We propose a model based on Lotka-Volterra dynamics with two competing spices which are affected not only by harvesting but also by the presence of a predator, the third species. Hyperbolic and linear response functions are considered. We derive the conditions for global stability of the system using Lyapunov function. The optimal harvest policy is studied and the solution is derived in the interior equilibrium case using Pontryagin's maximal principle. Finally, some numerical examples are discussed. The nature of variations in the two prey species and one predator species is studied extensively through graphical illustrations.
Electric Power system is a large scale nonlinear control one. Therefore, nonlinear control is desirable for the stabilizing, and it is thought that to establish an analytical method for optimal control inputs of AVR(automatic voltage regulator) and GOV(governor) is an important subject. In this paper, as a simple case, one-machine infinite-bus electric power model system with GOV is treated under the three kinds of control inputs; (i) fuzzy control input, (ii) linear control input and (iii) no control input. Next, the stability for each case is analyzed, and the three-dimensional stability regions and control responses are evaluated and compared. Finally, it is concluded that the linear control input does not necessarily give a good region and response, and the fuzzy one is better than others.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.10
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pp.779-787
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2016
A nonlinear control law for the quad-rotor of a low-complexity, global approximation-free from system uncertainties and external disturbances are described in this paper. The control law guarantees convergence to a small bounded error using a prescribed performance function. The stability of the proposed nonlinear control system is also proven by the Lyapunov stability theorem. The advantage of this technique is that it has a simpler form than any other nonlinear compensators and is applicable to any nonlinear systems without precise knowledge of the systems. In this paper, the proposed approach is applied to attitude/altitude control of a quad-rotor. Numerical simulations are performed to investigate the proposed nonlinear attitude control law by applying it to an uncertain quadcopter system with external disturbances.
This paper focuses on the power-level control of nuclear power plants (NPPs) in the presence of lumped disturbances. An adaptive second-order nonsingular terminal sliding mode control (ASONTSMC) scheme is proposed by resorting to the second-order nonsingular terminal sliding mode. The pre-existing mathematical model of the nuclear reactor system is firstly described based on point-reactor kinetics equations with six delayed neutron groups. Then, a second-order sliding mode control approach is proposed by integrating a proportional-derivative sliding mode (PDSM) manifold with a nonsingular terminal sliding mode (NTSM) manifold. An adaptive mechanism is designed to estimate the unknown upper bound of a lumped uncertain term that is composed of lumped disturbances and system states real-timely. The estimated values are then added to the controller, resulting in the control system capable of compensating the adverse effects of the lumped disturbances efficiently. Since the sign function is contained in the first time derivative of the real control law, the continuous input signal is obtained after integration so that the chattering effects of the conventional sliding mode control are suppressed. The robust stability of the overall control system is demonstrated through Lyapunov stability theory. Finally, the proposed control scheme is validated through simulations and comparisons with a proportional-integral-derivative (PID) controller, a super twisting sliding mode controller (STSMC), and a disturbance observer-based adaptive sliding mode controller (DO-ASMC).
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.1
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pp.6-11
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2014
Repetitive control is a specialized control scheme to track and/or attenuate a periodic reference trajectory and/or disturbance. Most researches about repetitive control have been performed in the frequency domain. Recently, several approaches to deal with repetitive control systems in the state space are developed by representing a q filter as a state-space equation. This paper presents a design method of a repetitive control system in the state space to satisfy $H_{\infty}$ performance. The overall system is composed of a plant, a repetitive controller, and a state-feedback controller, which can be converted to a standard form used in $H_{\infty}$ control. A LMI (Linear Matrix Inequality)-based stability condition is derived for fixed state-feedback gains. Under a given q filter, another LMI condition is derived to improve $H_{\infty}$ performance and is employed to find state-feedback gains by solving an optimization problem. Finally, to verify the feasibility of the proposed method, a numerical example is demonstrated.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.6
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pp.46-54
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1998
This paper presents a method for designing robust fuzzy $H^{\infty}$ controllers which stabilize nonlinear systems with parameter uncertainty adn guarantee an induced $L_{2}$ norm bound constraint on disturbance attenuation for all admissible uncertainties. Takagi and Sugeno's fuzzy models with uncertainty are used as the model for the uncertain nonlinear systems. Fuzzy control systems utilize the concept of so-called parallel distributed compensation(PDC). Using a single quadratic Lyapunov function, the stability condition satisfying decay rate and disturbance attenuation condition for Takagi and Sugeno's fuzzy model with parameter uncertainty are discussed. A sufficient condition for the existence of robust fuzzy $H^{\infty}$ controllers is then presented in terms of linear matrix inequalities(LMIs). Finally, design examples of robust fuzzy $H^{\infty}$ controllers for uncertain nonlinear systems are presented.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.4
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pp.499-505
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2011
In this paper, we proposed an adaptive fuzzy sliding mode control for nonlinear systems without parameter projection method. By modifying the controller structure, the parameters of the estimated input gain function are guaranteed not being identically zero and it is shown that the control scheme will not cause any implementation problem even if the estimated value of input gain function is zero at any moment during on-line operations. Except for the input gain function which an approximate estimate for its lower bound is needed, the proposed control scheme does not assume a priori the exact values of the bounding parameters. Based on Lyapunov synthesis methods, the overall control system guarantees that the tracking error asymptotically converges to zero and that all signals involved in controller are uniformly bounded. This can be illustrated by the simulation results for an inverted pendulum system.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.5
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pp.547-558
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2007
This paper proposes a simpler solution to the stabilization problem of a special class of nonlinear underactuated mechanical systems which includes widely studied benchmark systems like Inertia Wheel Pendulum, TORA and Acrobot. Complex internal dynamics and lack of exact feedback linearizibility of these systems makes design of control law a challenging task. Stabilization of these systems has been achieved using Energy Shaping and damping injection and Backstepping technique. Former results in hybrid or switching architectures that make stability analysis complicated whereas use of backstepping some times requires closed form explicit solutions of highly nonlinear equations resulting from partial feedback linearization. It also exhibits the phenomenon of explosions of terms resulting in a highly complicated control law. Exploiting recently introduced Dynamic Surface Control technique and using control Lyapunov function method, a novel nonlinear controller design is presented as a solution to these problems. The stability of the closed loop system is analyzed by exploiting its two-time scale nature and applying concepts from Singular Perturbation Theory. The design procedure is shown to be simpler and more intuitive than existing designs. Design has been applied to important benchmark systems belonging to the class demonstrating controller design simplicity. Advantages over conventional Energy Shaping and Backstepping controllers are analyzed theoretically and performance is verified using numerical simulations.
Kim, Hong-Bin;Lee, Byong-Huee;Han, Sang-Oh;Huh, Kun-Soo
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.31
no.1
s.256
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pp.18-25
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2007
Linear motor is easily affected by load disturbance, force ripple, friction, and parameter variations because there is no mechanical transmission to reduce the effects of model uncertainties and external disturbance. These nonlinear effects have been reduced for high-speed/high-accuracy position control either through the better motor design or via the better control algorithm that can compensate the nonlinear effects. In this paper, a nonlinear adaptive control algorithm is designed and applied for the position control of permanent magnet linear synchronous motor. In order to estimate and compensate the nonlinear effects such as friction and force ripple, the estimation and the nonlinear adaptive control laws are derived based on the virtual control input and a suitable Lyapunov function. The proposed controller is evaluated through the computer simulations. The control algorithm is also implemented to a DSP board and interfaced to the PMLSM for verifying the realtime control performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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