This paper presents a scheme for designing a fuzzy observer for servo control system with nonlinear element, i.e., backlash. It is found that backlash occurs when the feed direction is reversed. Due to the imperfect transient response of the driving mechanism, not only the static backlash error but also the dynamic backlash error is generated on the contouring profile. And also, we utilized two inertia modeling in order to deals with coupled system accurately. The overall control system consists of two parts - a servo controller and an Fuzzy obsever. It is a Takagi-sugeno type fuzzy model whose consequent part is of the state space form is obtained. A simulation is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
This paper proposes a novel and efficient intelligent digital redesign technique for a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy system. The term of intelligent digital redesign involves converting an existing analog fuzzy-model-based controller into an equivalent digital counterpart in the sense of state matching. In this paper, we suggest the discretization method based on the dual-rate sampling approximation is first proposed, and then attempt to globally match the states of the overall closed-loop TS fuzzy system with the pre-designed analog fuzzy-model-based controller and those with the digitally redesigned fuzzy-model-based controller. To show the feasibility and the effectiveness of the proposed method, a computer simulation is provided.
This paper proposes a novel and efficient intelligent digital redesign technique for a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy system. The term of intelligent digital redesign involves converting an existing analog fuzzy-model-based controller into an equivalent digital counterpart in the sense of state matching. In this paper, we suggest the discretization method based on the dual-rate sampling approximation is first proposed, and then attempt to globally match the states of the overall closed-loop TS fuzzy system with the pre-designed analog fuzzy-model-based controller and those with the digitally redesigned fuzzy-model-based controller. To show the feasibility and the effectiveness of the proposed method, a computer simulation is provided.
This paper is concerned with the stabilization problem of Markovian jump nonlinear systems with time-delay via Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy control approach. The T-S fuzzy models are employed to represent nonlinear systems with Markovian jump parameters and time-delay. The purpose of this paper is to design a mode-independent fuzzy controller such that the closed-loop Markovian jump fuzzy system is stochastically stable. Based on a stochstic Lyapunov function, stabilization sufficient conditions using a mode-independent fuzzy controller are derived for the Markovian jump fuzzy system in terms of Linear Matrix Inequalities (LMIs). Finally, a simulation example is presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.
This paper addresses analysis and design of a fuzzy model-based-controller for the control of uncertain SISO nonlinear systems. In the design procedure, we represent the nonlinear system by using a Takagi-Sugeno fuzzy model and construct a global fuzzy logic controller via parallel distributed compensation and sliding mode control. Unlike other parallel distributed controllers, this globally stable fuzzy controller is designed without finding a common positive definite matrix for a set of Lyapunov equations, and has good tracking performance. The stability analysis is conducted not for the fuzzy model but for the real underlying nonlinear system. Furthermore, the proposed method can be applied to partially known uncertain nonlinear systems. A numerical simulation is performed for the control of an inverted pendulum, to show the effectiveness and feasibility of the proposed fuzzy control method.
In this paper, an adaptive fuzzy control system is proposed for the speed control of the ASV (Autonomous Surface Vehicle) with nonaffine nonlinear system dynamics. We consider the turning speed of the screw propeller to be the control input instead of thrust so that we do not have to know the exact function between turning speed and thrust. But in this case, the ASV becomes a nonaffine nonlinear system because thrust is a nonlinear function of the turning speed. To solve this problem, we propose a Takagi-Sugeno fuzzy-model-based control system and simulation studies are performed. Simulation results show the effectiveness of the proposed control scheme.
본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 단기 전력 부하 예측 시스템의 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 단기 부하 예측시스템은 Takagj-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기반 예측기와 분류기로 구성된다. 또한, 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 분류기는 전반부 가우시안 집합과 후반부 선형화된 베이지안 분류기로 구성된다 분류기의 파라미터들은 주어진 훈련 집합의 통계적 수치로 쉽게 얻어진다. 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 예측기는 한 가지 입력에 대한 선형 시계열 예측기의 볼록 조합 형태를 가진다. 후반부 파라미터 추정 문제는 실제 전력 부하와 예측 전력 부하의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 그 문제는 선형 행렬 부등식으로 설정됨으로써 후반부 파라미터는 추정된다. 전반부 파라미터 추정문제는 선형 시계열 예측기들이 모여진 전체 T-S 퍼지 시스템의 출력과 실제 전력 부하 사이의 에러를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 경사치 하향 기법이 적용하여 해결되었다 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 하루 후 24시간 전력 부하 예측과 하루 후 최고 전력부하를 예측 실험을 제공한다.
This paper proposes a systematic design methodology for the Takagi-Sugeno (TS) model based fuzzy state feedback control system with multi-objectives. In this investigation, the objectives are set to be guaranteed stability and pre-specified transient performance, and this scheme is applied to a nonlinear magnetic bearing system. More significantly, in the proposed methodology, the control design problems that consider both stability and desired transient performance are reduced to the standard LMI problems. Therefore, solving these LMI constraints directly (not trial and error) lead to a fuzzy state-feedback controller such that the resulting fuzzy control system meets the above two objectives. Simulation and experimentation results show that the Proposed LMI-based design methodology yields not only maximized stability boundary but also the desired transient responses.
오늘날 인터넷을 기반으로 하는 원격 제어 기술이 급속히 발달하고 있다. 그러나 이러한 원거리 네트워크 기반 제어는 데이터를 전송함에 있어서 지연이 불가피하며, 또한 이 지연이 일정하지 않은 문제점을 지니고 있다. 이러한 네트워크 지연은 시스템의 안정성이나 정확도에 영향을 미친다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 지연을 고려한 이동 로봇의 원격 운용을 위해 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 시스템을 이용하여 전송 지연의 확률 분포 함수와 네트워크 모델을 구하고 이를 전송 지연 예측 알고리즘에 적용하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션으로부터 제안된 알고리즘의 실효성을 검증하고, 기존의 예측 알고리즘과의 비교분석을 통하여 그 성능을 평가하였다.
This Paper Proposes a design method of a fuzzy output feedback controller for the nonlinear systems with the unknown time- delay. Recently, Cao et ai. proposed a stabilization method for the nonlinear time-delay systems using a fuzzy controller when the time-delay is known. However, the time-delay is likely to be unknown in practical. We represent the nonlinear systems with the unknown time-delay by Takagi-Sugeno (T-5) fuzzy model and design the fuzzy observer and the parallel distributed compensation (PDC) law based on this observer. By applying Lyapunov-Krasovskii theorem to the closed-loop system, the sufficient condition for the asymptotic stability of the equilibrium Point is derived and converted into the linear matrix inequality (LMI) Problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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