An adaptive observer for rotor resistance is designed to estimate rotor flux for the a-b model of an induction motor assuming that rotor speed and stator currents are measurable. A singularly perturbed model of the motor is used to design an Adaptive sliding mode observer which drives the estimated stator currents to their true values in the fast time scale. The adaptive observer on the sliding surface is based on the equivalent switching vector and both the estimated fluxes and the estimated rotor resistance converge to their true values. A speed controller considering the effects of parameter variations and external disturbance is proposed in this paper. First, induction motor dynamic model at nominal case is estimated. based on the estimated model, speed controller is designed to match the prescribed speed tracking specifications. Then a dead-time compensator and a robust controller are designed to reduce the effects of parameter variations and external disturbances. the desired speed tracking control performance can be preserved under wide operating range, and good speed load regulating performance. Some simulated results are provided to demonstrate the effectiveness of the Proposed controller.
A novel state of health estimation method for hybrid electric vehicle lithium battery using sliding mode observer has been presented. A simple R-C circuit method has been used for the lithium battery modeling for the reduced calculation time and system resources due to the simple matrix operations. The modeling errors of simple model are compensated by the sliding mode observer. The design methodology for state of health estimation using dual sliding mode observer has been presented in step by step. The structure of the proposed system is simple and easy to implement, but it shows robust control property against modeling errors and temperature variations. The convergence of proposed observer system has been proved by the Lyapunov inequality equation and the performance of system has been verified by the sequence of urban dynamometer driving schedule test. The test results show the proposed observer system has superior tracking performance with reduced calculation time under the real driving environments.
In this paper, a robust adaptive backstepping control is developed for efficiency optimization of induction motors with uncertainties. The proposed control scheme consists of efficiency flux control(EFC) using a sliding mode adaptive flux observer and robust speed control(RSC) using a function approximation for mechanical uncertainties. In EFC, it is important to find the flux reference to minimize power losses of induction motors. Therefore, we proposed the optimal flux reference using the electrical power loss function. The sliding mode flux observer is designed to estimate rotor fluxes and variation of inverse rotor time constant. In RSC, the unknown function approximation technique employs nonlinear disturbance observer(NDO) using fuzzy neural networks(FNNs). The proposed controller guarantees both speed tracking and flux tracking. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the approaches proposed.
The Field Robot means the machinery applied for outdoor tasks in construction, agriculture and undersea etc. In this paper, to field-robotize a hydraulic excavator, we have proposed a robust and systematic controller design method. Disturbance observer is used as inner controller to reshape the excavating system into the linear dynamics of nominal model by compensating coupled nonlinear terms, model uncertainties and external load variations. Using the linear model that is obtained through off-line system identification, a H control scheme is applied to construct a disturbance observer and a servo-controller systematically.
This paper proposes a robust tracking control for constrained uncertain linear systems by combining a disturbance observer (DOB) and linear matrix inequality (LMI) based state feedback control. To this end, the state feedback control is designed for the nominal system and then a DOB based feed-forward control is added to reject uncertainties. In doing so, the DOB and state feedback controller are joined in a way that the combined control satisfies the input constraints and closed loop stability is guaranteed. Simulation results are provided to show that the proposed control scheme successfully stabilizes uncertain systems.
CMAC 신경망은 지역적 구조로 비선형제어에 적용 시 좋은 성능을 보이는 것이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 CMAC 신경망 외란관측기와 제어기를 제안하고 이를 유연관절 로봇의 강인 추적제어에 적용하도록 한다. 이때 CMAC 신경망 외란관측기는 기계시스템에서 발생하는 파라미터의 불확실성과 외부 외란을 상쇄하는 역할을 한다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 CMAC 외란관측기를 유연관절 로봇의 제어에 적용하고 그 성능을 확인하도록 한다.
This paper proposes a new disturbance observer(DOB). The purpose of the DOB is to realize the plant performing like a model in the presence of disturbances which come from external environment and inherent nonlinearities and uncertainties in the plant. It is shown that the proposed DOB compensates those disturbances, nonlinearities and uncertainties, effectively. And it is theoretically proved that the proposed DOB can be guaranteed its stability for the stable plant. Its availability is shown by applying the DOB to the stabilization platform for EOTS(Electro Optical Tracking System).
In this paper, we propose an adaptive sliding mode observer-based control of induction motors with uncertainties. The proposed adaptive sliding mode flux observer generates estimates both for the unknown parameters(load torque and rotor resistance) and for the unmeasured state variable (rotor fluxes); they converge to the corresponding true value under persistency of excitation which actually holds in typical operating conditions. The proposed controller guarantees speed tracking and bounded signals for every initial condition of the motor. Simulations show that all estimation errors tend quickly to zero so that high tracking performances are achieved both for speed and rotor flux.
In this study, an extended-state-observer (ESO) based non-linear servo control is introduced for an electro-hydrostatic actuator (EHA). Almost hydraulic systems not only are highly non-linear system that has mismatched uncertainties and external disturbances, but also can not measure some states. ESO that only use an output signal can be used to compensate these uncertainties and estimate unmeasurable states. To improve the position tracking performance, the barrier Lyapunov function (BLF) that can guarantee an output tolerance is introduced for the position tracking error signal of back stepping control procedures. Finally, the proposed servo control is compared with the proportional-integral (PI) control.
This paper proposes a novel fault tolerant tracking control (FTTC) scheme for a class of nonlinear systems with actuator failures based on the policy iteration (PI) algorithm and the adaptive fault observer. The estimated actuator failure from an adaptive fault observer is utilized to construct an improved performance index function that reflects the failure, regulation and control simultaneously. With the help of the proper performance index function, the FTTC problem can be transformed into an optimal control problem. The fault tolerant tracking controller is composed of the desired controller and the approximated optimal feedback one. The desired controller is developed to maintain the desired tracking performance at the steady-state, and the approximated optimal feedback controller is designed to stabilize the tracking error dynamics in an optimal manner. By establishing a critic neural network, the PI algorithm is utilized to solve the Hamilton-Jacobi-Bellman equation, and then the approximated optimal feedback controller can be derived. Based on Lyapunov technique, the uniform ultimate boundedness of the closed-loop system is proven. The proposed FTTC scheme is applied to reconfigurable manipulators with two degree of freedoms in order to test the effectiveness via numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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