+$ or $d^-$ instead of the on or off signal of a direct sliding-mode (SM) controller or the continuous signal d = $u_{eq}$ of an indirect SM controller. Two approaches using the new scheme are also proposed and the design procedures for a buck converter are given in detail. The first approach called constant $d^+$ and $d^-$ SMC is simple, cost effective and dynamically fast. In order to improve the dynamic characteristics of the reaching phase and to alleviate chattering, the second approach called reaching law SMC is also presented. Analyses and simulation results demonstrate the feasibility of the proposed scheme.
A sliding mode control (SMC) for servo motors based on the differential evolution (DE) algorithm, called DE-SMC, is proposed in this study. The parameters of SMC should be designed exactly to improve the robustness, realize the precision positioning, and reduce the steady-state speed error of the servo drive. The main parameters of SMC are optimized using the DE algorithm according to the speed feedback information of the servo motor. The most significant influence factor of the DE algorithm is optimization iteration. A suitable iteration can be achieved by the tested optimization process profile of the main parameters of SMC. Once the parameters of SMC are optimized under a convergent iteration, the system realizes the given performance indices within the shortest time. The experiment indicates that the robustness of the system is improved, and the dynamic and steady performance achieves the given performance indices under a convergent iteration when motor parameters mismatch and load disturbance is added. Moreover, the suitable iteration effectively mitigates the low-speed crawling phenomenon in the system. The correctness and effectiveness of DE-SMC are verified through the experiment.
The Hybrid Mass Damper (HMD) has proven effective in mitigating vibrations in high-rise structures subject to seismic and wind-induced excitations. One derivative configuration of the HMD mounts an Active Mass Damper (AMD) atop a Tuned Mass Damper (TMD). However, the control efficacy of such HMDs may be compromised when confronted with loads that exceed their design parameters. Additionally, the confined structural space within high-rise structures often limits the feasibility and economic viability of retrofitting HMD systems. This study introduces an Acceleration-based Fuzzy Power Approach Rate Sliding Mode Control (AFP-SMC) algorithm aimed at enhancing the control efficacy of HMDs while minimizing their stroke and force output requirements. Employing the Canton Tower as a research prototype, an analytical model incorporating HMDs was established, and a comparative analysis between the AFP-SMC and Linear Quadratic Gaussian (LQG) control algorithms was conducted for efficacy. The control performance of the AFP-SMC control algorithm under different control parameter variations was investigated. Furthermore, by experimentally assessing the AMD subsystem within the Canton Tower, friction and ripple force formulas were derived to bolster the analytical model, thereby validating the robustness of the AFP-SMC algorithm. The results show that the proposed AFP-SMC algorithm effectively reduces the vibration response of the structure and the stroke and control force output of HMDs, and exhibits superior overall control performance and robustness compared to the LQG algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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