In this paper, a design of an integral augmented optimal variable structure system(IOVSS) is presented for the prescribed output control of uncertain SISO systems under persistent disturbances. This algorithm aims at removing the problems of the reaching phase by incorporating advanced optimal control theory. By means of an integral sliding surface, the reaching phase is completely removed, and the integral sliding surface can be defined from a given initial state to origin without any reaching phase. The ideal sliding dynamics of the integral sliding surface is obtained in the form of the state equation and is designed in an optimal sense by targeting the design of the integral sliding surface and equivalent control input. The corresponding control input is selected in order to generate the sliding mode on the predetermined integral sliding surface. As a result, the whole sliding output from a given initial state to origin is completely guaranteed against persistent disturbances. Moreover the prediction/predetermination of output is enabled, which helps in improving the performance over previously implemented VSS's. Through an illustrative example, the usefulness of the algorithm is shown.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.6
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pp.891-899
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2015
This paper presents the robust stability condition of uncertain Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy systems with time-varying delay. New augmented Lyapunov-Krasovskii function is constructed to ensure that the system with time-varying delay is globally asymptotically stable. Also, less conservative delay-dependent stability criteria are obtained by employing some integral inequality, reciprocally convex approach and new delay-partitioning method. Finally, two numerical examples are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.136-144
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2014
The existing conventional motion controller does not perform well in the presence of nonlinear properties, uncertain factors, and servo lag phenomena of industrial actuators. Hence, a feasible and effective fuzzy self-tuning proportional integral derivative (PID) and feed-forward control scheme is introduced to overcome these problems. In this design, a fuzzy tuner is used to tune the PID parameters resulting in the rejection of the disturbance, which achieves better performance. Then, both velocity and acceleration feed-forward units are added to considerably reduce the tracking error due to servo lag. To verify the capability and effectiveness of the proposed control scheme, the hardware configuration includes digital signal processing (DSP) which plays the main role, dual-port RAM (DPRAM) to guarantee rapid and reliable communication with the host, field-programmable gate array (FPGA) to handle the task of the address decoder and receive the feed-back encoder signal, and several peripheral logic circuits. The results from the experiments show that the proposed motion controller has a smooth profile, with high tracking precision and real-time performance, which are applicable in various manufacturing fields.
In this paper, we present static output feedback model predictive tracking control for linear system with uncertainty. The proposed control law is based on integral action form to provide zero o��set for constant command signals and the closed loop stability is guaranteed under linear matrix inequality conditions on the terminal weighting matrix using the decreasing monotonicity property of the performance index. Through simulation examples, we illustrate that the proposed schemes can be appropriate tracking controllers for uncertain system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.249-255
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2000
HRIV(Hybrid Rule-Interval Variation) method is presented to stabilize a class of nonlinear systems, where SMC(Sliding Mode Control) and ADC (ADaptive Control) schemes are incorporated to overcome the unstable characteristics of a conventional FLC(Fuzzy Logic Control). HRIV method consists of two modes: I-mode (Integral Sliding Mode PLC) and R-mode(RIV method). In I-mode, SMC is used to compensate for MAE(Minimum Approximation Error) caused by the heuristic characteristics of FLC. In R-mode, RIV method reduces interval lengths of rules as states converge to an equilibrium point, which makes the defined Lyapunov function candidate negative semi-definite without considering MAE, and the new uncertain parameters generated in R-mode are compensated by SMC. In RIV method, the overcontraction problem that the states are out of a rule-table can happen by the excessive reduction of rule intervals, which is solved with a dynamic modification of rule-intervals and a transition to I-mode. Especially, HRIV method has advantages to use the analytic upper bound of MAE and to reduce Its effect in the control input, compared with the previous researches. Finally, the proposed method is applied to stabilize a simple nonlinear system and a modified inverted pendulum system in simulation experiments.
We consider a feedback control system including interval plant where uncertain parameters expressed in the hyperrectangular box X. Here we define the maximum value of the integral of the error(ISE) as the worst performance index(WPI) due to the plant parameter uncertainty. Suppose that the closed loop system retains robust stability and it belongs to type I. Then we show that the WPI occurs only on the exposed edges of Q. In particular, it is also shown that if ISE is a convex function relative to X, the WPI is attained at one of vertices of X. Some examples are given.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.1
no.2
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pp.94-98
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1999
Optical scanning systems use glavanometers to point the laser beam to the desired position on the workpiece. The angular speed of a galvanometer is typically controlled using Proportional+Integral+Derivative(PID) control algorithms. However, natural variations in the dynamics of different galvanometers due to manufacturing, aging, and environmental factors(i.e., process uncertainty) impose a hard limit on the bandwidth of the galvanometer control system. In general, the control bandwidth translates directly into efficiency of the system response. Since the optical scanning system must have rapid response, the higher control bandwidth is required. Auto-tuning PID algorithms have been accepted in this area since they could overcome some of the problems related to process uncertainty. However, when the galvanometer is attached to a larger mechanical system, the combined dynamics often exhibit resonances. It is well understood that PId algorithms may not have the capacity to increase the control bandwidth in the face of such resonances. This paper compares the achieable performance and robustness of a galvanometer control system using a PID controller tuned by the Ziegler-Nichols method and a controller designed by the Quantitative Feedback Theory(QFT) method. The results clearly indicate that-in contrast to PID designs-QFT can deliver a single, fixed controller which will supply high bandwidth design even when the dynamics is uncertain and includes mechanical resonances.
Di Paola, Mario;Pirrotta, Antonina;Zingales, Massimiliano
Structural Engineering and Mechanics
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v.28
no.4
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pp.373-386
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2008
In this study stochastic analysis of non-linear dynamical systems under ${\alpha}$-stable, multiplicative white noise has been conducted. The analysis has dealt with a special class of ${\alpha}$-stable stochastic processes namely sub-Gaussian white noises. In this setting the governing equation either of the probability density function or of the characteristic function of the dynamical response may be obtained considering the dynamical system forced by a Gaussian white noise with an uncertain factor with ${\alpha}/2$- stable distribution. This consideration yields the probability density function or the characteristic function of the response by means of a simple integral involving the probability density function of the system under Gaussian white noise and the probability density function of the ${\alpha}/2$-stable random parameter. Some numerical applications have been reported assessing the reliability of the proposed formulation. Moreover a proper way to perform digital simulation of the sub-Gaussian ${\alpha}$-stable random process preventing dynamical systems from numerical overflows has been reported and discussed in detail.
Natural hazards like earthquakes, high winds, and tsunami are a threat all the time for multi-story structures. The environmental forces cannot be clogged but the structures can be prevented from these natural hazards by using protective systems. The structural control can be achieved by using protective systems like the passive, active, semi-active, and hybrid protective systems; but the semi-active protective system has gained importance because of its adaptability to the active systems and reliability of the passive systems. Therefore, a semi-active protective system for the earthquake forces has been adopted in this work. Magneto-Rheological (MR) damper is used in the structure as a semi-active protective system; which is connected to the current driver and proposed controller. The Proportional Integral Derivative (PID) controller and reliable PID controller are two proposed controllers, which will actuate the MR damper and the desired force is generated to mitigate the vibration of the structural response subjected to the earthquake. PID controller and reliable PID controller are designed and tuned using Ziegler-Nichols tuning technique along with the MR damper simulated in Simulink toolbox and MATLAB to obtain the reduced vibration in a three-story benchmark structure. The earthquake is considered to be uncertain; where the proposed control algorithm works well during the presence of earthquake; this paper considers robustness to provide satisfactory resilience against this uncertainty. In this work, two different earthquakes are considered like El-Centro and Northridge earthquakes for simulation with different controllers. In this paper performances of the structure with and without two controllers are compared and results are discussed.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.9
no.3
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pp.73-82
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1992
An industrial robot, installed real manufacturing processes an element of the system autmation, can be considered as an uncertain system due to dynamic uncertainties in inertial parameters and varying payloads. Most difficuties in controlling a robot manipulator are caused by the fact that the dynamic equations describing the motions of the manipulator are inherently nonlinear and heavily coupled effects between joints and associated links. Existing robot conrol systems have constant predefined gains and do not cover the complex dynamic interactions between manipulator joints. As a result, the manipulator is severly limited in range of application, speed of operation and variation of payload. The proposed controller is operated by adjusting its gains based on the response of the manipulator in such a way that the manipulator closely matches the reference model trajectories defined by the desinger. The proposed manipulator studied has two loops, an inner loop of model reference adaptive controller and an outer loop of state feedback controller with integral action to guarantee the stability of the adaptive scheme. This adaptation algorithm is based on the hyperstailiy approach with an improved Lyapunov function. The coupling among joints and the nonlinearity in the dynamic equation are explicitly considered. The designed manipulator controller shows good tracking performance in practical working environment, various load variations and parameter uncertainties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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