The reference model of an MRC (model reference control) provides the desired trajectory a plant should follow and thus the design of a reference model has a significant effect on control performance. In most control systems control input to a plant has some bounds and it is preferable to make use of as large control inputs as possible within the range of no saturation. In this paper a new approach of selecting the reference model is proposed for bounded control inputs. Design variables of the reference model are determined in such a way that maximizes the performance index within the range of no saturation. Moreover this variable reference model is regularly updated during control. This scheme is verified by application to the servo motor position control system in various simulations. The responses of the MRC with a variable reference model show better tracking performance than that with a fixed reference mode. Moreover by adjusting the update interval of the reference model the control performance can be further improved.
모델 기준 제어(MRC)는 플랜트가 주어진 기준 모델의 거동을 추종하도록 플랜트를 제어하는 제어 기법이다. 기준 모델은 플랜트가 추종할 이상적인 궤적을 제공한다. 지금까지 많은 종류의 MRC가 제안되었지만, 본 논문에서는 모델 기준 슬라이딩 모드 제어(MRSMC)에 대해 제어 대상 플랜트가 불확실성을 갖는 단일 입출력 2차 시변 선형 시스템인 경우에 대해 연구를 수행하였다. 본 논문에서 MRSMC를 위한 기준 모델의 설계 방법이 제안하였다. 제안된 방법은 제한된 제어 입력, 기준 입력, 시스템 파라미터에 대한 정보를 사용하여 기준 모델을 선정한다. 이러한 선정 결과는 고정된 기준 모델의 선정, 계단 입력 인가시의 가변 기준 모델 갱신, 매 샘플링 시간마다 순간 기준 모델의 갱신 등으로 이용할 수 있다. 모터의 위치 제어 시스템에 대한 시뮬레이션 결과는 제안된 방법의 효용성을 보여준다.
Reference models are used in many control algorithms for improvement of transient response characteristics. They provide desired trajectories that the plant should follow Most control systems have bounded control inputs to avoid saturation of the plant. If we design the reference models that do not account for limits of the control inputs, control performance of the system may be deteriorated. In this paper a new approach of avoiding saturation by varying the reference model for TDC(time delay control) based systems subject to step changes in the reference input. In this scheme, the variable reference model is determined based on the information on control inputs and the size of the step changes in the reference inputs. This scheme was verified by application to the BLDC motor position control system in simulations and experiments. The responses of the TDC with the variable reference model showed better tracking performance than that with the fixed reference model.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권1호
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pp.32-42
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2001
In this paper, a parameter estimator is developed for the plant model whose structure is represented by the Takagi-Sugeno model. The essential idea behind the on-line estimation is the comparison of the measured stated with the state of an estimation model whose structure is the same as that of the parameterized model. Based on the parameter estimation scheme, and indirect Model Reference Adaptive Fuzzy control(MRAFC) scheme is proposed to provide asymptotic tracking of a reference signal for the systems with uncertain for slowly time-varying parameters. The developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop systems. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time for any bounded reference input signal.
This paper presents a design scheme of torque control for wheeled mobile robot(WMR) to asymptotically track the target reference trajectory. By considering the kinematic model of WMR, trajectory tracking control generates the desired tracking trajectory, which is transformed into the command velocity vector for the real WMR to track the target reference trajectory. The dynamic equation of the state error between the target reference trajectory and the desired tracking trajectory is represented by Takagi-Sugeno fuzzy model, and this model is used as the reference model for the real mobile robot error dynamics to follow. The control parameters are updated by adaptive laws that are designed for the error states of the real WMR to asymptotically follow the states of reference error model for the desired tracking trajectory. The proposed control is applied to a typical wheeled mobile robot and simulation studies are carried out to verify the validity and effectiveness of the control scheme.
Vibration causes noise and sometimes makes structure unstable. Especially, due to the efforts of lightening, deformation of flexible structure is increased in its shape. Just a little disturbance can cause vibration and low damping ratio makes residual vibration last long time. This research is concerned with the model reference neuro-controller design for the vibration suppression of smart structures. By using a model reference neurocontroller, which is one of the algorithms of adaptive control, we performed an adaptive control of flexible cantilever plate and opened box structure with piezoelectric materials. The proposed adaptive vibration control algorithm, a model reference neuro-controller, was proved in its effectiveness by applying to an opened box structure. The model reference neuro-controller is implemented with DSP, and the real-time adaptive vibration control experiment results confirm that the model reference neuro-controller is reliable.
In this paper, a direct model reference adaptive fuzzy control (MRAFC) scheme is developed for the plant model whose structure is represented by the MIMO Takagi-Sugeno fuzzy model. The MRAFC scheme is proposed to provide asymptotic tracking of a reference signal lot the systems with uncertain or slowly time-varying parameters. The developed control law and adaptive law guarantee that all signals in the closed-loop system are bounded. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time tot any bounded reference input signal.
This study proposed new method to decide the reference model necessary for design PID controller. In generally, control design problems using the reference model have the following two factors. One factor is that numerical model of the controlled system can be obtained extremely, and the other is that specification for the closed-loop dynamic performance is pure moderate. Therefore, the control design procedure is essentially based on the partial reference model matching which offers a reasonable method to simplify the design and the controller configuration under the controlled system uncertainty. ITAE(Integral of time-multiplied absolute error) performance index and Kitamori method etc. which were used a reference model method had a limit to settling time and rising time of reference model that it arrived to steady state response according to the controlled system. On this study, if it only knew peak time of overshoot and settling time by measurement signal of the controlled system, it can be made the reference model easily. We proposed new method to improve performance index of the reference model superior to existing reference model index and illustrate the numerical simulation results to show the effectiveness of proposed control method design.
In this paper, we present a model reference sliding mode control for the system with input/output disturbance. The proposed model reference sliding mode control makes always the error remain on the surface in finite time. Therefore the system is insensitive to external disturbance. Simulation results are included to illustrate the effectiveness of proposed scheme.
최근에 활발히 연구되고 있는 model reference adaptive control 이론을 microprocessor를 사용하여 직류전동기의 속도제어에 적용할 수 있음을 보였다. 본 논문에서는 일차로 근사시킨 reference model을 설정하고 model의 output과 motor의 output의 처리가 영에 수렴하도록 하였다. 먼저 computer simulation에 의해 reference 입력과 부하의 변동에 따른 출력을 살펴본 후 microprocessor M 6800을 이용하여 직류전동기를 제어하였는데 input 및 부하의 급격한 변동에 잘 적용하는 특성을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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