This paper proposes the control problem of an inverted pendulum system based on adaptive fuzzy sliding mode. The universal approximating capability, learning ability, adaptation capability and disturbance rejection are collected in one control strategy. The proposed scheme does not require an accurate dynamic model and the joint acceleration measurement, yet it guarantees asymptotic trajectory tracking. Experimental results perform with an inverted pendulum to show the effectiveness of the approach.
A swing-up control strategy is suggested for a rotary inverted pendulum with restricted rotation range. In order to take the rotation range limitation into account, a new Lyapunov function used for energy-based control is proposed a control strategy is derived from the Lyapunov function. Futhermore, optimization-base parameter estimation is adopted to get an exact mathematical model for the pendulum. Simulation results show that the proposed control strategy swings up the rotary inverted pendulum efficiently.
Tilt sensor is required to control the attitude of the biped robot when it walks on an uneven terrain. Vision sensor, which is used for recognizing human or detecting obstacles, can be used as a tilt angle sensor by comparing current image and reference image. However, vision sensor alone has a lot of technological limitations to control biped robot such as low sampling frequency and estimation time delay. In order to verify limitations of vision sensor, experimental setup of an inverted pendulum, which represents pitch motion of the walking or running robot, is used and it is proved that only vision sensor cannot control an inverted pendulum mainly because of the time delay. In this paper, to overcome limitations of vision sensor, Kalman filter for the multi-rate sensor fusion algorithm is applied with low-quality gyro sensor. It solves limitations of the vision sensor as well as eliminates drift of gyro sensor. Through the experiment of an inverted pendulum control, it is found that the tilt estimation performance of fusion sensor is greatly improved enough to control the attitude of an inverted pendulum.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.155-160
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2006
In the paper a robust indirect adaptive fuzzy controller is proposed for balancing and position control of the inverted pendulum system. Because balancing control rules of the pendulum and position control rules of the cart can be opposite, it is difficult to design an adaptive fuzzy controller that satisfy both objectives. To stabilize the pendulum at a specified position, the proposed fuzzy controller consists of a robust indirect adaptive fuzzy controller for balancing and a supervisory fuzzy controller which emulates heuristic control strategy and arbitrate two control objectives. It is proved that the signals in the overall system are bounded. Simulation results are given to verify the proposed adaptive fuzzy control method.
This paper consider fuzzy control of a single-inverted pendulum attached to the tip end of a rotating arm driven by a direct driven motor. Control objectives stabilization of the pendulum at the upright position and regulation of the arm at an arbitrary specified position. Fuzzy control is an effective method to achieve multiple control objectives in control of nonlinear systems. In this paper, fuzzy logic control is proposed to obtain increased control performance and stability.
본 논문은 회전형 역 진자 시스템(Rotary Inverted Pendulum System : RIPS)의 제어를 위한 Fuzzy cascade 제어구조를 제안하고 병렬유전자 알고리즘의 하나인 계층적 공정 경쟁 기반 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGA)을 이용한 최적화 방법을 제시한다. 회전형 역 진자 시스템은 Rotating arm의 회전을 통해 Pendulum의 각도를 제어하는 시스템으로써 제어 목적은 Rotating arm을 원하는 위치에 오게 하고 진자를 수직 위치의 불안정 평형 점에 위치하도록 하는 것이다. 본 논문에서는 회전형 역 진자 시스템의 제어를 위해 두개의 Fuzzy 제어기로 구성된 Fuzzy cascade 제어 구조를 설계하고, HFCGA를 이용하여 설계된 제어기의 파라미터를 최적화한다. 시뮬레이션 및 실험에서 SGA와 HFCGA의 성능비교를 통해 HFCGA의 우수성을 보이고, LQR 및 PD cascade 제어기와 제안된 Fuzzy cascade 제어기의 성능 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.
A controller designed by CDM for a servo type system which is an augmented system constructed from a rotational inverted pendulum with an integrator added to its arm, is presented in this paper. In order to be able to apply the CDM concept, the augmented system must be linearized and converted into controllable canonical form. Then, the controller consisting of the state feedback gain matrix and an integral gain in the sense of CDM can be obtained. This shows that design procedure for the proposed controller is easy. The experimental results obtained from the rotational inverted pendulum controlled by the proposed controller show that the system response has no steady-state error, however, the oscillation amplitude of the arm angle is still significant. Therefore, in this paper, the friction compensation using Coulomb friction with stiction is also added to the controller. The oscillation amplitude of the arm angle that can be reduced remarkably is also shown in the experimental results.
In this paper the networked control systems (NCS) problem is discussed where plants and controllers are distributed and interconnected by a common network. NCS is designed with LQ regulator and applied to an inverted pendulum accounting for the multiple time delays. We are to deals with a networked control system with a single controller, multiple sensors and multiple actuators. Since these parts are distributed, they are interconnected by communication networks. An NCS with LQ regulator is designed and applied to an inverted pendulum as a benchmark plant to check its performance under time delays induced by the network. Network induced delays are composed of two parts. One is the delay from controller to plant, and another is from plant to controller. They are assumed to be constant in this paper, and the plant and controller are discretized. To apply the LQ regulator the NCS model is transformed to a standard model with delayed states as state variable. And real network induced delay is measuring in TCP/IP network assuming that two delays are constant.
The stabilization control of Inverted Pendulum(IP) system is difficult because of its nonlinearity and structural unstability. Thus, in this paper, an Evolving Neural Network Controller(ENNC) without Error Back Propagation(EBP) is presented. An ENNC is described simply by genetic representation using an encoding strategy for types and slope values of each active functions, biases, weights and so on. By an evolutionary programming which has three genetic operation; selection, crossover and mutation, the predetermine controller is optimally evolved by updating simultaneously the connection patterns and weights of the neural networks. The performances of the proposed ENNC(PENNC) are compared with the ones of conventional optimal controller and the conventional evolving neural network controller(CENNC) through the simulation and experimental results. And we showed that the finally optimized PENNC was very useful in the stabilization control of an IP system.
본 논문에서는 ARS(Attitude Refrence System)를 이용하여 모바일 역진자 로봇의 수평유지와 주행을 위한 자세 제어를 연구하였다. 현재 미국 및 여러 나라에서는 모바일 역진자 로봇에 대한 많은 연구가 진행되고 있으며 이를 이용한 세그 웨이 등을 개발하고 있다. 이러한 2자유도를 이용한 모바일 역진자 로봇은 다양한 모드로 움직일 수 있다. 모바일 역진자 로봇이 2바퀴로 수직 자세를 취하면 시스템이 안정을 취하기 위하여 항상 앞, 또는 뒤로 넘어지려는 성질을 가진다. 현재 자이로센서와 가속도센서를 혼합하는 알고리즘은 칼만필터가 일반적으로 이용되고있으며 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서 ARS는 2축의 자이로 각(roll, pitch)과 3축의 가속도계 값(x, y, z)값으로 자세를 계산하도록 하였다. 본 논문은 자율주행시스템인 2발 로봇 시스템으로 간단하지만 원하는 성능을 발휘할 수 있는 ARS와 PID 알고리즘을 이용한 자세 제어를 실현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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