International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.2
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pp.195-203
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2016
In order to overcome the influence of system stability and accuracy caused by uncertainty, estimation errors and external disturbances in Eight-Rotor MAV, L2 gain control method was proposed based on interval type II fuzzy neural network identification here. In this control strategy, interval type II fuzzy neural network is used to estimate the uncertainty and non-linearity factor of the dynamic system, the adaptive variable structure controller is applied to compensate the estimation errors of interval type II fuzzy neural network, and at last, L2 gain control method is employed to suppress the effect produced by external disturbance on system, which is expected to possess robustness for the uncertainty and non-linearity. Finally, the validity of the L2 gain control method based on interval type II fuzzy neural network identifier applied to the Eight-Rotor MAV attitude system has been verified by three prototy experiments.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.5
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pp.564-570
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2003
This paper presents an adaptive fuzzy control scheme for nonlinear helicopter system which has uncertainty or unknown variations in parameters. The proposed adaptive fuzzy controller is a model reference adaptive controller. The parameters of fuzzy controller are adjusted so that the plant output tracks the reference model output. It is shown that the adaptive law guarantees the stability of the closed-loop system by using Lyapunov function. Several experiments with a small model helicopter having parameter variations are performed to show the usefulness of the proposed adaptive fuzzy controller.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.7
no.4
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pp.42-50
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1993
This paper was proposed drive strategy Induction Motor using the fuzzy algorithm of auto-tuning PID control. In fuzzy control, the 1M driving system is controlled in trial and error without the mathematical modeling and using fuzzy lookup table the real time control is possible. Also, ,dividing the fuzzy rules in several zone, the stability and response of the 1M driving system is improved. The parameters of 1M are varying according to the environmental conditions, the variance of the parameters is affected with the driving characteristics of 1M. Using the fuzzy algorithm of the driving system which has the auto tuning control function for high performance, high accuracy of the driving system, a designed and proposed through the comparision with the PID control method and the driving characteristics is reviewed and analyzed.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.3
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pp.335-340
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2008
In this paper, a decentralized fuzzy output feedback controller for nonlinear interconnected systems with time delay is proposed. The nonlinear interconnected system is represented to fuzzy system using Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The decentralized output feedback controller is designed(or stability of subsystems of the fuzzy interconnected system. The stable condition of the closed-loop subsystem is represented to the linear matrix inequality (LMI) form and control gain is obtained by LMI. An example is given to show the verification discussed throughout the paper.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.5
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pp.51-60
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1998
There have been several recent studies concerning the stability of fuzzy control system and the synthesis
of stabilizing fuzzy controllers. This paper reports on a related study nf the TS (Takagi-Sugeno)
fuzzy systems, and it is shown that the controller synthesis problems for the nonlinear systems described
by the TS fuzzy model can be reduced to convex problems involving LMIs (linear matrix ineclualities).
After classifying the TS fuzzy systems into three families based on how diverse their input
matrices are, different controller synthesis procedure is given for each of these families. A numerical example
is presented to illustrate the synthesis procedures developed in this paper.
Kim, Joon-Ki;Lim, Do-Hyung;Kim, Won-Ki;Kang, Soon-Ju;Park, Hong-Bae
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.4
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pp.364-371
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2007
In this paper, we describe the synthesis of robust and non-fragile $H^{\infty}$ state feedback controllers for linear systems with affine parameter uncertainties, as well as a static state feedback controller with poly topic uncertainty. The sufficient condition of controller existence, the design method of robust and non-fragile $H^{\infty}$ static state feedback controller with fuzzy compensator, and the region of controllers that satisfies non-fragility are presented. We show that the resulting controller guarantees the asymptotic stability and disturbance attenuation of the closed loop system in spite of controller gain variations within a resulted polytopic region.
Nowadays DC-DC converter has been used widely in electronic production. It has a high requirement in wide input voltage, load variations, stability, providing a fast transient response and lower overshoot. However, it is not easy to be controlled because of its nonlinearity. In this paper, the nonlinear model of DC-DC converter is approximatedby four linear models and sub-controllers are designed by using the LMI guaranteeing the stability of the sub-systems at the same time. For the robust of the control system, an integral sliding mode control (ISMC) is applied together with LMI fuzzy controller. The proposed controller supports a fast and almost no overshooting transient response for the DC-DC converter control.
A robust adaptive position control algorithm is proposed for servomotor drive system with uncertainties and load disturbance. The proposed controller is comprised of a nominal controller and a robust control. The nominal controller is designed in the condition without all the external load disturbance, nonlinear friction and unpredicted uncertainties. The robust controller containing lumped uncertainty approximator using fuzzy-neural network(FNN) is designed to dispel the effect of uncertainties and load disturbance. The interconnection weight of the FNN can be online tuned in the sense of the Lyapunov stability theorem thus asymptotic stability of the proposed control system can be guaranteed. Finally, simulation results verify that the proposed control algorithm can achieve favorable tracking performance for the induction servomotor drive system.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.2
no.1
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pp.111-119
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2013
This paper present stabilization control of fixed speed wind generator by using variable speed permanent magnet wind generator in a wind farm connected with multi-machine power system. A novel direct-current based d-q vector control technique of back to back converter integrated with Fuzzy Logic Controller for optimal control configuration is proposed, in which both active and reactive powers delivered to a power grid system are controlled effectively. Simulation analyses have been performed using PSCAD/EMTDC. Simulation results show that the proposed control scheme is very effective to enhance the voltage stability of the wind farm during fault condition.
Due to the influence of nonlinearity and time-variation, it is difficult to establish an accurate model of concrete frame structures that adopt active controllers. Fuzzy theory is a relatively appropriate method but susceptible to human subjective experience to decrease the performance. To guarantee the stability of multi-time delays complex system with multi-interconnections, a delay-dependent criterion of evolved design is proposed in this paper. Based on this criterion, the sector nonlinearity which converts the nonlinear model to multiple rule base of the linear model and a new sufficient condition to guarantee the asymptotic stability via Lyapunov function is implemented in terms of linear matrix inequalities (LMI). A numerical simulation for a three-layer reinforced concrete frame structure subjected to earthquakes is demonstrated that the proposed criterion is feasible for practical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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